Interaction Analytics 允許您提出問題並找到所需答案，以實現最佳客戶體驗。Interaction Analytics 是一個寶貴的工具，透過分析您的互動資料，發現貴組織的發展和改進機會。透過了解應該注意什麼以及如何進行和衡量改進，您將可以最有效地利用IA。
進一步了解以下做法，以優化您對 Interaction Analytics 的使用：
使用 Interaction Analytics 時應考慮的問題
必須考慮您想用 Interaction Analytics 實現的目標和洞察力。在您開始建立類別
Interaction Analytics 用於解析通話轉錄資料的資料群組，方便尋找趨勢。、資料集 一組已解析的互動轉錄，跨越特定時段並符合您指定的篩選條件。或工作區 一個或多個小工具的具名視圖。之前，應該決定想要了解哪些內容。
牢記大局
在使用 Interaction Analytics 時，作為一個組織，最好對您的目標和需求形成一個宏觀的視角。您會想要關注與您的業務、組織、產品、客戶和競爭對手有關的更大問題。您可以使用 IA 來回答一些宏觀的問題，如：
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客戶對該業務的評價是什麼？
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他們對什麼感到高興？
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他們對什麼感到沮喪？
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我們的競爭對手在做什麼？
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是什麼原因導致業務虧損？
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客戶對服務或產品不滿意嗎？
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是否有錯過的銷售機會？
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新的促銷/銷售情況如何？
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客服專員或客戶在談論它嗎？
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它是否產生了問題或混亂？
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這些互動的情緒、失望、解決和沉默時間是什麼？
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客戶是否在談論特定的產品？
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步驟/供應商/流程的新變化有什麼影響？
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互動沉默或互動持續時間是否增加？
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互動量是否激增？
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客戶是否感到沮喪？
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正面或負面情緒是否增加？
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深入挖掘
在確定了使用 Interaction Analytics 的更廣泛的目標和目的之後，您需要深入挖掘以完善視角並簡化方法。在回答宏觀問題後，您可以確定如何培訓客服專員，並改進程序以解決您提出的問題。開始問一些更具體的問題，根據最重要的內容調整您對 IA 的使用。使用 Interaction Analytics 回答以下問題，如：
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客服專員在說什麼？
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客服專員是否說了正確的短語並在必要時提出了報價？
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客服專員是否遺漏了必要的短語？
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客服專員是否在進行推銷？找出表明音調的關鍵字和短語。
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客服專員是否遵循正確的程序？
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客服專員在哪些方面需要更好的輔導？
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支援人員和銷售人員處理問題的方式有什麼不同？如果呼叫者以類似的方式接觸到這些客服專員，他們會期望經驗和語言的一致性。