A Voicebase és a tableau új betekintést nyújt a beszéd elemzésén keresztül

Az ügyfélszolgálat telefonhívása első kapcsolatfelvételt jelent a cég ügyfeleivel, valamint lehetőséget nyújt jó benyomás kialakítására, problémák megoldására vagy eladásra. Ez a felhívásokban szereplő információkat rendkívül értékesnek, mégis kissé nehezen hozzáférhetővé teszi. Más szavakkal, a hanghívások óriási lehetőséget rejtenek. A Gartner Research szerint az ügyfélbeszélgetések több mint 90% -a továbbra is telefonon zajlik, és megdöbbentő mennyiségű értékes adatot generál a vállalatok számára. A beszéd-elemzés rohamosan növekszik, és 2020-ra várhatóan milliárd dolláros iparává válik, állítja a MarketsandMarkets Research.

A hangbeszélgetések elősegíthetik a jobb vevői élményt, és értékes visszajelzéseket generálhatnak. A beszéd egy árnyaltabb és pontosabb elemző eszköz, amelyet az ügyfelek válaszának felmérésére használnak. Ez különösen igaz az ügyfélszolgálati környezetre, ahol a kedvezőtlen vásárlói tapasztalatok frusztrált ügyfelekhez vezethetnek, a márkaérték csökkenéséhez és az eladások elvesztéséhez vezethetnek.

Minden nap 56 millió óra ügyfél telefonhívásra kerül sor; ez körülbelül 400 milliárd beszélt szó. A vállalkozások számára ennél is fontosabb, hogy ezek az adatok az ügyfelek és az üzleti intelligencia (BI) fókuszforrása lehet.

Mi a Speech Analytics?

A beszéd analitika a hangfelvételek jelentésének kinyerése, tehát mesterséges intelligencia (AI) segítségével elemezhetők az adatok elemzéséhez, amelyeket a vállalkozások felhasználhatnak a beszélgetés mélyebb betekintésére. A beszéd-elemző szoftver órákig tarthat a már meglévő támogatási hívások során, és felhasználhatja az AI-t, hogy elkülönítse a több hangszórót egy hívás során, észlelje a hívók érzelmi állapotát a hangmagasság- és hangjelzések elemzésével, és feltárja és nyomon kövesse a gyakran említett kulcsszavakat.

"A beszéd általában meglehetősen érett, és ezt megtisztítottuk, teszteltük és finomítottuk a call center beállításaiban és másutt is" - mondta a PCMag BI és adatbázis-szakértője, Pam Baker. "A beszéd a szövegbe a hangpostaüzeneteknél gyakori, és ez a beszéd nagyon érett formája. Szöveggé konvertálás után az elemzési munka nagyjából megegyezik, mint bármely más szöveges alapú bevitel esetén."

A beszélgetésektől az irányítópultokig

A beszéd-elemzéshez felhasznált adatok nagy része olyan felhőalapú VoIP-rendszerektől származik, amelyek automatikusan rögzítették a hívásokat és más típusú interakciókat, ideértve a szöveges beszélgetéseket és a videokonferenciákat is. Ezek az adatok a felhő-alközpontot futtató kiszolgálókon maradnak, ami megfelelő illeszkedést eredményez a beszéd-elemző megoldásokkal, mivel mindaddig, amíg ezeket a platformokat a szoftver-szolgáltatásként (SaaS) modellben is bevezetik, könnyen integrálhatók a VoIP rendszerbe vagy a call centerbe.

Az AI-alapú beszédanalitikai gyártó, a VoiceBase nemrégiben összeállt az adatmegjelenítéssel és a BI piacvezető Tableau-val. A VoiceBase megoldásának felhasználásával a call center hangfelvételeit most elemezni lehet, majd adatforrásként elérhetővé lehet tenni olyan gazdagított szöveg formátumban, amelyet a Tableau Desktop felhasználhat gazdag megjelenítések készítésére.

Ennek eredményeként a vállalatok hozzáférhetnek olyan betekintésekhez, amelyeknek egyszerűen nem voltak korábban. Ezek között szerepel a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) használata a kulcsszavak és témák felvázolására, amelyek felfoghatóvá teszik a rögzített tartalmat. A gépi tanulást (ML) arra használják, hogy kibővítsék a beszéd elemzését és a beszélgetési mutatókat generálják, ami hívásvezérlőket és üzleti trendeket eredményez. Ez az információ felhasználható a call center interakcióinak javításához, a call agent ügynökök szkriptének korszerűsítéséhez és a termék- vagy szolgáltatási területek kiemeléséhez, amelyek javíthatnának.

"Úgy gondolom, hogy a beszéd analitika természetesen megfelelne azoknak a BI-gyártóknak, amelyek már hajlamosak a természetes nyelv lekérdezésére, valamint az audio- vagy videoadatok bányászatára. Más BI-gyártóknak esetleg több munkát kell végezniük annak illesztése érdekében, de ennek ellenére van értelme tedd meg - mondta Baker.

Miután elérhetők voltak a BI-gyártó interaktív műszerfalán, a felhasználók elmélyíthetik vállalkozásuk felhívásait, hogy megértsék a panaszokat, a verseny említéseit, az ügynökök közötti interakciókat, a beszélgetést, az értékesítési kifogásokat és az ügyfelek előrejelzését (vagyis annak előrejelzését, hogy az ügyfelek törlik-e egy szolgáltatást vagy egy terméket). A prediktív elemzést az összetett események felismerésére és a jövőbeli ügyfelek viselkedésének előrejelzésére használják, a korábbi hívások és minták alapján.

Hogyan működik a hangadat-megjelenítés?

Az AI és az ML technológia alkalmazása a hanghívásokhoz azt jelenti, hogy a beszélgetéseket számszerűsíthető és műveleti adatfolyamokká kell alakítani. A VoiceBase megoldása esetén ezeket az adatfolyamokat ezután több adattáblázatba sorolják. Ezek számos elemzést tartalmaznak, beleértve a Hívás előrejelzéseket, Hívás-kategorizálást, Konverziós mutatókat és Átírást. A BI lencsén áttekintve ezek az elemzések áttekintést nyújthatnak a felhasználók számára a márka egészségi állapotáról, a versenyképesség elemzéséről, az ügyfelek utazásáról, a marketing kampány elemzéséről, az ügynökök megfigyeléséről és az értékesítés optimalizálásáról, csupán néhány lehetőség megnevezésére.

• A legjobb Help Desk szoftver 2019-ig A legjobb Help Desk szoftver 2019-re
• A legjobb önkiszolgáló üzleti intelligencia (BI) eszközök 2019-re A legjobb önkiszolgáló üzleti intelligencia (BI) eszközök 2019-re
• Beszéd-elemzés: Hogyan javíthatjuk az ügyfélszolgálatot és növeljük az értékesítést Beszéd-elemzés: Hogyan javíthatjuk az ügyfélszolgálatot és az értékesítés növelését

"Nagy tendenciát tapasztaltunk az ügyfelek azon vágyában, hogy jobban kihasználják a beszéd-elemzési adatokat, amelyek történelmileg csapdába estek a call centerben, és összekapcsolják azokat a hatalmas mennyiségű BI-vel, amelyet a Tableau már kiszolgált" - mondta Jay Blazensky, a VoiceBase társalapítója és bevételi igazgatója (CRO).

"A beszédanalitika esetében a BI-gyártók hozzáadott értéke magasabb" - magyarázza Baker. "Ennek oka az, hogy az adat és elemzés ez a formája a történelem során csak a call center tevékenységeire korlátozódott - például a telefonhívások elemzése az ügyfelek érzelmeinek, panaszok, eszkalációk, állásfoglalások és más ügyfelek megtartásával és a márka hírnevével kapcsolatos dolgok elemzése céljából. A call center adatainak hozzáadása a többi adat keverékéhez átfogóbb és árnyaltabb outputokat eredményez a vállalkozások számára. Továbbá, a beszéd-elemzés kibővíthető a call center-en kívül, hogy még több adat gyűjthető és bányászható legyen."