Sesli yayın ve tablo, konuşma analizi yoluyla yeni bilgiler sağlar

Yardım masası telefon görüşmeleri, bir şirketin müşterileriyle ilk temasın yanı sıra iyi bir izlenim oluşturma, sorunları çözme veya satış yapma fırsatını da oluşturur. Bu, bu çağrılarda yer alan bilgilerin oldukça değerli olmasına rağmen erişimini biraz zorlaştırmaktadır. Başka bir deyişle, sesli aramalar büyük bir fırsatı temsil eder. Gartner Research’e göre, müşteri görüşmelerinin yüzde 90’ından fazlası hala telefonda oluyor ve şirketlere şaşırtıcı miktarda değerli veri üretiyor. MarketsandMarkets Research’e göre, konuşma analitiği artıyor ve 2020 yılına kadar milyar dolarlık bir sanayi olması bekleniyor.

Sesli konuşmalar daha iyi müşteri deneyimleri sağlayabilir ve değerli geri bildirimler üretebilir. Konuşma, müşteri yanıtını ölçmek için kullanılan daha hassas ve doğru bir analitik araçtır. Bu, özellikle olumsuz müşteri deneyimlerinin sinirli müşterilere, marka değerinin aşınmasına ve satışların düşmesine neden olabileceği yardım masası ortamlarında geçerlidir.

Her gün 56 milyon saat müşteri telefonu görüşmesi oluyor; Bu kabaca 400 milyar kelime konuşuluyor. İşletmeler için daha da önemlisi, bu veriler odaklanmış bir müşteri girişi ve iş zekası kaynağı olabilir.

Konuşma Analizi Nedir?

Konuşma analitiği, ses kayıtlarından anlam çıkarma işlemidir; bu nedenle, işletmelerin konuşmaya derinlemesine bilgi vermek için kullanabilecekleri verileri ayrıştırmak için yapay zeka (AI) kullanılarak analiz edilebilir. Konuşma analizi yazılımı, saatlerce varolan destek çağrılarını alabilir ve bir çağrıdaki birden fazla konuşmacıyı ayırmak, ses tonu ve tonundaki ipuçlarını analiz ederek arayanların duygusal durumunu tespit etmek ve sıkça bahsedilen anahtar kelimeleri ortaya çıkarmak ve izlemek için AI kullanabilir.

PCMag'in BI ve veri tabanı uzmanı Pam Baker, "Genel olarak konuşma oldukça olgun, honlanmış, test edilmiş ve çağrı merkezi ayarlarında ve başka yerlerde rafine edilmiş" dedi. "Metinden konuşmaya sesli posta mesajları için yaygındır ve bu çok olgun bir konuşma biçimidir. Bir kez metne dönüştürüldüğünde, analiz çalışması hemen hemen diğer tüm metin tabanlı girişlerde olduğu gibidir."

Konuşmalardan Gösterge Panellerine

Konuşma analizi için kullanılan verilerin çoğu, aramaları ve metin sohbetleri ve video konferanslar da dahil olmak üzere diğer etkileşim biçimlerini otomatik olarak kaydeden bulut tabanlı IP üzerinden ses (VoIP) sistemlerinden gelir. Çoğunlukla, bu veriler PBX bulutunu çalıştıran sunucularda kalır; bu, konuşma analitik çözümlerine tam anlamıyla uyum sağlar, çünkü bu platformlar Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) modelinde kullanıldığı sürece, VoIP sistemi veya çağrı merkezi ile kolayca entegredirler.

AI destekli konuşma analitiği sağlayıcısı VoiceBase kısa süre önce veri görselleştirme ve BI pazar lideri Tableau ile işbirliği yaptı. VoiceBase'in çözümünü kullanarak, çağrı merkezi ses kayıtları şimdi ayrıştırılabilir ve daha sonra Tableau Desktop'ın zengin görselleştirmeler sunmak için kullanabileceği zenginleştirilmiş bir metin biçiminde bir veri kaynağı olarak kullanılabilir duruma getirilebilir.

Sonuç olarak, şirketler daha önce sahip olmadıkları içgörülere erişebilecekler. Bunlar, anahtar sözcükleri ve kayıtlı içeriği keşfedilebilir kılan konuları yüzeylendirmek için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanmaktır. Makine öğrenmesi (ML), konuşma analizlerini genişletmek ve konuşma ölçütleri oluşturmak için çağrı ölçümleri ve iş eğilimleriyle sonuçlanır. Bu bilgi, çağrı merkezi etkileşimlerini iyileştirmek, çağrı aracı komut dosyalarını düzene sokmak ve iyileştirmeyi kullanabilecek ürün veya hizmet alanlarını vurgulamak için kullanılabilir.

“Konuşma analitiğinin, doğal dil sorgulama ve ses veya video veri madenciliğini kullanmak için zaten hazır olan BI satıcıları için doğal bir uygun olacağını düşünüyorum. Diğer BI satıcıları daha uygun hale getirmek için daha fazla iş yapmak zorunda kalabilir, ancak yine de mantıklı gelebilir Yap, "dedi Baker.

Bir BI satıcısının etkileşimli kontrol panelleri aracılığıyla piyasaya sürüldükten sonra, kullanıcılar şikayetleri, rekabetçi sözleri, temsilci etkileşimlerini, konuşma, satış itirazlarını ve kayıp tahminini (yani, müşterilerin bir hizmeti veya ürünü iptal edip etmeyeceğini tahmin etmek) anlamak için şirketlerinin çağrılarını inceleyebilirler. ). Tahmine dayalı analitik, karmaşık olayları tespit etmek ve geçmiş aramalara ve kalıplara dayanan gelecekteki müşteri davranışını tahmin etmek için kullanılır.

Ses Verileri Görselleştirme Nasıl Çalışır?

AI ve ML teknolojisini sesli aramalara uygulamak, görüşmelerin ölçülebilir ve işlem yapılabilir veri akışlarına dönüştürülmesi gerektiği anlamına gelir. VoiceBase'in çözümü durumunda, bu veri akışları daha sonra birkaç veri akışında kategorize edilir. Bunlar, Çağrı Tahminleri, Çağrı Sınıflandırma, Dönüşüm Metrikleri ve Transkripsiyon gibi geniş bir analitik yelpazesini içerir. Bir BI objektifi ile incelendikten sonra, bu analitik, kullanıcılara marka sağlığının, rekabetçi analizin, müşteri yolculuğunun, pazarlama kampanyası analizinin, aracının izlenmesi ve satış optimizasyonunun anlık bir görüntüsünü vermesine yardımcı olabilir.

• 2019 İçin En İyi Yardım Masası Yazılımı 2019 İçin En İyi Yardım Masası Yazılımı
• 2019 İçin En İyi Self Servis İş Zekası Araçları (BI) 2019 İçin En İyi Self Servis İş Zekası (BI) Araçları
• Konuşma Analizi: Müşteri Hizmetleri Nasıl Artırılır ve Satış Artırılır Konuşma Analizi: Müşteri Hizmetleri Nasıl Artırılır ve Satış Artırılır

Jay Blazensky, “Müşterilerimizin, tarihsel olarak çağrı merkezinde sıkışmış olan konuşma analizi verilerini daha iyi kullanmak ve Tableau tarafından halihazırda Tableau tarafından sunulan büyük miktardaki BI ile ilişkilendirmek isteğinde büyük bir eğilim gördük” dedi. VoiceBase'de kurucu ortak ve Gelir Baş Görevlisi (CRO) bulunmaktadır.

Baker, “Konuşma analitiği durumunda, herhangi bir BI satıcısının katma değeri daha yüksektir” diye açıklıyor. “Bunun nedeni, bu veri ve analiz formunun tarihsel olarak çağrı merkezi faaliyetleriyle sınırlı kalmasıdır - örneğin, müşteri duyarlılığı için telefon çağrılarını, şikayetleri, yükseltmeleri, kararları ve müşteriyi elde tutma ve marka itibarı ile ilgili diğer şeyleri analiz etme. Bu çağrı merkezi verilerini ekleme diğer verilerin bir araya gelmesiyle, işletmelerin işlem yapması için daha kapsamlı ve farklı çıktılar ortaya çıkıyor. Ayrıca, konuşma analizleri çağrı merkezinin ötesine genişletilebiliyor, böylece daha fazla veri toplanıp çıkartılabiliyor. "