La Voice Sentiment Analysis è uno strumento potentissimo con cui i Customer Service Manager possono decifrare il contesto e il reale significato delle interazioni vocali tra gli operatori del Contact Center e i propri interlocutori, siano essi prospect o clienti consolidati. Dietro l’imponente bagaglio tecnico della Voice Sentiment Analysis si nasconde un concetto piuttosto semplice: comprendere il significato e le emozioni che si celano dietro ad una conversazione vocale, che per definizione rientra nella categoria dei dati non strutturati. Ovviamente, l’intera attività deve avvenire in modo automatico e ripetibile, poiché un’esecuzione manuale non sarebbe in alcun modo sostenibile dal punto di vista economico.
Voice Sentiment Analysis come elemento cardine della Voice of the Customer
L’importanza della Sentiment Analysis è una diretta conseguenza della sempre maggiore centralità dei programmi Voice of the Customer, che oggi vengono visti dalle aziende come grandi opportunità di acquisizione e – soprattutto – di fidelizzazione dei clienti. Voice Sentiment Analysis è un tassello fondamentale di un percorso volto a raccogliere e comprendere le esperienze dei clienti andando al di là dei KPI standard e delle Survey, che pur essendo impiegate di frequente e dotate di buona efficacia, si limitano a cogliere esigenze e necessità di una piccola porzione della clientela. Voice Sentiment Analysis, invece, è l’analisi automatizzata e potenziata dal Machine Learning di un insieme estremamente ampio di conversazioni vocali, il tutto finalizzato a comprendere il reale intento del cliente, con annesse emozioni che traspaiono dall’interazione stessa.
Per comprendere il valore della Voice Sentiment Analysis, si consideri l’esempio del messaging e l’importanza di introdurre all’interno di qualsiasi conversazione delle icone (emoticon) finalizzate a connotare emotivamente una frase. Ecco perché, nel contesto del Contact Center, non basta una trascrizione automatica del testo, la rilevazione delle keyword (come i nomi dei prodotti, dei competitor, dei prezzi) o di espressioni che identificano in modo chiaro uno stato d’animo. Bisogna fare di più, cioè comprendere l’intento della telefonata miscelando le espressioni, le parole, i modi di dire ed eventualmente le espressioni dialettali con altre caratteristiche peculiari di una conversazione vocale quali i silenzi, il tono di voce, la concitazione, la ripetizione degli stessi concetti (che denota una certa insofferenza) e molto altro.
I benefici della Voice Sentiment Analysis, per il business e l’efficacia del Contact Center
In termini pratici, la Voice Sentiment Analysis fornisce un risultato sintetico di positività / neutralità / negatività della chiamata, da cui è possibile estrarre un’infinità di elementi utili a connotare efficacia ed efficienza del Contact Center. Integrando tali rilevazioni sintetiche con indicatori standard come la durata delle chiamate, Net Promoter Score (NPS), First Call Resolution (FCR) e altri, è possibile identificare trend emergenti ed eventuali cause di inefficienza interne al Contact Center prima che si ripercuotano su KPI di primissimo piano come le vendite.
A titolo d’esempio, grazie alla Sentiment Analysis è possibile comprendere se a chiamate più lunghe corrisponde una Customer Satisfaction maggiore, se esistono e quanto sono marcate le variazioni di sentiment sui singoli prodotti o servizi offerti dall’azienda, ma anche l’impatto delle attività promozionali sulla loyalty, sulla percezione e la reputazione del brand, nonché – cosa tutt’altro che secondaria – le performance degli agenti, l’eventuale necessità di rivedere i processi o predisporre sessioni di formazione per migliorare l’approccio al cliente.
Voice Sentiment Analysis permette poi di identificare rapidamente gli operatori più efficaci e preparati, ma anche risalire alle reali cause di insoddisfazione dei clienti, identificare tendenze emergenti e sviluppare strategie per migliorare al massimo sia la relazione con cliente che i risultati di business. Infine, è anche un potente strumento di marketing, poiché grazie alle sue rilevazioni è possibile personalizzare il rapporto con il cliente, fornendogli proattivamente risposte adeguate (e non standard) alle sue esigenze e necessità.
