在信息技術一日千里的時代，激增的電子化交易市場也使得各企業所需儲存與處理的數據量越來越龐大。這種情況下，企業的焦點已從過往的資料搜集與整理，轉變成如何有效的利用數據庫來進行數據的分析探勘，獲取有利信息。依現行的企業經營模式，顧客與企業直接互動的管道就是與客服聯系，因此呼叫中心的顧客滿意度與體驗歷程中所透露出的相關信息就形成關鍵的績效指標。

　　以往呼叫中心管理者僅能透過結構性數據與產業平均的比較來衡量呼叫中心營運績效進而改善。但這樣的方式必須投入大量的人力與時間成本，從中能獲得的信息卻不盡完善。雙方互動的質量、重復來電、客戶拒絕原因等…都很難將之納入評核項目當中，但這些項目確有可能成為日后影響呼叫中心服務品質的關鍵因素。

　　現在我們可透過語音識別技術，將原本非結構化的語音數據轉為文本數據，再利用數據分析系統，將各項關鍵因子，集點成面，分析呼叫中心各面向信息。不但可以對銷售方式、企業流程進行改善，另一方面，呼叫中心管理者可以找出顧客滿意度高的群組成員進行一對一營銷，或找出績效略低之客服專員加強訓練。藉由數據導向的管理方式，提升服務質量透明度，以達維持顧客良好的服務體驗與改善客服專員表現進而提升呼叫中心營運績效。

　　雖然近十年Email、社群媒體與智能手機App等數字互動服務興起，全球語音客服的比重仍超過6成服務比重，而且「語音」仍是首要的數據分析來源。當企業能夠有效運用數據采礦方法于呼叫中心的語音數據上，并搭配AI智能語音服務的輔助，必能使整體呼叫中心維運更趨近完善。

　　當企業重視每一位客戶的聲音，能夠深度傾聽客戶的需求，呼叫中心的革命與進步必然影響消費者的選購行為，為企業帶來更多的獲利，進而創造企業與顧客雙贏的局面。