차례:
헬프 데스크 전화는 회사 고객과의 첫 접촉과 좋은 인상을 주거나 문제를 해결하거나 판매 할 수있는 기회를 제공합니다. 따라서 이러한 통화에 포함 된 정보는 매우 가치가 있지만 액세스하기는 다소 어렵습니다. 즉, 음성 통화는 큰 기회를 나타냅니다. 가트너 리서치 (Gartner Research)에 따르면, 고객 대화의 90 % 이상이 여전히 전화상에서 진행되고 있으며 회사에 엄청난 양의 귀중한 데이터를 생성하고 있습니다. MarketsandMarkets Research에 따르면 음성 분석이 급증하고 있으며 2020 년까지 10 억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예상됩니다.
음성 대화는 더 나은 고객 경험을 제공하고 귀중한 피드백을 생성 할 수 있습니다. Speech는 고객 반응을 측정하는 데 사용되는보다 미묘하고 정확한 분석 도구입니다. 이는 고객 경험이 좋지 않은 고객 경험으로 인해 고객 불만족, 브랜드 가치 하락 및 판매 손실이 발생할 수있는 헬프 데스크 환경에서 특히 그렇습니다.
매일 5 천 5 백만 시간의 고객 전화가 이루어지고 있습니다. 약 4 천억 단어가 사용됩니다. 더 중요한 것은 비즈니스의 경우이 데이터는 고객 입력 및 비즈니스 인텔리전스 (BI)의 집중된 소스가 될 수 있습니다.
음성 분석이란 무엇입니까?
음성 분석은 오디오 녹음에서 의미를 추출하는 과정으로 AI (인공 지능)를 사용하여 분석하여 기업이 대화에 대한 심층적 인 통찰력을 위해 사용할 수있는 데이터를 분석 할 수 있습니다. 음성 분석 소프트웨어는 몇 시간 동안 기존의 지원 전화를 받고 AI를 사용하여 한 통화에서 여러 명의 스피커를 분리하고, 음성 피치 및 톤의 신호를 분석하여 발신자의 감정 상태를 감지하고, 자주 언급되는 키워드를 찾아서 추적 할 수 있습니다.
PCMag의 BI 및 데이터베이스 전문가 인 Pam Baker는 "일반적으로 음성은 매우 성숙하고, 콜센터 환경 등에서 연마되고, 테스트되고, 다듬어졌다"고 말했다. "음성 텍스트는 음성 메일 메시지에 일반적이며 이는 매우 성숙한 형태의 음성입니다. 일단 텍스트로 변환하면 분석 작업은 다른 텍스트 기반 입력과 거의 동일합니다."
대화에서 대시 보드로
음성 분석에 사용되는 대부분의 데이터는 통화 및 텍스트 채팅 및 화상 회의를 포함한 다른 형태의 상호 작용을 자동으로 기록한 클라우드 기반 VoIP (Voice-over-IP) 시스템에서 제공됩니다. 대부분의 경우이 데이터는 클라우드 PBX를 실행하는 서버에 남아 있으며, 이 플랫폼이 SaaS (Software-as-a-Service) 모델에도 배포되어 있기 때문에 음성 분석 솔루션에 적합합니다. VoIP 시스템 또는 콜 센터와 쉽게 통합됩니다.
AI 기반 음성 분석 공급 업체 인 VoiceBase는 최근 데이터 시각화 및 BI 시장 리더 인 Tableau와 협력했습니다. VoiceBase 솔루션을 사용하면 콜 센터 오디오 녹음을 구문 분석 한 다음 Tableau Desktop에서 풍부한 시각화를 제공하는 데 사용할 수있는 풍부한 텍스트 형식의 데이터 소스로 사용할 수 있습니다.
그 결과 회사는 이전에는 없었던 통찰력을 얻을 수있게되었습니다. 여기에는 자연어 처리 (NLP)를 사용하여 기록 된 컨텐츠를 검색 할 수있게하는 키워드 및 주제를 표시하는 것이 포함됩니다. 머신 러닝 (ML)은 음성 분석을 확장하고 대화 메트릭을 생성하여 통화 동인 및 비즈니스 트렌드를 초래합니다. 이 정보는 콜 센터 상호 작용을 개선하고 콜 에이전트 스크립트를 간소화하며 개선이 필요한 제품 또는 서비스 영역을 강조하는 데 사용될 수 있습니다.
"음성 분석은 자연어 쿼리 및 오디오 또는 비디오 데이터 마이닝을 사용하도록 이미 준비된 BI 공급 업체에게 적합 할 것이라고 생각합니다. 다른 BI 공급 업체는이를 맞추기 위해 더 많은 작업을 수행해야하지만 여전히 합리적입니다. 베이커는 말했다.
BI 공급 업체의 대화 형 대시 보드를 통해 사용 가능한 사용자는 회사의 전화를 드릴 다운하여 불만 사항, 경쟁 언급, 상담원 상호 작용, 대화, 영업 이의 제기 및 고객 이탈 예측 (고객이 서비스 또는 제품을 취소할지 여부 예측)을 이해할 수 있습니다.). 예측 분석은 복잡한 이벤트를 감지하고 과거의 통화 및 패턴을 기반으로하는 향후 고객 행동을 예측하는 데 사용됩니다.
음성 데이터 시각화 작동 방식
AI 및 ML 기술을 음성 통화에 적용하면 대화를 수량화 가능하고 실행 가능한 데이터 스트림으로 전환해야합니다. VoiceBase 솔루션의 경우 이러한 데이터 스트림은 여러 데이터 피드로 분류됩니다. 여기에는 통화 예측, 통화 분류, 변환 메트릭 및 전사를 포함한 광범위한 분석이 포함됩니다. BI 렌즈를 통해 본 분석은 사용자에게 브랜드 건강, 경쟁 분석, 고객 여정, 마케팅 캠페인 분석, 상담원 모니터링 및 판매 최적화에 대한 스냅 샷을 제공하여 몇 가지 가능성을 제시합니다.
- 2019 년 최고의 헬프 데스크 소프트웨어 2019 년 최고의 헬프 데스크 소프트웨어
- 2019 년 최고의 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구 2019 년 최고의 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 (BI) 도구
- 음성 분석: 고객 서비스를 개선하고 영업을 향상시키는 방법 음성 분석: 고객 서비스를 개선하고 영업을 향상시키는 방법
Jay Blazensky는 "이전에는 콜 센터에 갇혀 있던 음성 분석 데이터를 더 잘 활용하고 Tableau에서 이미 제공하고있는 방대한 양의 BI와 상관 관계를 유지하려는 고객의 욕구에서 큰 경향을 보였습니다." VoiceBase의 공동 창립자이자 CRO (Chief Revenue Officer)
베이커는“음성 분석의 경우 모든 BI 벤더의 부가가치가 더 높다”고 설명했다. "이러한 형태의 데이터 및 분석은 역사적으로 콜 센터 활동 (예: 고객 감정, 불만, 에스컬레이션, 해결 및 고객 유지 및 브랜드 평판과 관련된 기타 사항 분석)에 국한되어 있기 때문입니다.이 콜 센터 데이터 추가 다른 데이터의 조합으로 인해 기업은보다 포괄적이고 미묘한 결과를 얻을 수 있습니다. 또한 음성 분석은 콜 센터를 넘어 확장되어 훨씬 더 많은 데이터를 수집하고 채굴 할 수 있습니다."
