VoiceBase и Tableau предоставляют новые возможности анализа речи

Телефонные звонки в службу поддержки - это первый контакт с клиентами компании, а также возможность произвести хорошее впечатление, решить проблемы или совершить продажу. Это делает информацию, содержащуюся в этих вызовах, чрезвычайно ценной, но несколько труднодоступной. Другими словами, голосовые звонки представляют огромную возможность. По данным Gartner Research, более 90 процентов разговоров с клиентами по-прежнему ведутся по телефону и генерируют ошеломляющее количество ценных данных для компаний. По данным MarketsandMarkets Research, речевая аналитика стремительно развивается и, как ожидается, к 2020 году превратится в миллиардную индустрию.

Голосовые разговоры могут улучшить качество обслуживания клиентов и создать ценную обратную связь. Речь - более точный и точный аналитический инструмент, используемый для оценки реакции клиентов. Это особенно актуально в средах службы поддержки, где неблагоприятный опыт клиентов может привести к разочарованию клиентов, снижению ценности бренда и снижению продаж.

Каждый день происходит 56 миллионов часов телефонных звонков клиентов; это примерно 400 миллиардов слов. Что еще более важно для предприятий, эти данные могут быть сфокусированным источником информации для клиентов и бизнес-аналитики (BI).

Что такое речевая аналитика?

Речевой анализ - это процесс извлечения значения из аудиозаписей, поэтому их можно анализировать с использованием искусственного интеллекта (ИИ) для анализа данных, которые предприятия могут использовать для более глубокого понимания разговора. Программное обеспечение речевого анализа может занять часы существующих вызовов поддержки и использовать AI для разделения нескольких говорящих по вызову, определения эмоционального состояния звонящих путем анализа сигналов в тональности и тональности голоса, а также для выявления и отслеживания часто упоминаемых ключевых слов.

«Речь в целом довольно зрелая, ее отточили, протестировали и доработали в настройках колл-центра и в других местах», - говорит эксперт по бизнес-аналитикам и базам данных PCMag Пэм Бейкер. «Речевой обмен текстовыми сообщениями является обычным явлением для сообщений голосовой почты, и это очень зрелая форма речи. После преобразования в текст аналитическая работа почти такая же, как и для любого другого текстового ввода».

От разговоров к информационным панелям

Большая часть данных, используемых для анализа речи, поступает из облачных систем передачи голоса по IP (VoIP), которые автоматически записывают вызовы и другие формы взаимодействия, включая текстовые чаты и видеоконференции. По большей части эти данные остаются на серверах, на которых работает облачная АТС, что хорошо подходит для решений речевого анализа, поскольку до тех пор, пока эти платформы также развернуты в модели «программное обеспечение как услуга» (SaaS), они легко интегрируются с системой VoIP или колл-центром.

Компания VoiceBase, специализирующаяся на речевой аналитике на основе искусственного интеллекта, недавно объединилась с визуализацией данных и лидером рынка BI Tableau. С помощью решения VoiceBase аудиозаписи в колл-центре теперь можно анализировать, а затем делать доступными в качестве источника данных в расширенном текстовом формате, который Tableau Desktop может использовать для предоставления богатых визуализаций.

В результате у компаний будет доступ к информации, которой у них просто не было раньше. К ним относится использование обработки естественного языка (NLP) для отображения ключевых слов и тем, которые делают записанный контент обнаруживаемым. Машинное обучение (ML) используется для расширения речевого анализа и генерации метрик разговоров, что приводит к драйверам вызовов и бизнес-тенденциям. Эта информация может быть использована для улучшения взаимодействия с колл-центром, оптимизации сценариев оператора вызовов и выделения областей продуктов или услуг, которые можно использовать для улучшения.

«Я думаю, что речевая аналитика вполне подойдет для поставщиков BI, которые уже готовы использовать запросы на естественном языке и анализ аудио- или видеоданных. Другим поставщикам BI, возможно, придется проделать больше работы, чтобы привести их в соответствие, но все же имеет смысл сделай так ", сказал Бейкер.

Получив доступ через интерактивные информационные панели вендора BI, пользователи могут углубиться в вызовы своей компании, чтобы понять жалобы, конкурентные упоминания, взаимодействия с агентами, разговоры, возражения по продажам и прогнозирование оттока (то есть, прогнозирование того, отменят ли клиенты услугу или продукт).). Прогнозирующая аналитика используется для обнаружения сложных событий и прогнозирования будущего поведения клиента на основе прошлых вызовов и шаблонов.

Как работает визуализация голосовых данных

Применение технологий AI и ML к голосовым вызовам означает, что разговоры должны быть превращены в количественные и действенные потоки данных. В случае решения VoiceBase эти потоки данных затем разделяются на несколько потоков данных. Они включают в себя широкий спектр аналитики, включая предсказания вызовов, категоризацию вызовов, показатели конверсии и транскрипцию. После анализа с помощью объектива BI эта аналитика может помочь пользователям получить представление о состоянии бренда, конкурентном анализе, продвижении клиентов, анализе маркетинговой кампании, мониторинге агентов и оптимизации продаж, и это лишь некоторые из возможностей.

• Лучшее программное обеспечение справочной службы на 2019 год Лучшее программное обеспечение справочной службы на 2019 год
• Лучшие инструменты бизнес-аналитики с самообслуживанием (BI) на 2019 г. Лучшие инструменты бизнес-аналитики с самообслуживанием (BI) на 2019 г.
• Speech Analytics: как улучшить обслуживание клиентов и повысить продажи Speech Analytics: как улучшить обслуживание клиентов и увеличить продажи

«Мы увидели большую тенденцию в стремлении наших клиентов лучше использовать данные речевой аналитики, которые исторически попали в колл-центр, и соотнести их с огромным количеством BI, уже обслуживаемым Tableau», - сказал Джей Блазенски, соучредитель и директор по доходам (CRO) в VoiceBase.

«В случае речевого анализа добавленная стоимость для любого поставщика BI выше, - объясняет Бейкер. «Это потому, что эта форма данных и анализа исторически была ограничена действиями колл-центра - например, анализ телефонных звонков на предмет настроений клиентов, жалоб, обострений, решений и других вещей, связанных с удержанием клиентов и репутацией бренда. Добавление данных колл-центра Сочетание других данных обеспечивает более комплексные и детализированные результаты для бизнеса. Далее, речевая аналитика может быть расширена за пределы центра обработки вызовов, так что можно собирать и добывать еще больше данных ».