Speech Analytics Platform

Valorizza la voce dei tuoi clienti

Piattaforma per l'analisi del sentiment e del contenuto delle iterazioni tra il customer care e cliente


Valorizzare i touchpoint più importanti

Nonostante la crescente prevalenza di piattaforme self-service basate sul web, i contact center rimangono uno dei touchpoint più importanti tra aziende e consumatori. Per il consumatore, la voce dell'operatore del contact center è spesso la voce del marchio, ecco perché la qualità del supporto del contact center è direttamente correlata alla soddisfazione del cliente.

È possibile avere una visione d'insieme della miriade di chiamate gestite giornalmente, raccogliere le informazioni sui propri clienti e identificare le azioni necessarie a migliorare il servizio?

Ascoltare le chiamate registrate è un task core, ma è notevolmente time-consuming, solo una piccola parte di registrazioni viene ascoltata e rivista. L’operatore durante la chiamata inbound o outbound riesce a correlare solo un set limitato e non esauriente di informazioni. Collezionare le informazioni richiedono effort all’operatore, il cui focus primario è l’esaustività delle risposte a fronte delle richieste cliente.

Una soluzione per identificare gli insight

Blue Reply ha definito una soluzione in grado di far emergere gli insight necessari a migliorare le prestazioni del servizio effettuando analisi approfondite sulle informazioni estratte dalle conversazioni tra utenti finali e operatori di contact center. Realizzata utilizzando servizi di IBM Watson e algoritmi di AI proprietari permette l’analisi del sentimento dell'utente finale, il tagging della conversazione, l’identificazione ed estrazione di entità dall’audio, oltre a misurare la corrispondenza tra la registrazione con un modello di chiamata predefinito.

Come vengono elaborate le registrazioni telefoniche?

  • Da voce a testo


    L'audio della registrazione viene convertito in formato testuale al fine di permettere l'elaborazione semantica. E' possibile trascrivere oltre 120 lingue.

  • Split canale operatore e canale cliente

    La voce del cliente e dell'operatore devono essere separati per permettere di comprendere quali frasi e parole hanno pronunciato durante la conversazione.

  • Analisi del tono della conversazione

    Il testo estratto viene elaborato e analizzato da strumenti di intelligenza artificiale, per rilevare il tono della conversazione (gioia, rabbia, analitico,..).

  • Estrazione dei concetti

    Dal testo vengono rilevati i concetti (o entità) peculiari utilizzati. A seconda dell'industry il concetto può essere un particolare prodotto o bisogno dell'utente.

  • Classificazione della conversazione

    Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale, opportunamente addestrati su uno storico, sono in grado di classsificare la tipologia della chiamata, con una certa percentuale di confidenza.

Focus On

Rappresentazione dei dati attraverso dashboarding

I dati estratti vengono poi aggregati in dashboard out of the box che permettono l’analisi business, permettendo di concentrarsi sulle registrazioni che presentano ad esempio sentiment negativo o entità d’interesse. Si pensi ad esempio a particolari periodi durante il mese per i quali si sa arriverà una certa classe di registrazione a seguito di una marketing campaign. In questo caso figureranno molto probabilmente entità sul prodotto sponsorizzato. Attraverso la ricerca per campo è possibile filtrare i grafici della dashboard per le registrazioni di interesse.

Analisi KPI Quantitativi

La dashboard è focalizzata a far emergere quei KPI statistici come il numero di audio in cui si parla di uno specifico prodotto o offerta, le parole che mediamente sono presenti al minuto (per comprendere la presenza dei silenzi durante la conversazione). Viene inoltre effettuata la classificazione delle chiamate in ingresso mediante modelli ML embedded, identificando così il numero delle registrazioni che appartengono ad una certa classe o categoria. Non tutte le registrazioni vengono classificate, una percentuale apposita ne da evidenza. Citando una referenza di mercato simile un dato rappresentativo si aggira tra il 90%-95%, di chiamate che il sistema è riuscito a classificare indipendentemente dall’esito. Dai dati identificati sopra vengono derivati grafici giornalieri in cui si nota il numero di classi riscontrati e le parole per minuto raccolte.

Analisi KPI sul sentiment

A livello di file audio, viene poi successivamente analizzato in termini di sentiment. Il range è valorizzato in un intervallo che va dal -100%(sentiment negativo) al +100%(sentiment positivo). L’analisi è svolta, come sopra, sempre per le chiamate registrate in un intervallo temporale specifico. L’analisi del sentiment è spaccato su base giornaliera e segregato anche per le diverse classi, al fine di identificare se una certa categoria è caratterizzata da un sentiment molto negativo (es. classe “Reclami”). E’ possibile visualizzare le statistiche specificatamente a quelle con sentiment negativo al fine di individuare nei dati situazioni particolari. Attraverso questo dashboarding è possibile scendere in profondità guardando a livello di conversazione.

Analisi della registrazione & anonimizzazione

Il dettaglio dell’analisi può scendere a livello di singola chiamata registrata. Attraverso l’interfaccia “Dettaglio conversazione” è possibile visualizzare le frasi dette dall’operatore (sia esso umano o automatizzato) e del cliente. Il contenuto informativo è arricchito da una analisi del sentiment che prevede non solo un valore binario, ossia positivo/negativo, ma anche un indicatore dell’emozione/tono recepito lungo il dialogo: Rabbia, Paura, Tristezza, Tono Analitico, Fiducia, Gioia. La conversazione viene trascritta in formato testuale ed è visualizzabile come una comune chat. E’ disponibile anche un grafico di sintesi che riassume i maggiori concetti espressi sotto forma di grafico a bolle e la presenza dei pin (entità più rilevanti) emerse durante la telefonata.

Ricerca e visualizzazione della lista delle conversazioni

Oltre alle componenti di dashboarding la soluzione permette di scendere sino al dettaglio delle registrazioni analizzate. Attraverso l’interfaccia di ricerca, filtrando per sentiment, classe, attributi del CRM (se integrato), prodotti e intervallo temporale, è possibile ricavare la lista delle chiamate ed esportare il report in formato excel.