概述

数据分析(Data analysis)目前已是时下最热门的议题。然而根据专家估计，高达八成的数据皆是属于「非结构数据」(unstructured data)。如何挖掘运用这些富含价值的数据，并回馈日常运营决策，是目前最重要的课题。

透过语音转文字(STT)与如意文本分析系统，将每个月数百万计的客服电话转成可分析的文字，透过挖掘顾客抱怨的声音，除避免未来潜在投诉风险，更能结合顾客体验管理(CEM)，找出顾客体验的痛点，藉此改善强化服务流程，避免造成顾客流失，从而创造更大的效益。

语音转文字，百分之百全面质检

为降低客服人员因不符规范所衍生的风险，质检人员以抽样调查的方式，检查通话是否符合规定。这个方式不仅需要大量人力成本，也存在公平性与涵盖率等问题。透过如意文本分析系统，自动比对通话中潜藏的合规风险。公司得以在弹指之间实现全面合规质检的目标。

对话文本分析，挖掘潜在顾客心声

过去客服人员接收到客户的抱怨后，会将客户的建议转达给公司参考。但因缺乏系统化的分析工具与全面性的搜集整理，决策部门无法确认此状况影响的规模与范围。

藉由如意对话文本分析系统，全面分析顾客在不同阶段的体验与回馈，找出服务流程中的痛点，并回馈企业问题的深度与幅度，作为改善的建议与依据。