金融-智能质检:数据分析
时间：2025-05-12 17:27:52
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数据分析
通过对呼叫中心内海量的录音/文本数据进行自动归类，以便企业全局化地了解呼叫中心的总体趋势及变化情况。系统通过对语音或文本中关键词、内容理解、聚类等信息，可将录音或文本信息按业务类型进行归类和统计。系统的语音或文本归类的定义可以任意根据产品类型、客户行为、存在问题等各个方面进行定义。提供多种分析工具，供业务人员进行数据分析使用。
客户需求类分析
- 热词分析-根据需要关注的热点词语，通过对录音或文本数据进行分析，按不同热点词汇进行归类，从而清楚了解到客户对哪个产品或者产品中的哪些内容比较感兴趣。支持通过对产品热点的统计分析，调整运营策略，更加合理地安排坐席。
支持按词频排名，查看环比变化趋势；
支持热词下钻，查看某个哪些通话中包含这个热词；
可自定义热词表，查看自己关注得热词；
支持查看每个词的变化趋势。图31 热词分析
- 客户建议分析收集录音中客户建议，将客户建议进行聚类分析，从中挖掘客户的有价值的建议，挖掘服务中存在的问题点，不断提升服务质量。
图32 客户建议
- 重复来电分析重复来电指一段时间内重复呼入的电话，之所以产生重复来电，可能是问题没有得到解决，通过重复来电分析，督促坐席优化解决问题方式，进而提升问题解决率。
图33 重复来电分析
风控管理类
- 声誉风险分析：系统能够自动将语音或文本中客户描述中涉及投诉监管或信访、曝光媒体、到职场影响秩序等对公司声誉有影响的数据分析，支持业务类型维度的统计汇总。
- 高风险咨诉分析：系统能够自动将语音或文本中客户描述中涉及恶意咨诉、诱导咨诉、职业代理咨诉等的高风险咨诉进行汇总。
图34 风控管理
运营管理类
- 话务趋势分析话务趋势分析是一种非常重要的辅助分析手段，对于市场人员而言，了解近期业务业务类别及客户咨询关注热点的变化，有助于针对性的设计新产品。对于管理人员而言，了解近期业务列表及客户咨询关注热点的变化有助于客服中心把握客户服务过程中的变化趋势，进行有效的应用与干预。
- 原因挖掘分析通过聚类算法，将通话进行聚类挖掘原因。例如，可分析通话时长大于100秒的客户抱怨通话原因，则按照业务类型和通话时长两个条件筛选通话录音，将录音进行聚类，查看聚类结果，从而帮助分析客户抱怨的原因。
- 满意度分析：列举客户不满意原因，根据客户不满意原因对通话进行归类，进而分析问题点，提升服务质量。
图35 运营管理
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