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全量质检
所有渠道
全面业务
舆情分析
40%
合规成本降低
80%
人力成本降低
AI全量、全自动:智能质检系统实现全自动评分,覆盖所有沟通数据,消除人工抽检盲区,大幅减少风险。
准确:通过自主研发的 MegaNLP 会话分析平台,实现了语义级质检,缩短建模时间、提高理解能力。
多套评分体系:智能质检系统支持多个评分体系,满足不同业务团队需求,且评分应用范围和权限控制非常精细和灵活。
智能分析会话过程,快速洞察团队能力:利用AI技术分析销售会话,结合业务数据,全面呈现团队能力分布。
构建个人能力模型,针对性提升业务:根据业务情况构建员工能力评估模型,快速识别员工的优势和短板。
质检模型准确预测客户成交意愿:借助80%以上的准确率,基于历史数据构建语义级评级模型,帮助销售快速识别高意愿客户。
实时抓取动态意向节点,客户画像更具体:实时获取客户动态标签,打破客户画像滞后的问题,实现智能客户评级。
通过智能质检系统实时挖掘优秀话术:实时迭代话术库,供新老学员查阅学习。
练没练,练得怎么样都知道:Megaview实战培训提供闭环,确保学员清楚哪些内容需要练习和背诵,以及如何进行对练。
智能对练,考察得更多:借助AI智能对练,使学员身临其境,不仅测试知识点,还考察了逻辑、应变和知识应用的能力。
电话语音
在线沟通
企业微信
工单文本
AI语义检测
AI标签提取
通话静音
语速异常
抢话检测
恶意攻击
敏感词
服务禁语
合规红线
自定义规则
电销质检
网销质检
热线质检
客服质检
进入智能质检-任务管理的页面,可以人工对质检结果进行复核,对命中规则增删调整,提升质检结果的准确性。
企业在选择适合的智能质检系统时,应综合考虑多个因素,以确保满足其特定需求并最大化系统的潜力,以提高业务效率,这些考虑因素包括:
智能质检的目标是评估员工在客户服务方面的绩效,以发现改进和卓越之处。准确性是关键因素,因为系统的误判可能会带来问题。企业在选择系统时需特别注重准确性,以确保高效运作。
在智能质检中,准确率衡量了系统的查准能力,而召回率则反映了其查全能力,也就是发现问题的全面性。特别是漏检问题,这可能导致需要进行人工审核,从而延误问题的解决,损害客户体验。
智能质检系统的质检能力包括合规性检查、SOP流程审查、专项评估和交易检查等多种类型。企业在选择合适的智能质检系统时,必须仔细考虑与其需求和平台的契合程度。
时效性指的是智能质检系统生成结果的速度,它可以是实时的,即在销售人员的交谈过程中立即进行质检,也可以稍有延迟,需要等待通话结束后,例如1小时或1天后才提供质检结果。
销售数据是企业了解客户的重要工具,如果智能质检系统与商业智能(BI)分析相结合,实现全面监控,将为企业提供多维度的数据分析,帮助其做出更明智的决策。
销售对话数据通常包含敏感信息,如客户的个人数据和商业机密。因此,企业在选择智能质检解决方案时,必须慎重考虑数据治理和安全问题,以及满足业务的合规要求。