人工智能如何增强VoC分析：
实时洞察：人工智能工具会分析传入的客户数据，提供即时洞察。
情感分析：人工智能可以检测文本和语音中的情感，从而更深入地了解客户的感受。
自动分类：反馈会自动分类到相关类别，从而节省时间并减少人为错误。
预测分析：人工智能预测未来的客户行为，从而实现主动解决问题。
例如，Adobe 发现在其 VoC 计划中使用 AI 可将响应 英国号码 时间缩短 30%，从而直接提高客户满意度。除了分析之外，收集可操作的数据还需要结构化且精心设计的 VoC 调查。
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客户之声调查的最佳实践
VoC 调查是收集客户反馈的基石。然而，并非所有调查都是一样的。它们必须经过战略性设计，并使用技术进行分析，才能获得最大价值。
设计有效的 VoC 调查：
提出有针对性的问题：关注客户体验的特定方面以收集精准的反馈。
包括开放式查询：允许客户详细说明他们的经历，提供更丰富的数据。
跨渠道部署调查：为了最大限度地扩大覆盖面，请使用多个接触点，例如电子邮件、短信和电话。
使用人工智能进行分析：自动化分析过程可确保快速准确地获得洞察。