對于組織而言，必須在呼叫中心環(huán)境和整個(gè)組織范圍內進(jìn)行對話(huà)的通話(huà)記錄分析和利用捕獲的語(yǔ)音數據中的大量信息。例如，一個(gè)呼叫可能起源于呼叫中心，但卻被另一個(gè)團隊（例如銷(xiāo)售或財務(wù)部門(mén)）解決，從而失去了對客戶(hù)旅程的了解。

　　我們的研究表明，盡管語(yǔ)音數據越來(lái)越被認為是具有戰略意義且極有價(jià)值的數據集，但錄音的可訪(fǎng)問(wèn)性和質(zhì)量，捕獲的元數據和自動(dòng)語(yǔ)音識別（ASR）工具對于從中獲取見(jiàn)解至關(guān)重要。隨著(zhù)轉錄，機器學(xué)習和人工智能變得越來(lái)越復雜（并且具有較低的入門(mén)成本），組織現在擁有大量的商業(yè)機會(huì )，可以利用結構化和非結構化格式的大規模語(yǔ)音數據。這在客戶(hù)服務(wù)中尤為重要，這是把語(yǔ)音視作關(guān)鍵組成的企業(yè)中的一部分。語(yǔ)音是一個(gè)特別重要的數據點(diǎn)，因為它可以傳達意圖，情感，動(dòng)作和意境--這些信息通常很難用其他形式的數據來(lái)辨別。

　　但是，最近對CIO和其他IT管理企業(yè)員工的調查顯示，平均而言，只有不到50％的組織的對話(huà)被捕獲。這是一項重大的監測--可能導致數據孤島和組織無(wú)法理解客戶(hù)的真實(shí)聲音（VOC）。此外，如果組織沒(méi)有能力記錄整個(gè)客戶(hù)旅程中的對話(huà)，則他們會(huì )錯過(guò)關(guān)于該交互的見(jiàn)解，這可能會(huì )影響指標或基準，例如“客戶(hù)工作量”評分。這導致企業(yè)根據對客戶(hù)的不完整（或更糟的是不正確的）見(jiàn)解采取行動(dòng)。

　　盡管55％的受訪(fǎng)者表示他們的客戶(hù)服務(wù)部門(mén)可以從對語(yǔ)音數據的更好分析中受益，但只有8％的受訪(fǎng)者認為，他們的組織正在捕獲的語(yǔ)音數據可以輕松訪(fǎng)問(wèn)，從而為AI引擎和分析提供動(dòng)力。這是所看到的潛在價(jià)值與實(shí)現該價(jià)值的當前現實(shí)之間的巨大差距，那么為什么有92％的組織無(wú)法在指尖利用這些有價(jià)值的見(jiàn)解？

　　第一個(gè)問(wèn)題是語(yǔ)音數據很少存儲在一個(gè)緊密的位置。即使在數據驅動(dòng)的組織中，語(yǔ)音數據通常也被鎖定在復雜的云和本地電信系統的混合中，并且與可以幫助釋放其洞察力和價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù)斷開(kāi)連接。從歷史上看，第二個(gè)問(wèn)題是，以非結構化形式進(jìn)行大規模語(yǔ)音分析有多困難。

　　一旦組織收集了聯(lián)絡(luò )中心的語(yǔ)音數據，使用足夠大的數據集就將很快無(wú)法進(jìn)行人工分析。確實(shí)，我們接受調查的組織中有84％表示，采用開(kāi)放的API方法，允許自由和選擇，將語(yǔ)音數據輸入到他們選擇的工具和應用程序中，并且至關(guān)重要的是，不要將它們綁定到一個(gè)提供商，這對他們的語(yǔ)音策略至關(guān)重要。

　　幸運的是，隨著(zhù)最新技術(shù)的發(fā)展，組織具有利用語(yǔ)音數據的巨大潛力。通過(guò)做出有意識的決定來(lái)記錄在工作場(chǎng)所中發(fā)生的所有客戶(hù)交互，組織可以獲得領(lǐng)先優(yōu)勢。如今，找到一種可以在整個(gè)企業(yè)范圍內捕獲和轉錄語(yǔ)音數據，推動(dòng)AI改善客戶(hù)體驗，推動(dòng)業(yè)務(wù)和流程改進(jìn)的解決方案比以往任何時(shí)候都更加重要，并且使大規模分析非結構化語(yǔ)音數據成為現實(shí)。例如，分析客戶(hù)語(yǔ)音交互的功能可以提供非常有價(jià)值的見(jiàn)解，以給予座席輔導，定義最佳實(shí)踐并協(xié)助確定內容創(chuàng )建的相關(guān)性和優(yōu)先級，以改善客戶(hù)體驗。

　　對于任何有遠見(jiàn)的組織來(lái)說(shuō)，提高客戶(hù)服務(wù)部門(mén)的質(zhì)量和成本效率應該是優(yōu)先事項。隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步帶來(lái)了先進(jìn)的語(yǔ)音分析功能，組織需要確保他們關(guān)注為這些工具提供支持的數據，及收集和存儲方式，以便充分利用所提供的機會(huì )--利用已經(jīng)存在的卻未開(kāi)發(fā)的信息。

　　正如最近的研究所證明的那樣，為最需要的部門(mén)充分利用語(yǔ)音數據的組織有望獲得顯著(zhù)的競爭優(yōu)勢。

　　作者：Redbox首席執行官Richard Stevenson