但这些客户数据未能得到充

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就连已经很成熟的GPT，OpenAI仍旧在使用过程中用各种方法收集用户反馈。 这也是身为产品经理要特别关注的。 希望这篇文章能对你有所启发 随着传统人工质检的劣势逐渐暴露，智能质检的应用就被提上日程了。这篇文章里，作者拆解了一个客服智能质检系统搭建的产品规划、流程设计、系统功能，一起来看一下。 客服中心传统人工质检属于事后管理，核心目的在于监控坐席服务质量，以此来优化改进服务策略，提升整体的服务效果。但是随着业务复杂度的提高，服务要求的提高，传统的人工质检也存在诸多劣势。 坐席问题发现难，内部投诉居高不下 人工抽检依赖于质检员一通通的听取录音、查看文本，整体抽检率非常低，大型呼叫中心，


抽检比例不足%，导致坐席作业问题的发现机会有限，客户投 冰岛手机号码数据 诉量高。 坐席水平提升难，案例沉淀、培训需求无数据支撑 坐席服务水平提升主要来源于培训，而培训需求来源一是业务线提出，二是培训师主动发现，两者均缺乏客观数据支撑和坐席差异化培训，且培训师在制作培训课程时，存在案例收集难、耗时长等痛点。 客户数据应用难，未赋能到产品优化、策略调整 呼叫中心日积月累的客户原始通话、会话数据量级特别大，分挖掘、分析、应用。 随着人工智能、大数据技术的发展，以上的问题也逐渐得到解决。下文笔者将结合个人的实际项目产品经验，介绍客服智能质检产品建设方案。 一、





智能质检系统流程 当前企业客服中心主要服务渠道分为电话、在线两种，其中电话录音需要先通过语音识别（ASR）技术转译成文本数据。 B 端产品经理如何快速成长？ 产品与业务架构主要是将整个业务工作流进行分层，梳理，然后抽象出一个个需求，将业务需求与产品合情合理的映射起来，最终使业务数据在产品中流动，执行，记录，使用。 查看详情 > 整个智能质检系统主流程主要包含全量数据智能质检跑批、人工抽检复核、坐席复议三个环节，如下： 根据系统用户角色，可以再细分拆解系统的细流程，如下： 二、智能质检产品架构 结合实际项目经验、市场调研，设计如下的产品架构，从原始数据的接入，。