13102396555
热门搜索：
呼叫中心-智能预存应用率
指标定义：系统预存的相关服务用语、业务解答用语的在员工服务过程中采用的频率
统计口径：智能预存脚本使用次数÷服务总次数*1
评估观察：智能预存脚本是否符合对话需要，销售电话系统，是否接地气
判断特征：频率越高越好；单位时间内员工效能和服务提供准确率是否提升
呼叫中心-机器人智能拦截率
指标定义：机器人智能主动服务客户的情况
统计口径：机器人会话数÷(机器人会话数+人工会话数) *1
评估观察：机器人预存对话判断有效性和准确性
判断特征：占比越高越好；同类问题机器人无法识别需进行知识修复校正
呼叫中心知识库
与企业知识库的单纯的人与电脑系统界面的交互不同，呼叫中心应用的知识库除此之外，自动外呼电话系统，还可以通过短彩信、邮件、传真、在线交互等方式与客户进行直接交互，电话管理系统，外部客户从间接使用者变成了直接使用者，原先的客服代表则变成了联系两者的引导和支撑角色。由此，就要求呼叫中心的知识内容不仅需要客户化和易懂，还需要能够区分对内内容还是对外内容，因为不是所有知识内容都适合向外部用户进行展现。同时，还要求知识内容能够结构化和碎片化，能够根据交互的方式按需向用户进行推送和展现。
因此，基于以上呼叫中心知识管理的认知误区，笔者要在这里澄清和呼吁：呼叫中心所适用的知识库与企业知识库是不同的，贵阳电话系统，只有让知识回归客服代表，围绕*客服的交互与应用特点进行持续的优化和改变，才能真正建设一套是适合各自呼叫中心应用的知识库平台。