情绪分析是语音分析的一个分支，专门关注评估对话中显示的情绪状态，呼叫中心内情绪分析的一个常见用途是深入了解客户对公司、产品、服务、客户服务流程以及其个人座席行为的感受。情绪分析数据可用于整个部门，以帮助进行客户关系管理、座席培训，并帮助识别和解决出现的令人不悦的问题。

情绪检测问题

基本情感分析的难度也因说话者通常表达混合情感的现实而复杂化，例如同情和烦恼（如“我确实理解女士，但我没有奇迹般的解决方案”），仅基于此外，声学分析通常无法识别和调整不同呼叫者表达相似情绪的不同方式。

任何类型的情绪分析通常会受到以下事实的阻碍：通话期间可能会发生多个事件，这些事件会掩盖所显示的真实情绪。例如，呼叫者可能会激动地对环境（背景噪音、旁白、连接质量）做出反应，但这可能与呼叫的内容没有直接关系。结构化查询提供了将情感上下文与环境上下文隔离开并产生与所检查问题最相关的结果的能力。

情感分析在呼叫中心的实际应用

客户联络平台是客户与企业的主要交互点，情绪分析可以成为管理和提高服务质量的宝贵工具。传统上，呼叫中心每周只对少数几个电话进行座席质量审查，随机选择的可能只有五个。然而，这个样本集不太可能准确地捕捉到与任何特定代理体验的所有客户交互，而且它肯定不会提供对所有代理或跨多个中心的客户体验的定量评估。

客户联络平台现在可以利用自动情绪分析来识别和衡量广泛的关注领域，而不是采用传统的“命中或未命中”方法来审查随机选择的呼叫。有了这个更大的图景，情绪分析可以帮助组织发现重复的模式，这些模式可能表明系统流程被破坏，或者可能与特定部门或代表的绩效有关。然后可以映射这些数据以了解客户情绪和运营效率之间的关系。

例如，组织可能会发现客户不满意在很长一段时间内显着增加，或者跨越一个或多个呼叫中心。不满意的客户在通话期间花费更多的代理时间是很常见的，这会增加平均处理时间并增加总体成本。通过使用情绪分析来识别这种不满意的根源并实施改变以减轻它们，组织将看到 AHT 减少、成本降低和客户更加满意。

以下是情绪分析方法取得的一些实际结果：

· 客户满意度调查的特点是让受访者有机会留下几秒钟的口头评论。分析发现，该公司的直接客户很满意，但许多间接客户（通过分销商购买产品的客户）体验不佳，并提供了负面的调查反馈。由于情绪分析引发了这种情况，该组织采取行动改善客户与分销商的互动。

· 另一家公司发现，某些座席对来电者过于咄咄逼人，以至于座席拒绝将客户转给主管。因此，虽然升级的数量仍然很低，但来电者对对抗性特工表示失望。情绪分析快速识别违规者，以便管理层可以纠正这种情况并将进一步损害客户关系的风险降至最低

然而，并非所有升级都与负面情绪有关。一个呼叫中心平台发现，它转给主管的一些呼叫实际上是积极的。来电者花时间记录他们的座席体验的乐趣。因此，虽然升级的数量最初引发了危险信号，但情绪分析却带来了一个令人愉快的发现。

情感分析可以成为一种有价值的工具，使公司能够监控客户和联络中心代表之间发生的交互。通过识别和纠正导致负面客户态度的情况，可以通过两种方式取胜。它们不仅可以降低与提供优质客户服务相关的成本，而且还可以提高整体客户满意度，这必然会导致客户流失率降低和收入增加。这种运营效率的两倍改进使得部署情绪分析成为企业的明智投资。