• 2019/5/24至2019/5/25 上海

培訓(xùn)時(shí)間： 2019年5月24-25日（2天）                     

培訓(xùn)地點(diǎn)： 上  海

培訓(xùn)費(fèi)用： 3980元/人；（含課程、教材、資料、午餐、茶點(diǎn)）

培訓(xùn)對(duì)象： 客服中心管理者、質(zhì)量管理經(jīng)理、主管，流程控制與改善主管與專員、IT開發(fā)與維護(hù)人員

課程背景

      隨著客服管理中智能化應(yīng)用的逐步深入，智能質(zhì)檢的部署與導(dǎo)入也成為很多客服中心的關(guān)注重點(diǎn)，與智能機(jī)器人不同，智能質(zhì)檢面對(duì)的分析對(duì)象是已發(fā)生的業(yè)務(wù)記錄（音頻或文字），而智能質(zhì)檢所實(shí)現(xiàn)的也并非是代替人工的全量抽檢，而是可以完成從機(jī)器質(zhì)檢到文本挖掘再到交互報(bào)表的實(shí)現(xiàn)這一完整的鏈條，本課程從功能發(fā)展、系統(tǒng)需求、后期訓(xùn)練幾個(gè)維度進(jìn)行介紹和演練，讓管理者全面理解智能質(zhì)檢系統(tǒng)在客服中心的部署和應(yīng)用。

課程大綱

1、智能質(zhì)檢系統(tǒng)的發(fā)展

      1.1 智能質(zhì)檢系統(tǒng)的迭代過程

      1.2 不同系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)功能

      1.3 算法與數(shù)據(jù)應(yīng)用

2、智能質(zhì)檢系統(tǒng)的部署與導(dǎo)入

      2.1 智能質(zhì)檢系統(tǒng)前期準(zhǔn)備

          2.1.1 流程準(zhǔn)備

          2.1.2 人員準(zhǔn)備

          2.1.3 知識(shí)準(zhǔn)備

      2.2 系統(tǒng)需求書撰寫

          2.2.1 以終為始式思考

          2.2.2 適用性

          2.2.3 經(jīng)濟(jì)性

      2.3 語音引擎的選擇

          2.3.1 識(shí)別準(zhǔn)確率

          2.3.2 降噪與參數(shù)調(diào)優(yōu)

          2.3.3 實(shí)時(shí)語音OR延時(shí)語音

      2.4 部署與導(dǎo)入的工作配合

          2.4.1 系統(tǒng)對(duì)接

          2.4.2 人員對(duì)接

      2.5 后臺(tái)配置

          2.5.1 系統(tǒng)參數(shù)配置

          2.5.2 角色配置

          2.5.3 模型配置

      2.6 語料庫導(dǎo)入

          2.6.1 通用語料

          2.6.2 專用語料

          2.6.3 語義模板

          2.6.4 分詞效果

          2.6.5 語義識(shí)別模板

      2.7通用模型導(dǎo)入

          2.7.1 開頭語與結(jié)束語

          2.7.2 服務(wù)忌語

          2.7.3 通用話術(shù)

3、智能全量質(zhì)檢功能實(shí)現(xiàn)

      3.1 業(yè)務(wù)分析

          3.1.1 業(yè)務(wù)類別

          3.1.2 定制評(píng)分表

          3.1.3 評(píng)分表導(dǎo)入

      3.2 業(yè)務(wù)模型搭建

          3.2.1 根據(jù)業(yè)務(wù)類別確定模型數(shù)量

          3.2.2 評(píng)估效果

      3.3 模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)

          3.3.1 業(yè)務(wù)邏輯訓(xùn)練

          3.3.2 語義理解訓(xùn)練

      3.4 效果校驗(yàn)

          3.4.1 業(yè)務(wù)場(chǎng)景覆蓋率

          3.4.2 人工效果校驗(yàn)

4、智能質(zhì)檢與知識(shí)庫前置

      4.1 智能質(zhì)檢對(duì)知識(shí)庫的內(nèi)容需求

          4.1.1 業(yè)務(wù)邏輯中需調(diào)用知識(shí)庫

          4.1.2 話術(shù)引用

          4.1.3 流程或SOP內(nèi)容

      4.2 知識(shí)庫內(nèi)容對(duì)接

          4.2.1 分析現(xiàn)有知識(shí)庫適用性

          4.2.2 內(nèi)容轉(zhuǎn)置

      4.3 知識(shí)調(diào)用的界面

5、文本挖掘與應(yīng)用

      5.1 文本挖掘模型與算法

          5.1.1 關(guān)鍵詞聚類

          5.1.2 業(yè)務(wù)分類

          5.1.3 算法趨勢(shì)

      5.2 關(guān)鍵詞與熱詞的聚類分析漏斗

          5.2.1 產(chǎn)出需求分析

          5.2.2 分析漏斗的思路

      5.3 文本挖掘的應(yīng)用場(chǎng)景

          5.3.1 客戶體驗(yàn)痛點(diǎn)分析

          5.3.2 競(jìng)品分析

          5.3.3 專項(xiàng)業(yè)務(wù)類別分析

          5.3.4 績(jī)效分析

      5.4 利用文本挖掘優(yōu)化質(zhì)檢業(yè)務(wù)模型

          5.4.1 聚類客戶特征

          5.4.2 細(xì)化不同聚類客戶的質(zhì)檢要素

6、交互報(bào)表與自動(dòng)化報(bào)告

      6.1 全量質(zhì)檢的交互報(bào)表

          6.1.1 質(zhì)檢數(shù)據(jù)與運(yùn)營數(shù)據(jù)

          6.1.2 質(zhì)檢數(shù)據(jù)與培訓(xùn)數(shù)據(jù)

          6.1.3 質(zhì)檢數(shù)據(jù)與員工績(jī)效

          6.1.4 角色報(bào)表

      6.2 文本挖掘的交互報(bào)表

          6.2.1 熱詞頻度報(bào)表

          6.2.2 關(guān)鍵詞挖掘報(bào)表

          6.2.3 質(zhì)檢數(shù)據(jù)與文本挖掘的交叉報(bào)表

      6.3 生成自動(dòng)化報(bào)告

          6.3.1 通用報(bào)告

          6.3.2 定制化報(bào)告

講師簡(jiǎn)介

 周逸松

主要背景：

《客戶世界》雜志編委、撰稿專家；

《數(shù)據(jù)的魔力》作者；　　　　　?

 1998-2008 聯(lián)想集團(tuán)客戶聯(lián)絡(luò)中心歷任運(yùn)營經(jīng)理、質(zhì)量監(jiān)控經(jīng)理、質(zhì)量監(jiān)控高級(jí)經(jīng)理，聯(lián)想精益六西格瑪高級(jí)項(xiàng)目經(jīng)理；2008-2010 Teleperformance China（全球最大呼叫中心外包商），DELL日本地區(qū)外包技術(shù)支持服務(wù)中心運(yùn)營總監(jiān)。

主講課程：

《呼叫中心品質(zhì)管理》、《呼叫中心運(yùn)營管理》、《呼叫中心績(jī)效管理》、《主管能力提升》、《呼叫中心的六西格瑪》及《呼叫中心數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》

培訓(xùn)風(fēng)格：

授課風(fēng)格專業(yè)而不失生動(dòng)，深入淺出，系統(tǒng)性、邏輯性極強(qiáng)，授課中的專業(yè)工具可以馬上運(yùn)用于工作中。