呼叫中心是许多企业的重要组成部分，为客户和客户提供重要的联系点。 近年来，机器学习越来越多地用于呼叫中心，以帮助改善客户体验和简化运营。 在为呼叫中心收集培训数据时，有几种方法可用。
- 通话录音涉及记录打入和打出呼叫中心的电话，然后可用于训练机器学习模型以了解对话的上下文并识别常见问题和趋势。
- 语音分析涉及机器学习算法来分析通话中使用的单词和短语，使呼叫中心经理能够识别客户对话中的关键主题和问题。
- 文本分析涉及使用机器学习来分析来自客户的书面回复，例如提供反馈的电子邮件、社交媒体帖子、聊天记录以及来自客户或潜在客户的其他通信。
- 调查和 CSAT 调查用于收集有关他们在呼叫中心的体验的特定客户数据，使管理人员能够获得对需要改进的领域的宝贵见解。
- NPS、eNPS 和票务系统用于收集有关客户满意度的数据，并帮助确定可能需要解决的趋势和问题。
- WFO&BI 是一套工具，可让呼叫中心经理分析有关呼叫中心绩效的数据，提供可用于改善运营的宝贵见解。
这些只是当今呼叫中心使用的许多数据收集方法的几个例子，新技术和应用不断涌现。
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