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【課程介紹】

隨著客服管理中智能化應用的逐步深入，智能質檢的部署與導入也成為很多客服中心的關注重點，與智能機器人不同，智能質檢面對的分析對象是已發生的業務記錄（音頻或文字），而智能質檢所實現的也并非是代替人工的全量抽檢，而是可以完成從機器質檢到文本挖掘再到交互報表的實現這一完整的鏈條，本課程從功能發展、系統需求、后期訓練幾個維度進行介紹和演練，讓管理者全面理解智能質檢系統在客服中心的部署和應用。

【培訓對象】

客服中心管理者、質量管理經理、主管，流程控制與改善主管與專員、IT開發與維護人員

【課程大綱】

1、智能質檢系統的發展

1.1智能質檢系統的迭代過程

1.2不同系統的實現功能

1.3算法與數據應用

2、智能質檢系統的部署與導入

2.1智能質檢系統前期準備

2.1.1流程準備

2.1.2人員準備

2.1.3知識準備

2.2系統需求書撰寫

2.2.1以終為始式思考

2.2.2適用性

2.2.3經濟性

2.3語音引擎的選擇

2.3.1識別準確率

2.3.2降噪與參數調優

2.3.3實時語音OR延時語音

2.4部署與導入的工作配合

2.4.1系統對接

2.4.2人員對接

2.5后臺配置

2.5.1系統參數配置

2.5.2角色配置

2.5.3模型配置

2.6語料庫導入

2.6.1通用語料

2.6.2專用語料

2.6.3語義模板

2.6.4分詞效果

2.6.5語義識別模板

2.7通用模型導入

2.7.1開頭語與結束語

2.7.2服務忌語

2.7.3通用話術

3、智能全量質檢功能實現

3.1業務分析

3.1.1業務類別

3.1.2定制評分表

3.1.3評分表導入

3.2業務模型搭建

3.2.1根據業務類別確定模型數量

3.2.2評估效果

3.3模型訓練與調優

3.3.1業務邏輯訓練

3.3.2語義理解訓練

3.4效果校驗

3.4.1業務場景覆蓋率

3.4.2人工效果校驗

4、智能質檢與知識庫前置

4.1智能質檢對知識庫的內容需求

4.1.1業務邏輯中需調用知識庫

4.1.2話術引用

4.1.3流程或SOP內容

4.2知識庫內容對接

4.2.1分析現有知識庫適用性

4.2.2內容轉置

4.3知識調用的界面

5、文本挖掘與應用

5.1文本挖掘模型與算法

5.1.1關鍵詞聚類

5.1.2業務分類

5.1.3算法趨勢

5.2關鍵詞與熱詞的聚類分析漏斗

5.2.1產出需求分析

5.2.2分析漏斗的思路

5.3文本挖掘的應用場景

5.3.1客戶體驗痛點分析

5.3.2競品分析

5.3.3專項業務類別分析

5.3.4績效分析

5.4利用文本挖掘優化質檢業務模型

5.4.1聚類客戶特征

5.4.2細化不同聚類客戶的質檢要素

6、交互報表與自動化報告

6.1全量質檢的交互報表

6.1.1質檢數據與運營數據

6.1.2質檢數據與培訓數據

6.1.3質檢數據與員工績效

6.1.4角色報表

6.2文本挖掘的交互報表

6.2.1熱詞頻度報表

6.2.2關鍵詞挖掘報表

6.2.3質檢數據與文本挖掘的交叉報表

6.3生成自動化報告

6.3.1通用報告

6.3.2定制化報告

周老師

主要背景：

?《客戶世界》雜志編委、撰稿專家；

?《數據的魔力》作者；

1998-2008 聯想集團客戶聯絡中心歷任運營經理、質量監控經理、質量監控高級經理，聯想精益六西格瑪高級項目經理；2008-2010 Teleperformance China（全球最大呼叫中心外包商），DELL日本地區外包技術支持服務中心運營總監。

主講課程：

《呼叫中心品質管理》、《呼叫中心運營管理》、《呼叫中心績效管理》、《主管能力提升》、《呼叫中心的六西格瑪》及《呼叫中心數據分析與數據挖掘》

培訓風格：

授課風格專業而不失生動，深入淺出，系統性、邏輯性極強，授課中的專業工具可以馬上運用于工作中。

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