言审智能质检VS传统质检
| 对比纬度 | 言审质检 | 传统质检 |
|---|---|---|
| 质检范围 | 全量检查，不遗漏任何会话内容 | 抽查形式，容易遗漏，不全面 |
| 质检时效 | 每天更新，数据监控看板随时监控 | 结论滞后，往往在问题发生后一周才发觉，为时已晚 |
| 人力成本 | 系统自动质检，省时省力 | 严重依赖人力，合格QC人员很难招募 |
| 数据观测维度 | 观测纬度多元化，支持导出BI报表深度分析 | 样本过小造成数据质量低，结果无效 |
| 情绪识别 | AI监控客户情绪，并追溯原因 | 依靠人力识别，工作量巨大，实际很难去每条评估情绪 |
| 频次 | 每日质检,全年365天不间断 | 如店铺没有建立专门QC团队，则非常低频 |
言审基于AI和数据挖掘技术，
对会话数据进行深度学习，
实现实时客服质检
产品优势
全量会话质检分析
店铺中差评综合诊断
质培联动
产品优势
全量会话质检分析
- 全量检查，不遗漏任何会话内容
- 多维度分析报表，改善客服服务
- 深度分析，反哺产品和供应链端
店铺中差评综合诊断
- 中差评原因分析识别归类
- 中差评原因分布汇总报告
- 中差评商品排名分布明细
质培联动
- 模拟真实对话窗口，实战演练
- 还原大促高峰期接待极限模式
- 提供优秀话术方便比对学习
试用效果数据展示
使用言审质检2周后，客服服务质量明显提升
（根据部分商家的数据测算, 仅供参考）
培训周期
较前2周下降
30 %
同类错误
较前2周下降
40%
回复速度
较前2周提升
10 %
咨询转化率
较前2周提升
10%
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