多語言AI代理：支援多種語言，無縫處理中斷，實現流暢對話。人工智慧正在透過自動化和完善數據收集和解釋流程來改變客戶聲音分析的模式。與手動方法不同，人工智慧提供速度、精確度和可擴展性。
AI 如何增強 VOC 分析：
即時洞察：人工智慧工具分析傳入的客戶數據，提供即時洞察。
情感分析：人工智慧可以偵測文字和語音中的情感，從而更深入地了解客戶的感受。
自動分類：回饋會自動分類到相關類別，從而節省時間並減少人為錯誤。
預測分析：人工智慧可以預測未來的客戶行為，從而主動解決問題。
例如，Adobe 發現在其 VoC 程式中使用 AI 將回應時 新加坡的電話 間縮短了 30%，直接提高了客戶滿意度。除了分析之外，收集可操作的數據還需要結構化且精心設計的 VoC 調查。
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客戶之聲調查的最佳實踐
VoC 調查是客戶回饋收集的基石。然而，並非所有調查都是一樣的。必須對它們進行策略性設計並使用技術進行分析，以獲得最大價值。
設計有效的 VOC 調查：