Mục lục:
Video: Dùng AI chuyển file ghi âm thành văn bản (Tháng Chín 2024)
Các cuộc gọi điện thoại của bộ phận trợ giúp tạo thành liên hệ đầu tiên với khách hàng của công ty cũng như cơ hội để tạo ấn tượng tốt, giải quyết các vấn đề hoặc bán hàng. Điều này làm cho thông tin trong các cuộc gọi này cực kỳ có giá trị nhưng hơi khó truy cập. Nói cách khác, các cuộc gọi thoại đại diện cho một cơ hội lớn. Theo nghiên cứu của Gartner, hơn 90 phần trăm các cuộc hội thoại của khách hàng vẫn đang diễn ra trên điện thoại và tạo ra một lượng dữ liệu đáng giá cho các công ty. Phân tích bài phát biểu đang tăng mạnh và dự kiến sẽ trở thành một ngành công nghiệp tỷ đô vào năm 2020, theo nghiên cứu của thị trường thị trường.
Cuộc trò chuyện bằng giọng nói có thể thúc đẩy trải nghiệm khách hàng tốt hơn cũng như tạo ra phản hồi có giá trị. Bài phát biểu là một công cụ phân tích sắc thái và chính xác hơn được sử dụng để đo lường phản ứng của khách hàng. Điều này đặc biệt đúng trong môi trường trợ giúp nơi mà trải nghiệm khách hàng không thuận lợi có thể dẫn đến khách hàng thất vọng, làm xói mòn giá trị thương hiệu và mất doanh số.
Mỗi ngày, có 56 triệu giờ gọi điện thoại của khách hàng diễn ra; đó là khoảng 400 tỷ từ được nói. Quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp, dữ liệu này có thể là một nguồn tập trung vào đầu vào của khách hàng và trí tuệ kinh doanh (BI).
Phân tích lời nói là gì?
Phân tích lời nói là quá trình trích xuất ý nghĩa từ bản ghi âm để có thể phân tích chúng bằng trí thông minh nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu mà doanh nghiệp có thể sử dụng để hiểu sâu hơn về cuộc hội thoại. Phần mềm phân tích lời nói có thể mất hàng giờ các cuộc gọi hỗ trợ hiện có và sử dụng AI để phân tách nhiều người nói trong một cuộc gọi, phát hiện trạng thái cảm xúc của người gọi bằng cách phân tích tín hiệu trong cao độ và âm giọng nói, đồng thời phát hiện và theo dõi các từ khóa thường được đề cập.
"Nói chung, bài phát biểu khá chín chắn, đã được mài giũa, thử nghiệm và tinh chỉnh trong các thiết lập trung tâm cuộc gọi và các nơi khác", chuyên gia cơ sở dữ liệu BI và PC của PCMag, ông Pam Baker nói. "Phát âm thành văn bản là phổ biến cho các tin nhắn thư thoại và đó là một dạng lời nói rất thành thục. Sau khi được chuyển đổi thành văn bản, công việc phân tích khá giống với bất kỳ đầu vào dựa trên văn bản nào khác."
Từ hội thoại đến bảng điều khiển
Phần lớn dữ liệu được sử dụng để phân tích giọng nói đến từ các hệ thống thoại qua IP (VoIP) dựa trên đám mây đã tự động ghi lại các cuộc gọi và các hình thức tương tác khác, bao gồm các cuộc trò chuyện văn bản và hội nghị video. Đối với hầu hết các phần, dữ liệu này vẫn còn trên các máy chủ chạy hệ điều hành đám mây, điều này phù hợp với các giải pháp phân tích giọng nói bởi vì, miễn là các nền tảng này cũng được triển khai trong mô hình Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), chúng dễ dàng được tích hợp với hệ thống VoIP hoặc trung tâm cuộc gọi.
Nhà cung cấp phân tích giọng nói được hỗ trợ bởi AI, VoiceBase gần đây đã hợp tác với trực quan hóa dữ liệu và nhà lãnh đạo thị trường BI Tableau. Bằng cách sử dụng giải pháp của VoiceBase, giờ đây các bản ghi âm của trung tâm cuộc gọi có thể được phân tích cú pháp và sau đó được cung cấp dưới dạng nguồn dữ liệu ở định dạng văn bản được làm giàu mà Tableau Desktop có thể sử dụng để cung cấp hình ảnh trực quan phong phú.
Kết quả là các công ty sẽ có quyền truy cập vào thông tin chi tiết mà trước đây họ không có. Chúng bao gồm sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiển thị các từ khóa và chủ đề làm cho nội dung được ghi lại có thể khám phá được. Machine learning (ML) được sử dụng để mở rộng phân tích giọng nói và tạo số liệu hội thoại, dẫn đến trình điều khiển cuộc gọi và xu hướng kinh doanh. Thông tin này có thể được sử dụng để cải thiện các tương tác của trung tâm cuộc gọi, hợp lý hóa các tập lệnh tác nhân cuộc gọi và làm nổi bật các khu vực sản phẩm hoặc dịch vụ có thể sử dụng cải tiến.
"Tôi nghĩ rằng phân tích giọng nói sẽ phù hợp tự nhiên đối với các nhà cung cấp BI đã sẵn sàng sử dụng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và khai thác dữ liệu âm thanh hoặc video. Các nhà cung cấp BI khác có thể phải làm nhiều việc hơn để phù hợp, nhưng vẫn hợp lý làm như vậy, "Baker nói.
Khi có sẵn thông qua bảng điều khiển tương tác của nhà cung cấp BI, người dùng có thể truy cập vào các cuộc gọi của công ty để hiểu khiếu nại, đề cập cạnh tranh, tương tác đại lý, nói chuyện qua, phản đối bán hàng và dự đoán khuấy đảo (nghĩa là dự đoán liệu khách hàng sẽ hủy dịch vụ hay sản phẩm ). Phân tích dự đoán được sử dụng để phát hiện các sự kiện phức tạp và dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai dựa trên các cuộc gọi và mẫu trong quá khứ.
Cách hiển thị dữ liệu giọng nói
Áp dụng công nghệ AI và ML cho các cuộc gọi thoại có nghĩa là các cuộc hội thoại cần được chuyển thành các luồng dữ liệu có thể định lượng và có thể thực hiện được. Trong trường hợp giải pháp của VoiceBase, các luồng dữ liệu này sau đó được phân loại thành một số nguồn cấp dữ liệu. Chúng bao gồm một loạt các phân tích, bao gồm Dự đoán cuộc gọi, Phân loại cuộc gọi, Số liệu chuyển đổi và Phiên âm. Khi được xem qua ống kính BI, các phân tích này có thể giúp cung cấp cho người dùng ảnh chụp nhanh về sức khỏe thương hiệu, phân tích cạnh tranh, hành trình khách hàng, phân tích chiến dịch tiếp thị, giám sát đại lý và tối ưu hóa bán hàng, chỉ nêu một vài khả năng.
- Phần mềm bàn trợ giúp tốt nhất năm 2019 Phần mềm bàn trợ giúp tốt nhất năm 2019
- Các công cụ thông minh kinh doanh tự phục vụ (BI) tốt nhất cho năm 2019 Các công cụ thông minh kinh doanh tự phục vụ (BI) tốt nhất cho năm 2019
- Phân tích bài phát biểu: Cách cải thiện dịch vụ khách hàng và tăng doanh số Phân tích bài phát biểu: Cách cải thiện dịch vụ khách hàng và tăng doanh số
Jay Blazensky nói: "Chúng tôi đã thấy một xu hướng lớn trong mong muốn của khách hàng là tận dụng tốt hơn dữ liệu phân tích giọng nói, vốn đã bị mắc kẹt trong trung tâm cuộc gọi và tương quan với lượng BI khổng lồ đã được Tableau phục vụ". đồng sáng lập và Giám đốc doanh thu (CRO) tại VoiceBase.
"Trong trường hợp phân tích giọng nói, giá trị gia tăng cho bất kỳ nhà cung cấp BI nào cao hơn", Baker giải thích. "Đó là vì hình thức dữ liệu và phân tích này trước đây chỉ giới hạn ở các hoạt động của trung tâm cuộc gọi, ví dụ, phân tích các cuộc gọi điện thoại cho tình cảm của khách hàng, khiếu nại, leo thang, giải quyết và những thứ khác liên quan đến việc giữ chân khách hàng và uy tín thương hiệu. để trộn lẫn các dữ liệu khác làm cho các kết quả đầu ra toàn diện và đa sắc thái hơn cho các doanh nghiệp hành động. Hơn nữa, phân tích giọng nói có thể được mở rộng ra ngoài trung tâm cuộc gọi để thậm chí có thể thu thập và khai thác nhiều dữ liệu hơn. "
