對于組織而言，必須在呼叫中心環(huán)境和整個組織范圍內(nèi)進行對話的通話記錄分析和利用捕獲的語音數(shù)據(jù)中的大量信息。例如，一個呼叫可能起源于呼叫中心，但卻被另一個團隊（例如銷售或財務部門）解決，從而失去了對客戶旅程的了解。

　　我們的研究表明，盡管語音數(shù)據(jù)越來越被認為是具有戰(zhàn)略意義且極有價值的數(shù)據(jù)集，但錄音的可訪問性和質(zhì)量，捕獲的元數(shù)據(jù)和自動語音識別（ASR）工具對于從中獲取見解至關重要。隨著轉錄，機器學習和人工智能變得越來越復雜（并且具有較低的入門成本），組織現(xiàn)在擁有大量的商業(yè)機會，可以利用結構化和非結構化格式的大規(guī)模語音數(shù)據(jù)。這在客戶服務中尤為重要，這是把語音視作關鍵組成的企業(yè)中的一部分。語音是一個特別重要的數(shù)據(jù)點，因為它可以傳達意圖，情感，動作和意境--這些信息通常很難用其他形式的數(shù)據(jù)來辨別。

　　但是，最近對CIO和其他IT管理企業(yè)員工的調(diào)查顯示，平均而言，只有不到50％的組織的對話被捕獲。這是一項重大的監(jiān)測--可能導致數(shù)據(jù)孤島和組織無法理解客戶的真實聲音（VOC）。此外，如果組織沒有能力記錄整個客戶旅程中的對話，則他們會錯過關于該交互的見解，這可能會影響指標或基準，例如“客戶工作量”評分。這導致企業(yè)根據(jù)對客戶的不完整（或更糟的是不正確的）見解采取行動。

　　盡管55％的受訪者表示他們的客戶服務部門可以從對語音數(shù)據(jù)的更好分析中受益，但只有8％的受訪者認為，他們的組織正在捕獲的語音數(shù)據(jù)可以輕松訪問，從而為AI引擎和分析提供動力。這是所看到的潛在價值與實現(xiàn)該價值的當前現(xiàn)實之間的巨大差距，那么為什么有92％的組織無法在指尖利用這些有價值的見解？

　　第一個問題是語音數(shù)據(jù)很少存儲在一個緊密的位置。即使在數(shù)據(jù)驅動的組織中，語音數(shù)據(jù)通常也被鎖定在復雜的云和本地電信系統(tǒng)的混合中，并且與可以幫助釋放其洞察力和價值的產(chǎn)品和服務斷開連接。從歷史上看，第二個問題是，以非結構化形式進行大規(guī)模語音分析有多困難。

　　一旦組織收集了聯(lián)絡中心的語音數(shù)據(jù)，使用足夠大的數(shù)據(jù)集就將很快無法進行人工分析。確實，我們接受調(diào)查的組織中有84％表示，采用開放的API方法，允許自由和選擇，將語音數(shù)據(jù)輸入到他們選擇的工具和應用程序中，并且至關重要的是，不要將它們綁定到一個提供商，這對他們的語音策略至關重要。

　　幸運的是，隨著最新技術的發(fā)展，組織具有利用語音數(shù)據(jù)的巨大潛力。通過做出有意識的決定來記錄在工作場所中發(fā)生的所有客戶交互，組織可以獲得領先優(yōu)勢。如今，找到一種可以在整個企業(yè)范圍內(nèi)捕獲和轉錄語音數(shù)據(jù)，推動AI改善客戶體驗，推動業(yè)務和流程改進的解決方案比以往任何時候都更加重要，并且使大規(guī)模分析非結構化語音數(shù)據(jù)成為現(xiàn)實。例如，分析客戶語音交互的功能可以提供非常有價值的見解，以給予座席輔導，定義最佳實踐并協(xié)助確定內(nèi)容創(chuàng)建的相關性和優(yōu)先級，以改善客戶體驗。

　　對于任何有遠見的組織來說，提高客戶服務部門的質(zhì)量和成本效率應該是優(yōu)先事項。隨著技術的進步帶來了先進的語音分析功能，組織需要確保他們關注為這些工具提供支持的數(shù)據(jù)，及收集和存儲方式，以便充分利用所提供的機會--利用已經(jīng)存在的卻未開發(fā)的信息。

　　正如最近的研究所證明的那樣，為最需要的部門充分利用語音數(shù)據(jù)的組織有望獲得顯著的競爭優(yōu)勢。

　　作者：Redbox首席執(zhí)行官Richard Stevenson