提出有針對性的問題：專注於客戶體驗的特定方面以收集準確的回饋。
包括開放式查詢：允許客戶詳細闡述他們的體驗，從而提供更豐富的資料。
跨通路部署調查：為了最大限度地擴大覆蓋面，請使用多個接觸點，例如電子郵件、簡訊和電話。
使用人工智慧進行分析：自動化分析流程可確保快速、準確的見解。
監控的關鍵指標：
淨推薦值 (NPS)：透過衡量推薦的可能性來衡量客戶忠誠度。
顧客滿意度分數 (CSAT)：捕捉互動後的即時顧客滿意度。
客戶努力分數 (CES)：評估完成任務或解決問題的難易度。
麥肯錫的一份報告強調，使用數據驅動調查策略的公司在一年內客戶滿 新加坡的電話 意度提高了 10-15%。雖然調查提供了有價值的數據，但更深入的見解來自於分析客戶互動，這是人工智慧擅長的領域。
人工智慧在客戶服務語音分析中的作用
呼叫中心的每次互動（無論是透過電話、電子郵件或聊天）都包含重要的客戶洞察。人工智慧工具可以轉錄、分析和解釋這些交互，提供客戶情緒和服務品質的全面視圖。
人工智慧在語音分析中的優勢：
LLM-Powered NLP：使用高階語言模型來提供情境感知、類人回應。