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保險行業智能呼叫中心解決方案

原創

2022/03/25 18:26:18

來源：米兰体育官网入口

作者：小天

圖標 1799

本文摘要

智能呼叫係統中心的研究方向是國內(nei) 企業(ye) 關(guan) 注的問題。從(cong) 技術開發和應用的角度，將在線電話呼叫係統從(cong) 研發和應用的角度轉變為(wei) 實際的商業(ye) 價(jia) 值，主要針對金融、保險等行業(ye) 的海量數據

通過部署呼叫中心係統，企業(ye) 對質量控製、電話營銷、安全和客戶服務進行了數據收入分析。呼叫中心部署後，其智能質量檢驗幫助質量檢驗部進行質量檢驗，節省了100%的人力。

智能雲(yun) 外呼係統自動篩選，質檢效率提高50%，根據重點業(ye) 務動態監控，提高監控靈活性和適應性。

呼叫中心係統

語音數據是未過濾的第一手市場數據，影響訂單的所有因素都在其中。誰能挖掘和利用它，誰首先走向銷售增長的道路。

近年來，隨著語音識別、自然語音處理、大數據分析等技術的發展，企業(ye) 開始關(guan) 注企業(ye) 數字化過程中不可缺少的語音數據。作為(wei) 一個(ge) 依靠呼叫中心和銷售溝通來拓展業(ye) 務和服務的保險業(ye) ，它自己的係統擁有大量的語音數據。

如何將這些非結構化數據轉化為(wei) 可分析和挖掘的結構化數據;如何準確識別客戶意圖，實現深入的客戶洞察;如何快速掌握業(ye) 務過程中的問題和機會(hui) ，影響了語音大數據分析技術在保險業(ye) 的成功應用。

一、使用呼叫中心有什麽(me) 價(jia) 值?

1.通過營銷階段分析，找出影響銷售成功率的關(guan) 鍵階段和原因;通過對拒絕保險原因的分析，分析了拒絕保險的原因和拒絕率高的保險類型。

2.通過對客戶退保原因的分析，找出客戶退保的主要因素。呼叫中心客服係統通過潛在客戶分析進行營銷，發現客戶的潛在需求。對客戶投訴進行投訴預警分析，提供投訴風險客戶名單，監督投訴電話命中率達到100%。分析客戶谘詢熱點，找出客戶谘詢熱點及其原因。

3.語音大數據的商業(ye) 價(jia) 值。

語音大數據是個(ge) 人和企業(ye) 在企業(ye) 經營活動中通過語音交互產(chan) 生的音頻信息資源，廣泛存在於(yu) 金融、保險、房地產(chan) 、互聯網等售前、售後係統或服務場景中。如客戶服務係統.CRM.現場麵對麵溝通.移動通話.呼叫中心。

特別是在銷售、客戶運營和服務方麵，溝通數據具有巨大的價(jia) 值，這部分的缺失在很大程度上影響了企業(ye) 數字化的完整過程。

這些語音數據包含了大量有價(jia) 值的信息，如客戶需求、投訴、滿意度、建議、競爭(zheng) 性情報等，也是評估員工溝通表現、預測訂單因素、沉澱銷售冠狀病毒語言的信息依據。

2.如何做好語音大數據分析。

作為(wei) 大數據的重要組成部分，語音數據通常需要解決(jue) 這些方麵的技術點，才能最終應用到業(ye) 務場景中產(chan) 生價(jia) 值。

首先是語音識別技術，主要是通過音頻文件的文本轉寫(xie) 。關(guan) 鍵字提取.語音線條識別.語音情感識別，區分溝通雙方甚至多個(ge) 角色的聲音所有權，並轉換為(wei) 機器可以處理的文本記錄。

呼叫中心係統

二、利用自然語言處理技術對數據進行處理分析，包括:文本分類與(yu) 聚類.信息檢索與(yu) 過濾.信息提取.分布式存儲(chu) 等。

第三是語義(yi) 理解，通過一係列的語音模型。人工質量檢驗標簽培訓，對語音內(nei) 容進行深入的機器學習(xi) 和理解，標記反映客戶特征和指定質量檢驗詞的信息，自動構建可持續更新的客戶和銷售肖像。

四是通過預測算法、成功因素分析、熱點事件發現、相關(guan) 分析等技術進行數據分析和洞察，進行計算。挖掘不同標簽對訂單的影響。找出哪些腳本有利於(yu) 訂單。哪些腳本是影響訂單的危險腳本。哪些標簽的客戶周轉率高，指導營銷和銷售培訓。

三、語音大數據分析係統在保險領域的應用價(jia) 值。

目前，保險業(ye) 受到銷售人員流動的影響。能力水平參差不齊;保險種類繁多。產(chan) 品更新頻繁，培訓成本高，員工學習(xi) 周期長;目標客戶缺乏高效的篩選方法;監管更加嚴(yan) 格，傳(chuan) 統質量檢驗效率低、不全麵，不能滿足合規要求。

傳(chuan) 統的信息軟件隻能幫助它解決(jue) 業(ye) 務流程數據的流通和效率問題，而不能解決(jue) 這些影響業(ye) 務增長的核心問題。通過語音大數據分析技術，通過呼叫中心。數據的價(jia) 值挖掘可以從(cong) 以下幾個(ge) 方麵解決(jue) 銷售過程中記錄業(ye) 務和服務過程的真實情況，人工智能可以提高保險業(ye) 的銷售管理效率和訂單率。

過程控製：告別過去的結果控製和黑盒管理，打開溝通過程中的‘黑盒’，讓溝通看得見。員工能力.影響訂單的因素.客戶需求和異議.交易過程風險..一目了然。

全質量檢驗：傳(chuan) 統的質量檢驗工作由人工抽樣檢驗，然後根據抽樣檢驗結果對有問題的座位進行專(zhuan) 業(ye) 指導，不能持續保證服務質量。通過語音大數據分析和挖掘，可以實時獲取錄音數據，提前處理，提高質量檢驗效率，應對合規風險效率。

市場和客戶洞察力：通過對語音內(nei) 容的分析，可以快速完善客戶偏好。產(chan) 品反饋。競爭(zheng) 產(chan) 品描述。投訴建議和其他標簽內(nei) 容，並自動化客戶肖像。並獲得高頻關(guan) 鍵詞和信息內(nei) 容，客戶提到什麽(me) 樣的標簽，以推斷當前不同客戶群體(ti) 關(guan) 注的熱點問題，幫助營銷預測和市場風向判斷。

通過營銷階段分析，找出銷售成功率的關(guan) 鍵階段和原因;通過客戶類型分析，描述不同銷售階段的客戶類型和特點;分析拒絕保險原因和高拒絕保險率。並對不同的客戶采取有針對性的營銷和恢複策略。

個(ge) 性化培訓：員工的能力肖像可以通過大數據分析和腳本質量檢查自動生成。它可以幫助企業(ye) 經理量化每個(ge) 銷售的性能。除了每天打多少電話和接待多少客戶的基本數據外，它還可以探索每個(ge) 銷售腳本的問題點在哪裏;如何掌握產(chan) 品知識點和腳本點;普通銷售和優(you) 秀銷售的能力差異在哪裏。。。這些具體(ti) 情況。

此外，通過挖掘單一因素，還可以沉澱一套有用的語音模板，幫助新人快速掌握各階段的溝通技巧，實時銷售語音輔助，縮短培訓啟動周期。

不僅(jin) 如此，通過收集和分析培訓後銷售實踐環節的語音大數據，還可以輕鬆掌握每個(ge) 銷售的學習(xi) 和掌握情況，對問題點進行二次指導，加快增長。

四、用語音智能構建完美的銷售。

銷售溝通語音大數據是保險業(ye) 企業(ye) 數字化進程中的重要組成部分，對提高保險業(ye) 的銷售管理效率具有重要意義(yi) 。市場洞察力。人員培訓效率，促進企業(ye) 整個(ge) 銷售過程的數字化。智能化具有重要意義(yi) 。目前，天潤融資專(zhuan) 注於(yu) 銷售全渠道溝通場景語音數據采集和價(jia) 值挖掘，利用語音智能幫助企業(ye) 建立完美的銷售。

呼叫中心係統

五、呼叫係統帶來決(jue) 策依據。

目前，智能呼叫係統中心在金融、保險等領域積累了大量客戶，成功幫助企業(ye) 實現了從(cong) 成本到利潤的轉變，為(wei) 企業(ye) 提供了強有力的決(jue) 策依據。

1.通過記錄係統生成的數據，對所有數據標簽進行集成分析，創建所有數據的可視化分析，為(wei) 運營中心的各類人員提供基於(yu) 客戶聲音的360度視圖，數據利用率達到100%。

2.通過對所有記錄的自動識別和分析，各級質運營、營銷和管理人員的工作效率提高了16倍。

3.通過改進呼叫客服中心流程，訂單轉化率提高了10%。

4.通過提高代理服務能力和業(ye) 務能力，客戶流失率降低5%。

5.通過對超長通話、重複通話和靜音持續時間的分析，外呼係統減少了通話次數和平均通話持續時間，減少了響應時間和通話時間。

智能呼叫係統中心的研究方向是國內(nei) 企業(ye) 關(guan) 注的問題。從(cong) 技術開發和應用的角度，將在線電話呼叫係統從(cong) 研發和應用的角度轉變為(wei) 實際的商業(ye) 價(jia) 值，主要針對金融、保險等行業(ye) 的海量數據。

利用NLP技術，根據關(guan) 鍵詞提取和分類語音，分析和挖掘風險和潛在價(jia) 值信息，幫助規避潛在風險，提高銷售能力，降低業(ye) 務成本。智能擁有一支致力於(yu) 人工智能算法的頂級團隊，將繼續完善呼叫係統的研發和應用，為(wei) 各行業(ye) 提供最好的解決(jue) 方案和技術服務，有效提高價(jia) 值轉化率，幫助企業(ye) 運營。

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