由人工智能驱动的语音分析是利用自然语言处理和机器学习技术的语音识别软件。通过呼叫中心的语音分析，您可以将实时语音转换为文本。之后，程序会评估这些文本，以揭示客户的需求、偏好和情感的细节。
在联络中心，语音分析工具可以帮助：
- 分析语音录音。
- 为代理提供反馈。
- 改善客户体验。
- 增加销售。
由人工智能驱动的语音分析与传统语音分析有何不同？联络中心和企业可以从中获得哪些好处？在本文中找到答案。
由人工智能驱动的语音分析与传统的有何不同？
它们在几个关键方面有所不同：
由人工智能驱动的语音分析的关键组成部分
以下是一些常见的人工智能驱动的技术。它们被用来优化和改善联络中心及其运行的应用程序的性能：
人工智能是计算机技术的一个分支，开发计算机程序以通过模拟与智能生物行为相关的行为来解决复杂问题。人工智能能够推理、学习、解决问题和自我纠正。
机器学习是人工智能的一个子集，通过经验而不是额外的编程来教会计算机。它是一种数据分析方法，无需编程即可在数据中发现模式并使用统计算法预测未来事件。
自然语言处理使计算机能够理解口语或书面语言。它可以分析语法和语义。在确定意义和制定适当的回答时，这非常有帮助。
例如，它处理智能虚拟操作员、员工使用的虚拟助手或语音菜单的口头命令。情感分析是该技术的另一个应用。更高级的自然语言处理可以“学习”考虑上下文，并理解讽刺、幽默和各种不同的人类情感。
自然语言处理的一部分称为自然语言理解，使计算机能够理解书面或口语语言。它可以分析句子的语法结构、语法和语义。这有助于解读意义并生成适当的回答。
预测分析使用机器学习、数据挖掘和统计分析技术来分析数据并识别关系、模式和趋势。可以使用这些数据创建预测模型。它预测某事发生的可能性、做某事的倾向及其可能的后果。
语音分析在联络中心如何工作？
语音分析软件收集并分析与客户的对话数据。可以使用收集的数据创建电话对话的转录、仪表板和报告。
通过仪表板，联络中心管理层实时显示代理生产力、客户满意度、通话量和其他指标。通话转录是以文本格式记录的对话，用于培训和服务质量控制。
语音分析通常分为以下几个阶段进行：
#1 交互录音
需要分析的对话录音。
#2 分离对话者的音轨
这使您能够更清楚地确定问题。例如，如果在经理和客户之间的对话中路径交叉，则一个对话者会打断另一个。
#3 将语音转换为文本
此步骤有助于获得对话的文本版本，以便进行后续研究。
#4 文本转录
对生成的文本应用不同的文本处理技术进行分析。这些包括查找标签和主题、标记单词和短语以及评估文本的语气。程序还处理术语、对话和讨论。
#5 数据分类
按术语、主题、情感语气或其他参数进行分类。
#6 数据可视化
通过图表、图形、热图和其他可视化方式。程序将清晰地显示所取得的结果。
#7 数据分析
在此阶段，做出判断，发现趋势，突出重要发现，并对数据进行解释。
该系统允许您录制通话并创建详细、完整的报告，这将帮助您识别工作中的错误并找到额外的增长点。这些信息将有助于项目的发展，并通过正确选择促销工具和节省预算来提高平均账单。
由人工智能驱动的语音分析如何帮助企业？
根据公司规模、行业、联络中心规模和其他因素，语音分析的不同好处将凸显出来。普遍的优势如下：
增加验证通话的数量
呼叫中心的质量控制团队每月检查平均两到四个操作员的通话。企业可以通过语音分析快速验证高达100%的通话。
KPI履行跟踪
可以使用语音分析分析各种交互指标：
- 请求升级率
- 超出脚本的行为
- 客户满意度
- 平均通话处理时间等。
语音分析工具能够找出代理质量评分滞后的领域。随后，它提供有用的数据以提高生产力。
即时反馈
通过更快的分析和100%的通话覆盖，主管可以更快地为代理提供个性化反馈。许多联络中心已经开始实施人工智能助手，以实时向代理提供建议。
提高运营效率
语音分析减少了验证过程的时间。联络中心可以借助它处理大量通话并提高运营效率。
语音转文本和文本转语音的语音助手为常见查询提供大规模的客户自助服务。为代理处理更复杂的场景释放了资源。
个性化学习
经理和员工发展团队可以开发个性化的代理培训程序。因为每个代理的通话表现和属性都经过高级评估，这变得可行。
更高的客户服务质量
语音分析提供了对消费者需求的全面洞察。团队可以通过情感分析找到令人满意的客户体验的要素，或者找到负面客户体验的指标，以影响客户体验和生命周期。
问题识别和管理
通过语音分析可以找到消费者互动中使用的单词和短语。问题通话信息可以通过电子邮件或即时消息立即发送给主管。由于通知，经理能够及时处理棘手的问题。随后，他们使用报告和仪表板评估决策的有效性。
客户情感分析
语音分析可以通过考虑语音特征（如音量和音调）来确定说话者在特定时刻的情感。联络中心可以利用这些信息来确定客户对企业的总体看法。
使用基于人工智能的语音分析时可能遇到哪些困难？
数据隐私和安全
联络中心处理大量个人和财务信息。存在数据泄露、未经授权访问和客户信息滥用的风险，这可能导致监管处罚和客户信任的丧失。
如何解决：
联络中心需要建立强大的数据安全程序。以下是一些措施：
- 数据加密
- 严格的访问控制
- 定期安全审计等。
这有助于识别和解决漏洞。此外，您可以使用具有内置安全功能的解决方案。
实施成本
基于人工智能的语音分析实施可能需要大量的财务支出。这些成本包括：
- 购买软件
- 将新系统与现有基础设施集成
- 培训员工
- 持续的维护和支持
如何解决：
联络中心应从投资回报分析开始。他们应该预测可能的成本降低以及收入增加。分阶段实施变更可以帮助分摊成本。这在短期内减轻了财务负担。您还可以实施基于云的解决方案——这降低了前期费用，因为这些通常是按需付费。
技术复杂性
部署先进的人工智能技术及其与现有系统的集成可能在技术上具有挑战性，并需要专业知识。
如何解决：
通过与具有良好记录的经验丰富的供应商合作，可以减少实施复杂性。这些供应商可以提供端到端的服务，包括集成、培训和持续支持。
结论
统计数据显示，平凡的任务占据了联络中心代理几乎一半的工作时间。现代语音分析服务的引入显著优化了流程，并使您能够获得分析数据。基于这些数据，您可以制定公司进一步发展的战略，并改善与客户的关系，形成他们的忠诚度。
