ระบบถอดความคอลเซ็นเตอร์ด้วย AI สำหรับทีมสนับสนุนลูกค้าและทีมขาย

เปลี่ยนการโทรซัพพอร์ตลูกค้า การสนทนางานขาย และการติดต่อผ่านคอนแทคเซ็นเตอร์ให้เป็นข้อความที่ค้นหาได้ บทสรุปที่มีโครงสร้างชัดเจน การวิเคราะห์อารมณ์ และข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้งานได้ทันที

G2คะแนนรีวิว 4.7/5 5/5
เป็นไปตามมาตรฐาน GDPR
ภาพตัวแทนคอลเซ็นเตอร์หญิงสวมชุดหูฟัง แสดงควบคู่กับสรุปการโทรของลูกค้าชื่อ Lisa K. ซึ่งระบุรายละเอียดปัญหาการสั่งรองเท้าผิดไซส์และวิธีแก้ไข พร้อมแผงรวมแอปพลิเคชันที่มี RingCentral, CloudTalk และ Dialpad รวมถึงกราฟวิเคราะห์อารมณ์ที่แสดงผลเชิงบวก 50% เป็นกลาง 35% และเชิงลบ 15%

เปลี่ยนทุกสายสนทนาฝ่ายสนับสนุนลูกค้าให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่สืบค้นและใช้งานได้ทันที

การถอดความเสียงคอลเซ็นเตอร์ด้วย AI จะเปลี่ยนการสนทนาฝ่ายสนับสนุนลูกค้าให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ค้นหาง่าย และมีประโยชน์ต่อการดำเนินงาน แทนที่จะปล่อยให้เจตนา รายละเอียดข้อร้องเรียน การเปลี่ยนระดับอารมณ์ ขั้นตอนการแก้ไข และการปฏิบัติงานของเจ้าหน้าที่สูญหายไปในไฟล์เสียง ทีมบริการลูกค้าจะได้รับทั้งบทสนทนา สรุปสาระสำคัญ และสัญญาณการสนทนาที่พร้อมประมวลผลทันที สิ่งนี้ช่วยให้ฝ่ายบริการวิกฤตลดอุปสรรคในการตอบกลับ เพิ่มคุณภาพการแก้ปัญหา ตรวจพบปัญหาซ้ำซากของลูกค้า และสร้างฐานการตัดสินใจที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับเจ้าหน้าที่ หัวหน้าทีม และฝ่ายประกันคุณภาพ (QA)

ดึงประวัติผู้โทร ตั๋วแจ้งปัญหาครั้งก่อน และรายละเอียดบัญชีขึ้นมา เพื่อให้เจ้าหน้าที่แก้ปัญหาได้แม่นยำโดยไม่ต้องคาดเดา
เปลี่ยนสายสนทนาจากลูกค้าให้เป็นบทสนทนาที่แยกผู้พูดอย่างชัดเจน พร้อมระบุเวลา ลำดับเหตุการณ์ และบริบทที่เข้าใจง่าย
ส่งสรุปข้อมูลที่เป็นระบบ สาเหตุการโทร และขั้นตอนถัดไป เข้าสู่ระบบ CRM และระบบจัดการตั๋ว (Ticketing System) ได้โดยตรง
ระบุปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำ สาเหตุหลัก และจุดที่ลูกค้าติดขัด ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่ทำให้เกิดการโทรและการเลื่อนระดับปัญหา
ชายสวมแว่นตายิ้มแย้มขณะถือโน้ตบุ๊กอยู่ข้างการ์ดสรุปการโทร ซึ่งติดแท็ก "เร่งด่วน" และ "สินค้า" โดยแสดงเนื้อหาสำคัญเกี่ยวกับการสั่งซื้อชุดเดรสผิดสี พร้อมแผงทรานสคริปต์การโทรที่แสดงการสนทนาระหว่าง David M. และ Emily P. พร้อมระบุเวลา

ดำเนินงานอย่างชัดเจนในทุกฟังก์ชันของคอลเซ็นเตอร์

ดึงข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนจากการสนทนาทุกสาย เพื่อเร่งการตัดสินใจ ปรับปรุงการสอนงาน และยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า

แก้ไขปัญหาของลูกค้าได้รวดเร็วยิ่งขึ้น

เปลี่ยนสายการโทรจากฝ่ายสนับสนุนลูกค้าให้เป็นทรานสคริปต์และบทสรุปที่มีโครงสร้าง ช่วยให้ตัวแทนและหัวหน้าทีมระบุปัญหาซ้ำๆ แนวทางการแก้ไข และจุดที่ติดขัดได้ โดยไม่ต้องเสียเวลานั่งฟังบันทึกเสียงทั้งหมด

เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

วิเคราะห์การสนทนาของฝ่ายสนับสนุนเพื่อดูความรู้สึก ข้อร้องเรียนที่เกิดขึ้นซ้ำ และช่องว่างในการทำงาน เพื่อปรับปรุงคุณภาพการตอบกลับ ลดความไม่พอใจของลูกค้า และเพิ่มความพึงพอใจในภาพรวม

ผู้หญิงในชุดสเวตเตอร์คอเต่าสีส้มกำลังตรวจสอบข้อมูลในแล็ปท็อป ขณะที่แดชบอร์ดแสดงปัญหาการสนับสนุนที่เกิดขึ้นซ้ำ เช่น ความล้มเหลวในการเข้าสู่ระบบ ปัญหาคอขวดของช่องทางการชำระเงิน และข้อผิดพลาดในการโหลดรูปภาพ พร้อมกับคะแนนความพึงพอใจของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นจาก 65% เป็น 92%

เชื่อมต่อระบบถอดความการโทรด้วย AI เข้ากับเครื่องมือซัพพอร์ตที่คุณมีอยู่

รวมการถอดความสำหรับคอลเซ็นเตอร์ด้วย AI เข้ากับระบบ VoIP, CRM และเครื่องมือสื่อสารภายในทีม เพื่อบันทึกการสนทนา กระจายข้อมูลเชิงลึก และปรับปรุงขั้นตอนการดูแลลูกค้าให้มีประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่มภาระในการทำงาน

RingCentral logo — a bold blue letter "R" inside a rounded orange square frame on a white background.CloudTalk logo — a bold white letter "C" with a speech bubble tail on a blue background.

VoIP

ถอดความการโทรจากลูกค้าและการขายผ่านแพลตฟอร์มโทรศัพท์บนคลาวด์โดยอัตโนมัติ เพื่อจัดเก็บทุกการสนทนาเป็นบันทึกที่ถูกต้องและค้นหาได้ง่าย

Salesforce logo — a white cloud shape with the word "salesforce" written in white on a blue background.HubSpot logo — an orange and red gradient sprocket-and-magnet icon representing the HubSpot CRM platform, on a dark background.

CRM

ซิงค์บันทึกการถอดเสียง บทสรุป และข้อมูลเชิงลึกจากการโต้ตอบกับลูกค้าเข้าสู่ระบบ CRM เพื่อให้ทีมสามารถรักษาบริบท ติดตามผลลัพธ์ และปรับปรุงคุณภาพการติดตามงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Slack logo — a multicolored hashtag-style icon made up of four speech bubble shapes in red, yellow, green, and blue, representing the Slack team communication platform.Notion logo — a bold black letter "N" on a white cube graphic against a black background.Google Drive logo — a triangular icon composed of red, green, yellow, and blue segments on a dark background.

การทำงานร่วมกัน

แชร์บันทึกการถอดเสียง บทสรุป และข้อมูลสนับสนุนการถอดความไปยังพื้นที่ทำงานภายใน เพื่อสนับสนุนการประกันคุณภาพ (QA) การสอนงานเอเจนต์ และการตัดสินใจที่รวดเร็วยิ่งขึ้น

ตารางโลโก้การเชื่อมต่อบนพื้นหลังสีน้ำเงิน โดยแสดง Hubspot และ Slack เป็นสถานะ "เชื่อมต่อแล้ว" และ RingCentral แสดงปุ่ม "เชื่อมต่อ" ที่กำลังถูกคลิก ส่วนการเชื่อมต่ออื่นๆ ที่มองเห็นได้ ได้แก่ Microsoft Teams, Monday.com, Dialpad, CloudTalk, Salesforce, HubSpot, Notion, OnePassword, Google Drive และ Intercom
Loading...

ความปลอดภัยระดับองค์กรสำหรับการถอดเสียงการโทรด้วย AI และข้อมูลลูกค้า

ยกระดับความปลอดภัยให้บทสนทนาในฝ่ายสนับสนุนลูกค้าด้วยระบบรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร การควบคุมการเข้าถึงข้อมูล และการจัดการข้อมูลที่เป็นไปตามมาตรฐานสากล จัดเก็บ transkripsiyon บันทึกย่อ และบันทึกคำสนทนาในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัว การกำกับดูแล และความน่าเชื่อถือในการดำเนินงานสำหรับทีมขายและทีมสนับสนุนลูกค้า

GDPR Compliant Transcription
ISO 27001 Transcription Security
SSL Secure Transcription
AICPA SOC Compliant Transcription
HIPAA Compliant Transcription

เสียงตอบรับจากผู้ใช้งานจริง

"Transkriptor ช่วยกำจัดขั้นตอนที่ทีมงานต้องมานั่งไล่ดูบันทึกการโทรแบบเดิมๆ เพื่อควบคุมคุณภาพ ตอนนี้หัวหน้างานของเราสามารถตรวจสอบการพูดคุยได้มากขึ้นถึงสองเท่าโดยใช้เวลาเพียงครึ่งเดียว แถมการสอนงานก็ตรงจุดมากขึ้นเพราะเราสามารถอ้างอิงช่วงเวลาสำคัญในบทสนทนาได้ทันที"

Sarah Jenkins

Sarah Jenkins

ผู้จัดการฝ่ายควบคุมคุณภาพ (QA Manager)

คำถามที่พบบ่อย

ระบบการถอดความคอลเซ็นเตอร์ด้วย AI คือกระบวนการแปลงบทสนทนาจากลูกค้าให้เป็นข้อความที่ค้นหาได้ ช่วยให้ทีมงานสามารถตรวจสอบบทสนทนา ตรวจจับรูปแบบ และดึงข้อมูลเชิงลึกมาพัฒนาธุรกิจได้

ระบบจะบันทึกเสียงสนทนา แยกเสียงผู้พูด แปลงคำพูดเป็นข้อความ และจัดระเบียบบทสนทนาเพื่อนำไปวิเคราะห์ ตรวจสอบ และควบคุมคุณภาพ

ช่วยให้ทีมเข้าใจความต้องการที่แท้จริงของลูกค้า ลดการตกหล่นของรายละเอียด เพิ่มประสิทธิภาพการประกันคุณภาพ (QA) และเปลี่ยนการโทรจำนวนมหาศาลให้เป็นข้อมูลที่ใช้งานได้จริง

ทีมสนับสนุนลูกค้า, ทีมขาย, ทีมประกันคุณภาพ, ทีมตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด, ทีมปฏิบัติการ และคอนแทคเซ็นเตอร์ที่มีปริมาณสายโทรเข้าจำนวนมาก ล้วนได้รับประโยชน์จากระบบนี้

การถอดความคือการเปลี่ยนคำพูดเป็นข้อความ ส่วนการวิเคราะห์คือการนำข้อความนั้นมาตีความเพื่อหารูปแบบต่างๆ เช่น อารมณ์ความรู้สึก, ข้อโต้แย้ง, ความเจตนา, ปัญหาที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข และประสิทธิภาพการทำงานของพนักงาน

ใช่ ระบบนี้ช่วยให้ทีมระบุข้อร้องเรียนที่เกิดขึ้นบ่อย จุดที่ลูกค้าเกิดอุปสรรค ลำดับการสนทนาที่ประสบความสำเร็จ และส่วนที่เจ้าหน้าที่ยังต้องการการสนับสนุนเพิ่มเติม

เปลี่ยนสายโทรศัพท์ลูกค้าให้เป็นแหล่งข้อมูลเชิงลึกในการดำเนินงาน