Voicebase și tableau oferă informații noi prin intermediul analizei de vorbire

Apelurile telefonice Helpdesk constituie primul contact cu clienții unei companii, precum și o oportunitate de a face o impresie bună, de a rezolva probleme sau de a face o vânzare. Acest lucru face ca informațiile conținute în aceste apeluri să fie extrem de valoroase, dar oarecum dificil de accesat. Cu alte cuvinte, apelurile vocale reprezintă o oportunitate uriașă. Potrivit Gartner Research, mai mult de 90 la sută din conversațiile cu clienții se petrec în continuare la telefon și generează o cantitate uimitoare de date valoroase pentru companii. Analiza vorbirii este în plină expansiune și este de așteptat să devină o industrie de un miliard de dolari până în 2020, potrivit MarketsandMarkets Research.

Conversațiile vocale pot conduce experiențe mai bune ale clienților, precum și generarea de feedback valoros. Discursul este un instrument analitic mai nuanțat și mai precis utilizat pentru măsurarea răspunsului clienților. Acest lucru este valabil mai ales în mediile de asistență în care experiențele clientului nefavorabile pot duce la clienți frustrați, eroziune a valorii mărcii și pierderi de vânzări.

În fiecare zi, au loc 56 de milioane de ore de apeluri telefonice ale clienților; adică aproximativ 400 de miliarde de cuvinte rostite. Mai important pentru companii, aceste date pot fi o sursă concentrată de intrare a clienților și informații de afaceri (BI).

Ce este Analiza vorbirii?

Analiza vocală este procesul de extragere a sensului din înregistrările audio, astfel încât acestea pot fi analizate cu ajutorul inteligenței artificiale (AI) pentru a analiza datele pe care întreprinderile le pot utiliza pentru o mai aprofundare a conversației. Software-ul de analiză vocală poate dura ore întregi de apeluri de asistență existente și poate utiliza AI pentru a separa mai multe boxe la un apel, a detecta starea emoțională a apelanților, analizând indicii în tonul și tonul vocal și poate descoperi și urmări cuvintele cheie menționate des.

"Discursul este în general destul de matur, fiind finisat, testat și perfecționat în setările centrelor de apel și în alte părți", a declarat expertul PCMag în BI și bazele de date Pam Baker. "Discursul în text este comun pentru mesajele de mesagerie vocală și aceasta este o formă extrem de matură de vorbire. Odată convertită în text, lucrarea de analiză este practic aceeași ca și pentru orice altă intrare bazată pe text."

De la conversații la tablouri de bord

O mare parte din datele utilizate pentru analiza vocală provin din sisteme de voce-over-IP (VoIP) bazate pe cloud care au înregistrat automat apeluri și alte forme de interacțiuni, inclusiv chat-uri text și conferințe video. În mare parte, aceste date rămân pe serverele care rulează PBX-ul cloud, ceea ce face o potrivire bună cu soluțiile de analiză vocală, deoarece, atât timp cât aceste platforme sunt de asemenea implementate în modelul SaaS (Software-as-a-Service), ele sunt ușor integrate cu sistemul VoIP sau centrul de apel.

Vânzătorul de analize vocale bazat pe AI, VoiceBase a făcut echipă recent cu vizualizarea datelor și liderul pieței BI, Tableau. Folosind soluția VoiceBase, înregistrările audio ale centrelor de apeluri pot fi acum analizate și apoi disponibile ca sursă de date într-un format de text îmbogățit pe care Tableau Desktop îl poate utiliza pentru a oferi vizualizări bogate.

Rezultatul este că companiile vor avea acces la informații pe care pur și simplu nu le aveau înainte. Acestea includ utilizarea procesării limbajului natural (NLP) pentru a afișa cuvinte cheie și subiecte care fac ca conținutul înregistrat să poată fi descoperit. Învățarea automată (ML) este utilizată pentru a extinde analiza vorbirii și a genera valori de conversație, ducând la drivere de apeluri și tendințe de afaceri. Aceste informații pot fi utilizate pentru a îmbunătăți interacțiunile de call center, pentru a eficientiza scripturile agentului de apeluri și pentru a evidenția zonele de produse sau servicii care ar putea utiliza îmbunătățirea.

"Cred că analiza vorbirii ar fi o potrivire naturală pentru furnizorii de BI care sunt deja orientați să utilizeze interogarea limbajului natural și extragerea de date audio sau video. Este posibil ca alți furnizori de BI să fie nevoiți să facă mai multă muncă pentru a se potrivi, dar totuși are sens să fă asta ", a spus Baker.

După ce sunt disponibile prin tablourile de bord interactive ale unui furnizor de BI, utilizatorii pot efectua apeluri la compania lor pentru a înțelege reclamațiile, mențiunile competitive, interacțiunile de agenți, discuțiile, obiecțiile de vânzare și predicția puterii (adică prezicând dacă clienții vor anula un serviciu sau un produs.). Analizele predictive sunt utilizate pentru a detecta evenimente complexe și pentru a prezice comportamentul viitor al clienților care se bazează pe apeluri și tipare anterioare.

Cum funcționează vizualizarea datelor vocale

Aplicarea tehnologiei AI și ML la apeluri vocale înseamnă că conversațiile trebuie transformate în fluxuri de date cuantificabile și acționabile. În cazul soluției VoiceBase, aceste fluxuri de date sunt clasificate în mai multe fluxuri de date. Acestea cuprind o gamă largă de analize, inclusiv previziunile apelurilor, categorizarea apelurilor, valorile conversiilor și transcrierea. Odată vizualizate printr-un obiectiv BI, aceste analize pot oferi utilizatorilor o imagine de sănătate a mărcii, analize competitive, călătoria clientului, analiza campaniilor de marketing, monitorizarea agenților și optimizarea vânzărilor, pentru a numi doar câteva posibilități.

• Cel mai bun software de asistență pentru asistență pentru anul 2019 Cel mai bun software de asistență pentru asistență pentru 2019
• Cele mai bune instrumente pentru inteligența de afaceri (Self-Service Business BI) pentru 2019 Cele mai bune instrumente pentru inteligența de afaceri (Self-Service Business BI) pentru 2019
• Speech Analytics: Cum să îmbunătățiți serviciul pentru clienți și să stimulați vânzările Analiza vocală: cum să îmbunătățiți serviciul pentru clienți și să stimulați vânzările

"Am observat o tendință mare în dorința clienților noștri de a folosi mai bine datele analitice de vorbire, care istoric a fost prins în call center și de a o corela cu cantitatea masivă de BI deja deservită de către Tableau", a spus Jay Blazensky, co-fondator și Chief Revenue Officer (CRO) la VoiceBase.

„În cazul analizelor de vorbire, valoarea adăugată pentru orice furnizor de BI este mai mare”, explică Baker. „Acest lucru se datorează faptului că această formă de date și analiză s-a limitat istoric la activitățile centrelor de apel - de exemplu, analizarea apelurilor telefonice pentru sentimentul clienților, reclamații, escaladări, rezoluții și alte lucruri legate de păstrarea și reputația de brand a clienților. pentru a combina alte date, rezultatele obținute sunt mai cuprinzătoare și mai nuanțate pentru ca întreprinderile să acționeze. Mai mult, analiza vocală poate fi extinsă dincolo de centrul de apel, astfel încât să poată fi recoltate și extinse date.