Эта область является одним из наиболее быстрорастущих сегментов на рынке технологий управления колл-центрами.
Технологии речевого анализа часто используются во время взаимодействия с клиентами в колл-центрах для определения таких факторов, как причина звонка, упомянутые продукты и настроение звонящего. Инструменты речевого анализа могут позволить бизнесу принимать меры в отношении менее полезных сведений из звонков в службу поддержки клиентов и получать информацию о клиентах, которая редко встречается в опросах волонтеров.
Если инструменты речевого анализа используются эффективно, программное обеспечение может выполнять следующие действия:
— Анализировать фразы, используемые клиентами, чтобы быстро определить их потребности, желания и ожидания.
— Указывать, как можно улучшить работу операторов колл-центра и бизнеса в целом.
— Анализировать эффект продаж и маркетинговых инициатив.
— Сосредоточиться на решении любых операционных вопросов в контакт-центре.
Инструменты анализа речи в режиме реального времени можно использовать во время звонка в службу поддержки клиентов для предоставления ответов по сценарию на основе предыдущих звонков по аналогичным вопросам. Они также могут предупреждать руководителей о намерении обострить ситуацию, основываясь на тоне или интонациях звонящего.
Аналитика речи после звонка часто начинается с расшифровки звонков и преобразовании в доступные для изучения и полезные данные. Речевой движок выполняет первоначальный анализ и преобразует данные в серию фонем — небольших фонетических звуков. Результаты индексируются и становятся доступными для поиска с помощью системы запросов, а также могут быть просмотрены через информационные панели и сгенерированы в отчеты, которые помогут пользователям детализировать и фильтровать результаты.
Хотя речевую аналитику можно использовать для мониторинга и обучения операторов колл-центра, а также для помощи им в управлении клиентами и их данными, здесь также могут возникнуть проблемы.