客户服务通话质量评估关键词数据集CustomerServiceCallQualityEvaluationKeywordDataset-prathamagarwal1302
数据来源：互联网公开数据
标签：通话质量, 客户服务, 语音分析, 关键词提取, 文本评分, 情感分析, 机器学习, 销售话术
数据概述：
该数据集包含来自客户服务通话的文本记录和音频文件，旨在评估通话质量及关键要素的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为2024年9月2日。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可能来源于全球客户服务场景。
数据维度：数据集包括关键词文本和相应的评分，涵盖了通话开场白、权利方验证、通话目的、支付意识、异议处理、呼叫规避、支付方式、D2C推销、创建紧迫感、NACH教育、跳票费用、有效探究、积极倾听、打断、同情/道歉、专业性、自信、行话、保持流程、捕获备用号码、总结和结束语等多个方面。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为Keywords - train (1) (1).csv，包含了多列关键词和对应的评分。此外，还包括MP3格式的音频文件和XLSX格式的电子表格文件，但具体用途未在数据概述中详细说明。
来源信息：数据来源于客户服务通话记录，并经过了关键词提取和评分处理。
该数据集适合用于客户服务通话质量评估、关键词重要性分析、以及基于文本和语音数据的机器学习模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户服务领域的研究，如通话质量评估、销售话术分析、客户满意度分析等。
行业应用：可以为客户服务行业提供数据支持，特别是在通话质量监控、员工培训、销售策略优化等方面。
决策支持：支持企业在客户服务方面的决策制定，帮助优化客户服务流程，提升客户体验。
教育和培训：作为客户服务、语音分析、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户服务领域。
此数据集特别适合用于探索客户服务通话中的关键要素与通话质量之间的关系，帮助用户实现优化客户服务流程、提升客户满意度等目标。
