Per comprendere il valore degli Speech Analytics ci si deve porre un interrogativo: in che modo i contact center comprendono le esigenze dei propri interlocutori, i loro bisogni e le necessità, e come quantificano il loro grado di soddisfazione? Il tema è ampio perché su questi parametri incidono la qualità del prodotto e dei servizi erogati dall’azienda, l’attività di pre e post-vendita, la personalizzazione del servizio e – ovviamente – anche l’efficacia dei servizi di customer care, che, non dimentichiamo, è il punto di contatto tra l’azienda e il mercato, e ha un impatto determinante sulla customer experience.
Cosa sono gli speech analytics?
Gli speech analytics rappresentano una tecnologia rivoluzionaria nell'ambito del customer care e della gestione del contact center perché comprendono i dialoghi tra clienti e agenti. In pratica, il sistema si occupa di analizzare conversazioni vocali o testuali, fornendo un quadro dettagliato delle interazioni che intercorrono tra le due controparti. A differenza delle tradizionali indagini di soddisfazione, gli speech analytics aprono una finestra sulle dinamiche effettive delle conversazioni, svelando informazioni nascoste e offrendo una comprensione più approfondita delle esigenze e delle aspettative dei clienti. In sintesi, gli Speech Analytics non si limitano a essere strumento di analisi ma sono invece un vero e proprio un catalizzatore di miglioramento continuo, perché abilitano una comprensione profonda delle dinamiche di interazione tra le persone e l’azienda, aprendo la strada a una customer experience sempre più personalizzata e coinvolgente.
Come funzionano gli speech analytics: le 5 fasi chiave
Tipicamente, gli speech analytics operano attraverso la trascrizione automatica del parlato, per poi identificare parole chiave e frasi significative attraverso l'applicazione di algoritmi avanzati. Ma non è tutto: vanno ben oltre l'analisi testuale per considerare anche elementi cruciali come i silenzi, la velocità e la concitazione, con l’obiettivo di fornire - anche in tempo reale - un quadro quanto più completo delle emozioni dell'interlocutore. Il loro funzionamento si articola attraverso una serie di passaggi automatizzati che consentono un'ottimizzazione continua delle performance. Riassumiamo qui le 5 fasi chiave grazie a cui gli speech analytics riescono a trasformare semplici conversazioni in fonti preziose di informazioni strategiche per migliorare l'efficacia del customer care:
- Trascrizione automatica della conversazione telefonica → abilita analisi e comprensione delle interazioni.
- Identificazione di parole chiave e frasi significative → permette di focalizzare l'attenzione su concetti cruciali per comprendere dinamiche e sentiment.
- Analisi degli elementi vocali come silenzi, velocità e concitazione → fornisce una comprensione completa delle dinamiche emotive e del coinvolgimento durante la conversazione.
- Monitoraggio dinamico dei cambiamenti nelle esigenze dei clienti → fornisce insight sulle tendenze di consumo e le aspettative in evoluzione.
- Supporto agli operatori in tempo reale → fornire suggerimenti durante le chiamate per massimizza l'efficienza del servizio offerto.
Perché le customer interaction analytics sono fondamentali?
Negli ultimi anni, le dinamiche di mercato hanno vissuto cambiamenti epocali: uno dei più lampanti si riferisce proprio al ruolo giocato dai consumatori, divenuti sempre più parte attiva nella costruzione di un nuovo rapporto con i brand. Saper costruire un customer journey personalizzato e una customer experience eccellente non è più un'opzione o un semplice valore aggiunto: è un requisito fondamentale per mantenere alta la competitività aziendale. In questo senso, le customer interaction analytics sono lo strumento chiave per conoscere davvero i gusti di ogni consumatore e offrirgli così un servizio all’altezza delle sue, personali e peculiari, aspettative. I contact center, infatti, dispongono di una mole immensa e disorganizzata di dati relativi ai clienti, tra conversazioni telefoniche, chat, e-mail, interazioni social, recensioni e altro ancora: solo con uno strumento potente di customer interaction analytics è possibile sfruttare appieno queste informazioni e fare tesoro di ogni singola interazione avvenuta con ogni singola persona.
Valutare la customer experience dei Contact Center con gli Speech Analytics
A prescindere dal canale utilizzato per l’interazione con il contact center, esistono KPI per misurare la qualità della customer experience, molti dei quali ottenuti (come il Net Promoter Score) con survey volontarie che hanno percentuali di adesione non sempre ottimali.
Negli anni, però, ci si è resi conto che la quantità di informazioni nascoste in una conversazione testuale o vocale con il contact center sono molte e ben più affidabili rispetto a un sondaggio. Analizzando le telefonate (Speech Analytics), si possono comprendere in modo dinamico i cambiamenti nelle esigenze dei clienti, identificare trend di consumo in crescita, comprendere il posizionamento del prodotto rispetto a quello dei competitor e molto altro, oltre ad ottenere svariate informazioni sull’efficacia e l’efficienza del customer care. Visto che l’analisi delle telefonate – attività per cui bisogna sempre tener conto della conformità normativa – non può essere fatta in forma manuale (causa costi ingestibili), ciò spiega il fatto che gli Speech Analytics siano uno dei segmenti più in crescita nell’universo della tecnologia per contact center management.
I contact center più evoluti impiegano con successo gli Speech Analytics, che vengono applicati anche in tempo reale durante le conversazioni vocali per capire i comportamenti e le esigenze dei clienti. La tecnica consta di diverse fasi, totalmente automatizzate: prima tra tutte, vi è la trascrizione del parlato naturale con contestuale identificazione (tagging) di parole e frasi significative, ma anche di altri elementi centrali per la customer satisfaction come i silenzi, la velocità e la concitazione, che permettono di quantificare lo stress e valutare il sentiment dell’interlocutore. Le fasi successive trasformano il dato in informazioni di valore per il customer service manager, ma anche per altre divisioni aziendali, con le quali vanno condivise: si possono infatti comprendere eventuali lacune nel prodotto e nel servizio, il proprio posizionamento rispetto ai competitor, identificare in modo rapidissimo eventuali lotti di prodotti difettosi e le aspettative delle persone, senza sottoporle a survey volontarie. Gli Speech Analytics, insieme ai customer interaction analytics sono quindi uno strumento fondamentale per l'efficacia e l'efficienza di un contact center.
I 3 benefici degli Speech Analytics per i Contact Center
1. Identificazione del timing di vendita o della risoluzione del problema
Permettono di identificare il momento esatto in cui una vendita viene perfezionata o un problema risolto, così da indirizzare gli script per gli agenti e i loro percorsi formativi.
2. Comprendere il sentiment del cliente del contact center
Gli Speech Analytics permettono non soltanto di identificare il sentiment dell’interlocutore mediante un’attività di scoring, ma anche di capire il modo in cui gli operatori (migliori) abbiano trasformato un cliente insoddisfatto in uno felice, così da valutare l’efficacia degli script e dei processi attuali e di modellarne di nuovi. L’impiego di tecniche di AI permette, inoltre, di migliorare costantemente l’interpretazione del linguaggio naturale e l’adozione di un approccio predittivo sulle mosse e i comportamenti degli interlocutori, così da prevenirne l’abbandono (churn), fornire una relazione più efficace e una vera personalizzazione della CX.
3. Assistere l'agente dei contact center in tempo reale
In tempo reale, poi, gli Speech Analytics possono assistere l’agente, suggerendo la mossa successiva, la lettura di certe policy e via dicendo. In questo modo, essi possono influenzare positivamente molti indicatori di performance del contact center, dalla First Call Resolution all’Occupancy Rate, dal Net Promoter Score alla durata media delle telefonate, massimizzando la produttività del contact center e – dato tutt’altro che secondario – riducendo il tasso di turnover.
