Voicebase e tableau offrono nuove intuizioni attraverso l'analisi del parlato

Le telefonate dell'helpdesk costituiscono il primo contatto con i clienti di un'azienda nonché un'opportunità per fare una buona impressione, risolvere problemi o effettuare una vendita. Ciò rende le informazioni contenute in queste chiamate estremamente preziose ma alquanto difficili da accedere. In altre parole, le chiamate vocali rappresentano un'enorme opportunità. Secondo Gartner Research, oltre il 90 percento delle conversazioni con i clienti continuano ancora al telefono e generano una quantità sbalorditiva di dati preziosi per le aziende. L'analisi vocale è in aumento e dovrebbe diventare un'industria da miliardi di dollari entro il 2020, secondo MarketsandMarkets Research.

Le conversazioni vocali possono migliorare l'esperienza dei clienti e generare feedback preziosi. Il discorso è uno strumento analitico più sfumato e accurato utilizzato per misurare la risposta del cliente. Ciò è particolarmente vero negli ambienti di helpdesk in cui le esperienze sfavorevoli dei clienti possono portare a clienti frustrati, erosione del valore del marchio e perdita di vendite.

Ogni giorno, ci sono 56 milioni di ore di telefonate dei clienti che si svolgono; sono circa 400 miliardi le parole pronunciate. Ancora più importante per le aziende, questi dati possono essere una fonte focalizzata di input dei clienti e business intelligence (BI).

Cos'è Speech Analytics?

L'analisi vocale è il processo di estrazione del significato dalle registrazioni audio, in modo che queste possano essere analizzate utilizzando l'intelligenza artificiale (AI) per analizzare i dati che le aziende possono utilizzare per approfondire la conversazione. Il software di analisi vocale può richiedere ore di chiamate di supporto esistenti e impiegare l'intelligenza artificiale per separare più altoparlanti durante una chiamata, rilevare lo stato emotivo dei chiamanti analizzando gli spunti nella tonalità e nel tono della voce e scoprire e tenere traccia delle parole chiave spesso citate.

"Il discorso in generale è piuttosto maturo, essendo stato perfezionato, testato e perfezionato nelle impostazioni del call center e altrove", ha affermato Pam Baker, esperto di BI e database di PCMag. "La sintesi vocale è comune per i messaggi di posta vocale ed è una forma di discorso molto matura. Una volta convertito in testo, il lavoro di analisi è praticamente lo stesso di qualsiasi altro input basato su testo."

Dalle conversazioni alle dashboard

Gran parte dei dati utilizzati per l'analisi del parlato proviene da sistemi Voice-over-IP (VoIP) basati su cloud che hanno registrato automaticamente chiamate e altre forme di interazione, tra cui chat di testo e videoconferenze. Per la maggior parte, questi dati rimangono sui server che eseguono il cloud PBX, il che si adatta perfettamente alle soluzioni di analisi vocale perché, purché queste piattaforme siano anche implementate nel modello Software-as-a-Service (SaaS), sono facilmente integrabili con il sistema VoIP o il call center.

VoiceBase, fornitore di analisi del parlato basato sull'intelligenza artificiale, ha recentemente collaborato con la visualizzazione dei dati e il leader del mercato BI Tableau. Utilizzando la soluzione di VoiceBase, le registrazioni audio del call center possono ora essere analizzate e rese disponibili come origine dati in un formato di testo arricchito che Tableau Desktop può utilizzare per fornire visualizzazioni dettagliate.

Il risultato è che le aziende avranno accesso ad approfondimenti che semplicemente non avevano prima. Questi includono l'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per far emergere parole chiave e argomenti che rendono rilevabile il contenuto registrato. Il machine learning (ML) viene utilizzato per espandere l'analisi del parlato e generare metriche di conversazione, determinando driver di chiamata e tendenze di business. Queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare le interazioni del call center, semplificare gli script dell'agente di chiamata ed evidenziare le aree di prodotti o servizi che potrebbero migliorare.

"Penserei che l'analitica vocale sarebbe una scelta naturale per i fornitori di BI che sono già orientati a utilizzare query in linguaggio naturale e data mining di dati audio o video. Altri fornitori di BI potrebbero dover fare più lavoro per adattarlo, ma ha ancora senso fallo ", ha detto Baker.

Una volta disponibili tramite le dashboard interattive di un fornitore di BI, gli utenti possono eseguire il drill-down delle chiamate della propria azienda per comprendere reclami, menzioni della concorrenza, interazioni degli agenti, conversazioni, obiezioni sulle vendite e previsioni di abbandono (ovvero prevedere se i clienti annulleranno un servizio o un prodotto). L'analisi predittiva viene utilizzata per rilevare eventi complessi e prevedere il comportamento futuro dei clienti basato su chiamate e schemi passati.

Come funziona la visualizzazione dei dati vocali

Applicare la tecnologia AI e ML alle chiamate vocali significa che le conversazioni devono essere trasformate in flussi di dati quantificabili e attuabili. Nel caso della soluzione VoiceBase, questi flussi di dati vengono quindi classificati in diversi feed di dati. Questi comprendono una vasta gamma di analisi, tra cui pronostici di chiamata, categorizzazione delle chiamate, metriche di conversione e trascrizione. Una volta visualizzate attraverso un obiettivo BI, queste analisi possono aiutare a fornire agli utenti un'istantanea della salute del marchio, analisi della concorrenza, percorso del cliente, analisi della campagna di marketing, monitoraggio degli agenti e ottimizzazione delle vendite, per citare solo alcune possibilità.

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"Abbiamo visto una grande tendenza nel desiderio dei nostri clienti di sfruttare meglio i dati di analisi vocale, che sono stati storicamente intrappolati nel call center e di correlarli con l'enorme quantità di BI già servita da Tableau", ha dichiarato Jay Blazensky, co-fondatore e Chief Revenue Officer (CRO) di VoiceBase.

"Nel caso dell'analisi vocale, il valore aggiunto per qualsiasi fornitore di BI è maggiore", spiega Baker. "Questo perché questa forma di dati e analisi è stata storicamente limitata alle attività del call center, ad esempio l'analisi delle telefonate per il sentiment dei clienti, i reclami, le escalation, le risoluzioni e altre cose relative alla fidelizzazione dei clienti e alla reputazione del marchio. Aggiunta di questi dati del call center la combinazione di altri dati rende gli output più completi e sfumati per le aziende su cui agire. Inoltre, l'analitica vocale può essere estesa oltre il call center in modo da poter raccogliere e estrarre ancora più dati ".