在此过程中走得更远的是一些仍在使用老式方法来评估联络中心运营的公司。他们使用手动来评估每个代理每月随机抽取的呼叫样本，并让代理选择呼叫原因，从而导致分析和见解有限。处于成熟度曲线中间的是使用调查来收集客户见解的公司。这是一个重要的开始，但结果通常反映了少数客户的体验，通常是非常满意或不满意的客户。
…高阶主管在使用人工智
慧和机器学习技术时需要牢记明确的业 阿尔及利亚电话营销数据 务目标…位于联络中心成熟度曲线顶部的是最先进的公司：这些公司正在监控和分析客户与团队跨接触点进行的%对话，包括电子邮件、支援票证、即时聊天、电话、简讯、和社交管道。这些企业能够透过使用人工智慧和机器学习模型大规模地做到这一点。这些工具最大限度地减少了人类手动阅读和标记每个对话的需要。
他们立即转录电话对话、视
讯、文字以及结构化资料（例如选单中 的下 购买电话号码数据库 选项）和非结构化资料（开放式文字区块，例如社交媒体提及中的文字区块）并从中获取见解。联络中心中和的关键用例人工智慧和机器学习等工具可以支援联络中心营运中的多个关键用例。减少释放见解和价值的时间与需要人类手动查看对话相比，这些技术运行速度更快，并且更具可扩展性。
人工智慧可以自动评估联络
中心的每一次互动，并立即对联系原因 BMB 目录 和对话情绪进行分类。能够了解所有客户互动的背景，使组织能够节省完成手动和耗时任务的时间，更快地了解客户需求，并立即实施变革以改善。发现公司尚未关注的新出现或以前未知的问题在-大流行之初，公司不一定准备好应对客户可能提出的有关安全预防措施的各种问题，例如清洁协议或口罩要求。
对于拥有人工智慧工具来分
析联络中心对话的公司来说，很快就发现这些是客户所关心的问题类型。但随着经济的变化，以及其他因素影响当今客户的担忧，使用人工智慧的企业可以立即捕捉到这些趋势，并比没有及时洞察的竞争对手做出更灵活的反应。侦测可能被忽略的客户对话公司有自己的方式来称呼其产品、服务和员工，但客户不一定使用相同的术语。
他们可能会使用首字母缩写词
、缩写词、拼写错误或不同的单字来指称相同的事物。当公司最初设定搜寻查询来分析其联络中心对话时，这些查询通常会关注公司使用的单字和短语。人工智慧可用于查找不同概念和单字之间的相关性，以确保公司捕捉与特定主题相关的所有客户对话，即使消费者使用新的或不同的术语也是如此。
