銀行がコールセンターの苦情の主な原因を特定する際に機械学習がどのように役立つか

銀行がコールセンターの苦情の主な原因を特定する際に機械学習がどのように役立つか

タイムスタンプ： 31年2023月4日午後53時
ソースノード： 2559135

今日のペースの速い世界では、顧客は銀行に迅速かつ効率的なサービスを期待しています。しかし、金融商品やサービスの複雑化に伴い、銀行が満足のいく顧客サービスを提供することがますます困難になってきています。銀行が受け取る最も一般的な苦情の 1 つは、コールセンターに関連したものです。顧客は、長い待ち時間、役に立たないエージェント、未解決の問題について苦情を言うことがよくあります。これらの苦情に対処するために、銀行はコールセンターの苦情の主な原因を特定するために機械学習に注目しています。

機械学習は、明示的にプログラムされずにコンピューターがデータから学習できるようにする人工知能の一種です。これには、大量のデータを分析し、パターンと傾向を特定できるアルゴリズムの使用が含まれます。コールセンターの苦情の場合、機械学習アルゴリズムを使用して、顧客とコールセンターのエージェントとのやり取りを分析し、顧客の不満の主な理由を特定できます。

コールセンターのパフォーマンスを向上させるために機械学習が使用される方法の 1 つは、感情分析です。感情分析には、顧客がコールセンターのエージェントとやり取りする際に使用する口調や言葉遣いの分析が含まれます。このデータを分析することで、機械学習アルゴリズムは顧客感情のパターンを特定し、顧客の不満の主な理由を判断できます。

コールセンターのパフォーマンスを向上させるために機械学習が使用されるもう 1 つの方法は、音声認識テクノロジーを使用することです。音声認識テクノロジーには、話された単語をテキストに変換し、機械学習アルゴリズムで分析することが含まれます。機械学習アルゴリズムは、コール センター エージェントとの顧客のやり取りのテキストを分析することで、顧客の苦情のパターンを特定し、顧客の不満の主な理由を特定できます。

機械学習は、予測分析を通じてコールセンターのパフォーマンスを向上させるためにも使用されています。予測分析には、履歴データを使用して将来の結果を予測することが含まれます。コールセンターの苦情の場合、予測分析を使用して顧客の苦情のパターンを特定し、将来どのような問題が発生する可能性があるかを予測できます。この情報は、大きな問題になる前に、これらの問題に積極的に対処するために使用できます。

全体として、機械学習はコールセンターのパフォーマンスの向上を目指す銀行にとって貴重なツールであることが証明されています。機械学習アルゴリズムは、顧客とコールセンターのエージェントとのやり取りを分析することで、顧客の不満の主な理由を特定し、銀行がこれらの問題に積極的に対処できるように支援します。銀行が機械学習テクノロジーへの投資を続けることで、コールセンターのパフォーマンスと顧客満足度のさらなる向上が期待できます。