Speech analytics: cosa sono e perché sono importanti

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.


Valutare la customer experience 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.


I benefici degli Speech Analytics

Restringendo il campo di osservazione ai processi del contact center, gli Speech Analytics 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.

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.

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.


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