A Samsung fizet, csak ne akard visszaküldeni az új S26 Ultrádat
2026.03.18
| Sammyfans
A Samsung pénzzel próbálja visszatartani a Galaxy S26 Ultra vásárlókat. Akár 250 dolláros visszatérítést is kínálhat a cég, ha meggondolnád magad.
2012.07.26| Telenor
A 2011 novemberében bevezetett Voice Miner nevű érzelem- és beszédfelismerő rendszer kimagasló eredménnyel teljesített az elmúlt fél évben.
A 2011 novemberében bevezetett Voice Miner nevű érzelem- és beszédfelismerő rendszer kimagasló eredménnyel teljesített az elmúlt fél évben. Az eddigi több mint 3 millió rögzített beszélgetés a vártnál lényegesen több információt biztosít az ügyfélszolgálati vezetők számára. A Telenor ügyfélszolgálatán minőségbiztosítás céljából fokozatosan bevezetett rendszernek köszönhetően az elsőként kiválasztott ügyintézői csoportban a korábbinál átlagosan 10%-kal gyorsabban oldják meg az ügyfelek panaszait, illetve ennyivel rövidebb idő alatt teljesítik kéréseiket. Általánosságban elmondható, hogy a Telenornál az ügyfélkiszolgálás minősége javul, és a felmerülő igények feldolgozása rövidebb időt vesz igénybe. Az elkövetkezendő hónapokban a Voice Miner minőségbiztosítási folyamat során való használata a teljes telefonos ügyfélszolgálatra kiterjed majd.
Az elmúlt fél évben a mobiltársaságnál első lépésben egy, majd később további három ügyintézői csoportnál vezették be a Nextent Informatika Zrt. fejlesztését. Az ügyfélszolgálaton belül számos változás történt a Voice Miner használatának köszönhetően. A minőségbiztosítási folyamatok célirányos változtatása után hatékonyabbá váltak, és a rendszerből kinyert információk feldolgozására speciális ügyintézői munkakörök jöttek létre, akik a Voice Miner által előállított riportok adatait dolgozzák fel. A rendszer segítségével az ügyfélpanaszok egy bizonyos részét hatékonyabban sikerül megoldani, mivel ezek az ügyek közvetlenül a megfelelő csoportokhoz kerülnek, akik azonnal reagálni tudnak a felmerült igényekre.
Minőségi változás állt be a feldolgozott ügyfélszolgálati beszélgetés mennyiségében is. Egy átlagos hétköznapon a Telenor telefonos ügyfélszolgálata több ezer bejövő hívást kezel, melyeknek korábban csak töredékét sikerült átvizsgálni az ügyfélkezelés hatékonyságának és az ügyintézők fejlesztésének érdekében. A Voice Miner alkalmazással immáron valamennyi beszélgetés tartalmáról értékes visszajelzés érkezik, mely gyorsabb és hatékonyabb ügyfélkezelést tesz lehetővé az ügyfelek érdekében. A cégen belüli oktatási rendszer fejlesztésének eredményeként a minőségbiztosítási szakértők (ún. coach-ok) a Voice Miner által kiadott információk alapján fejlesztik az ügyintézőket. Az új módszer eredményeként a tesztidőszakban résztvevő csoporton belül megoldott ügyféligények reakcióideje átlagosan 10%-kal csökkent, ami kimagasló eredménynek mondható. Az érzelemfelismerő rendszer felhasználása még számos lehetőséget rejt magában, melyek feltárása jelenleg is folyamatban van.
„A rendszert jelenleg még csak az Ügyfélszolgálati Igazgatóságunk egyes csoportjai használják, de ez eredményeket kielemezve a rendszer bevezetését a jövőben valamennyi ügyfélszolgálati csoportunkra ki kívánjuk terjeszteni, és törekszünk a Voice Miner által biztosított riportok további felhasználására cégünk más területein is. A Telenornál valamennyi üzleti folyamatunk célja az ügyfél-elégedettség növelése, így a Voice Miner-t is ezen célok mentén a meglévő üzleti folyamataink támogatására, illetve további folyamatok fejlesztésére kívánjuk felhasználni.” – mondta Szabó Noémi, a Telenor Magyarország Zrt. ügyfélkapcsolati igazgatója. „A Voice Miner legújabb változata lehetőséget ad a telefonhívások közbeni csend, valamint a tartás alatt hallható zene hosszúságának megfigyelésére is, mivel éppen ezek befolyásolják leginkább az ügyfelek hangulatát. Az ügyfelek pontosabb igényeinek feltárásán túl lehetőség nyílik az ide kapcsolódó munkafolyamatok optimalizálására (pl. várakozási idő lerövidítése), valamint a munkatársak oktatásának korábbitól eltérő irányú fejlesztésére is.” – tette hozzá Gátfalvi Tamás, a Nextent Informatika Zrt. vezérigazgató helyettese.
