جدول المحتويات:
فيديو: بنتنا يا بنتنا (سبتمبر 2024)
تشكل مكالمات مكتب المساعدة الهاتفية أول اتصال مع عملاء الشركة وكذلك فرصة لإعطاء انطباع جيد أو حل المشكلات أو البيع. هذا يجعل المعلومات الواردة في هذه المكالمات قيمة هائلة ولكن يصعب الوصول إليها إلى حد ما. بمعنى آخر ، تمثل المكالمات الصوتية فرصة كبيرة. وفقًا لشركة Gartner Research ، فإن أكثر من 90 بالمائة من محادثات العملاء لا تزال تجري على الهاتف وتنتج كمية هائلة من البيانات القيمة للشركات. تحليلات الكلام آخذة في الارتفاع ومن المتوقع أن تصبح صناعة مليار دولار بحلول عام 2020 ، وفقا لأبحاث السوق و Marketsand.
يمكن للمحادثات الصوتية دفع تجارب العملاء بشكل أفضل وكذلك توليد تعليقات قيمة. يعد الكلام أداة تحليلية أكثر دقة ودقيقة تستخدم لقياس استجابة العملاء. وينطبق هذا بشكل خاص في بيئات مكتب المساعدة حيث يمكن أن تؤدي تجارب العملاء غير المواتية إلى عملاء محبطين وتآكل قيمة العلامة التجارية وخسارة المبيعات.
كل يوم ، هناك 56 مليون ساعة من المكالمات الهاتفية للعملاء تجري ؛ هذا ما يقرب من 400 مليار كلمة منطوقة. الأهم من ذلك بالنسبة للشركات ، يمكن أن تكون هذه البيانات مصدرا مركزا لإدخال العملاء وذكاء الأعمال (BI).
ما هو تحليلات الكلام؟
تحليلات الكلام هي عبارة عن عملية لاستخراج المعنى من التسجيلات الصوتية بحيث يمكن تحليلها باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتحليل البيانات التي يمكن أن تستخدمها الشركات لتلقي نظرة أعمق على المحادثة. يمكن لبرامج تحليل الكلام أن تستغرق ساعات من مكالمات الدعم الحالية وتوظف AI لفصل مكبرات صوت متعددة في مكالمة ، واكتشاف الحالة العاطفية للمتصلين من خلال تحليل الإشارات في نغمة الصوت والنغمة ، وكشف وتعقب الكلمات الرئيسية التي غالبًا ما يتم ذكرها.
وقال بام بيكر ، خبير الأعمال في قاعدة البيانات وقاعدة بيانات PCMag: "الكلام بشكل عام ناضج للغاية ، وقد تم شحذه واختباره وصقله في إعدادات مركز الاتصال وأماكن أخرى". "يعد الكلام إلى نص شائعًا بالنسبة لرسائل البريد الصوتي وهذا شكل من أشكال ناضجة للغاية من الكلام. بمجرد تحويله إلى نص ، يكون عمل التحليل هو نفسه تمامًا كما هو الحال بالنسبة لأي مدخلات أخرى تستند إلى النص."
من المحادثات إلى لوحات المعلومات
معظم البيانات المستخدمة في تحليلات الكلام تأتي من أنظمة نقل الصوت عبر بروتوكول الإنترنت (VoIP) المستندة إلى مجموعة النظراء والتي سجلت المكالمات تلقائيًا وغيرها من أشكال التفاعلات ، بما في ذلك المحادثات النصية ومؤتمرات الفيديو. بالنسبة للجزء الأكبر ، تبقى هذه البيانات على الخوادم التي تشغل السحاب PBX ، مما يجعلها مناسبة تمامًا لحلول تحليل الكلام لأنه طالما تم نشر هذه المنصات أيضًا في نموذج Software-as-service (SaaS) ، لقد تم دمجها بسهولة مع نظام VoIP أو مركز الاتصال.
قام VoiceBase ، بائع تحليلات الكلام المدعوم من منظمة العفو الدولية ، مؤخراً بتنسيق عرض البيانات و Tableau الرائد في سوق BI. باستخدام حل VoiceBase ، يمكن الآن تحليل التسجيلات الصوتية لمركز الاتصال وإتاحتها بعد ذلك كمصدر للبيانات بتنسيق نص غني يمكن لـ Tableau Desktop استخدامه لتقديم تصورات غنية.
والنتيجة هي أنه سيتمكن الشركات من الوصول إلى الأفكار التي لم تكن تمتلكها من قبل. يتضمن ذلك استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتوضيح الكلمات الرئيسية والمواضيع التي تجعل المحتوى المسجل قابلاً للاكتشاف. يتم استخدام التعلم الآلي (ML) لتوسيع تحليلات الكلام وإنشاء مقاييس المحادثة ، مما يؤدي إلى استدعاء السائقين واتجاهات الأعمال. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين تفاعلات مركز الاتصال ، وتبسيط البرامج النصية لوكيل الاتصال ، وتسليط الضوء على مناطق المنتج أو الخدمة التي يمكن أن تستخدم التحسين.
"أعتقد أن تحليلات الكلام ستكون مناسبة بشكل طبيعي لبائعي استقصاء المعلومات المهيئين بالفعل لاستخدام استعلامات اللغة الطبيعية واستخراج البيانات الصوتية أو المرئية. قد يضطر بائعي استقصاء المعلومات الآخرون إلى القيام بمزيد من العمل لجعله مناسبًا ، لكن لا يزال من المنطقي قال بيكر.
بمجرد توفرها من خلال لوحات المعلومات التفاعلية لبائع BI ، يمكن للمستخدمين الانتقال إلى مكالمات شركاتهم لفهم الشكاوى والإشارات التنافسية وتفاعلات الوكلاء والمحادثات الصوتية واعتراضات المبيعات والتنبؤ بعنف (أي التنبؤ بما إذا كان العملاء سيلغون خدمة أو منتجًا)). تُستخدم التحليلات التنبؤية للكشف عن الأحداث المعقدة ، والتنبؤ بسلوك العملاء في المستقبل الذي يعتمد على المكالمات والأنماط السابقة.
كيف يعمل تصوير البيانات الصوتية
إن تطبيق تقنية AI و ML على المكالمات الصوتية يعني أن المحادثات يجب أن تتحول إلى تدفقات بيانات قابلة للقياس وقابلة للتنفيذ. في حالة حل VoiceBase ، يتم بعد ذلك تصنيف تدفقات البيانات هذه إلى عدة خلاصات للبيانات. وتشمل هذه مجموعة واسعة من التحليلات ، بما في ذلك تنبؤات المكالمات وتصنيف المكالمات ومقاييس التحويل والنسخ. بمجرد النظر إليها من خلال عدسة BI ، يمكن أن تساعد هذه التحليلات في إعطاء المستخدمين لمحة سريعة عن صحة العلامة التجارية ، والتحليل التنافسي ، ورحلة العملاء ، وتحليل حملة التسويق ، ومراقبة الوكلاء ، وتحسين المبيعات ، على سبيل المثال لا الحصر.
- أفضل برنامج مكتب المساعدة لعام 2019 أفضل برنامج مكتب المساعدة لعام 2019
- أفضل أدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة (BI) لعام 2019 أفضل أدوات ذكاء الأعمال ذاتية الخدمة لعام 2019
- تحليلات الكلام: كيفية تحسين خدمة العملاء وزيادة المبيعات تحليلات الكلام: كيفية تحسين خدمة العملاء وزيادة المبيعات
وقال جاي بلازينسكي: "لقد رأينا اتجاهًا كبيرًا في رغبة عملائنا في الاستفادة من بيانات تحليل الكلام بشكل أفضل ، والتي كانت محبوسة تاريخياً في مركز الاتصال ، وربطها بالكم الهائل من BI الذي تقدمه بالفعل تابلو". المؤسس المشارك وكبير موظفي الإيرادات (CRO) في VoiceBase.
"في حالة تحليلات الكلام ، تكون القيمة المضافة لأي بائع استقصاء المعلومات أعلى" ، يوضح بيكر. "يرجع السبب في ذلك إلى أن هذا الشكل من البيانات والتحليل كان يقتصر تاريخًا على أنشطة مركز الاتصال - على سبيل المثال ، تحليل المكالمات الهاتفية لشعور العملاء وشكاويهم وتصعيدهم وقراراتهم وغيرها من الأمور المتعلقة باحتفاظ العملاء وسمعة العلامة التجارية. إضافة بيانات مركز الاتصال هذه يؤدي مزيج البيانات الأخرى إلى جعل المخرجات أكثر شمولًا ودقة للشركات لكي تعمل وفقًا لها. علاوة على ذلك ، يمكن توسيع تحليلات الكلام إلى ما وراء مركز الاتصال حتى يمكن حصاد المزيد من البيانات واستخراجها."
