CCA调查的大部分受访者认为他们能够从其所持有的客户服务数据中获得更多的洞察力（79％的受访者表示），82％的受访者同意从客户互动中收集的见解可能会影响他们公司所提供的产品。

这项研究还表明，客户服务目前没有按照一种有意义的方式进行评估。虽然近9成的受访者（87％）使用放弃率，79％的受访者使用呼叫等待时间作为关键指标，其企业的价值观念是很低的，（见下表）。63％的受访者说，他们通过他们的投诉程序评估客户满意度。相比较而言，只有2/5的企业使用专业组织的第三方调查来了解满意度。

进一步研究客户服务和其他业务的脱节成为大家关注的焦点。不到一半的受访者（42％）同意，其管理团队了解客户服务，49%的受访者说他们执行团队的业绩是不与客户满意度指标挂钩。此外，在呼叫中心的呼叫量减少10％的情况下，1/3的受访者无法量化财务方面的节约。

Verint公司的EMEA地区常务董事和企业主管David Parcell说：“捕捉信息的公司每天的潜力都是巨大的—洞察客户的感觉，使他们获得更好的建议，通过社交媒体不良的信息来源，可以快速成为一个品牌的威胁。这项调查清楚地表明，企业（73％）正在努力，以更好地了解他们的客户，想知道他们如何让客户快乐。”

Parcell补充说：“采用更为定性的方法来评估客户服务，可以提供更大的价值，Verint公司可以帮助企业收集和分析宝贵的客户交互数据，并转化为可操作的情报以检测趋势，并提供早期预警，以改善客户服务。”

CCA首席执行官Anne Marie Forsyth在评论这个研究指出：“公司现在可以预测客户与他们通过通信媒体的全方位参与互动，其中包括今天增长的和广泛深远的社交媒体渠道。当它涉及到客户体验，紧靠结构化数据和简单的指标不再足以得出结论。企业处理当今复杂的、迅速发展的通信环境，必须采取新的战略。他们需要收集、分析和解释所有客户数据以便从中提取情报，它可以驱动业务决策，改善客户体验，并实现增长和盈利目标。”

帮助捕捉、分析和处理结构化和非结构化客户反馈，是强有力的VoC分析技术。有了这样的解决方案，企业可以部署一个灵活的平台，提供跨渠道的客户洞察力和反馈。例如，Verint公司的VoC Analytics 旨在将所有的客户互动数据资源整合到一个单一平台，以跟踪个人客户的互动和查看跨渠道客户的旅程，提供自动趋势分析，结合根源分析，提供预测客户行为的能力。它可以帮助企业了解关键的客户体验信息，随着情绪的分析和情感检测，为他们提供收集、分析和提出自动化和智能化的手段，根据客户的情报采取行动，否则他们不会知道。