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Speech Analytics: cos'è e perché consente di migliorare il servizio al cliente

Nell’universo dell’analisi dei dati (non strutturati), gli Speech Analytics vengono usati per estrarre informazioni di valore dalle conversazioni vocali. Essi consentono al contact center di essere più efficace rispetto alle esigenze dei propri interlocutori, ma anche più efficiente e meno costoso.


Speech Analytics: cos’è e perché è così importante

Fosse possibile analizzare singolarmente tutte le conversazioni vocali di un contact center, che informazioni si potrebbero ottenere? Innanzitutto, sarebbe possibile conoscere meglio i propri interlocutori: l’azienda potrebbe scoprire facilmente quali linee di prodotto sono apprezzate e quali meno, potrebbe rilevare difetti di cui ignorava l’esistenza, nuovi comportamenti d’acquisto e valutare l’efficacia delle proprie politiche commerciali o strategie di marketing. In una telefonata c’è la voice of the customer: ci sono le sue esigenze e i bisogni, ma c’è anche la capacità (o meno) dell’azienda di soddisfarli.

Nell’era dell’omnicanalità, la telefonata non è l’unico canale di contatto ma resta uno dei principali. Dal punto di vista dell’analisi delle interazioni, questo è un grosso vantaggio: rispetto alla chat, sia con un agente umano che con un bot, una conversazione vocale contiene anche un tono di voce, un certo livello di concitazione e i silenzi, tanti elementi che permettono all’azienda di comprendere meglio il sentiment del cliente, l’intento della conversazione e il modo di porsi di quest’ultimo nei confronti dell’azienda. Logicamente, il “modo di porsi” dipende dalla capacità dell’impresa di plasmare (o meno) una buona customer experience, ed è quindi un ulteriore indicatore di grande rilevanza.

A livello tecnico, gli Speech Analytics rientrano nel macrocosmo dell’Intelligenza Artificiale: utilizzano tecnologie di Natural Language Processing e Machine Learning per rilevare informazioni di valore nel corso della chiamata, dalle keyword più importanti (es, il nome del prodotto di un competitor) al sentiment di cui sopra, che può essere monitorato dinamicamente durante la conversazione confluendo negli indicatori di performance degli agenti.

Gli Speech Analytics sono fondamentali non soltanto per il valore insito nelle conversazioni vocali, ma anche per una questione puramente pratica: analizzarle tutte in modo manuale non è sostenibile. Gli Speech Analytics possono fornire indicazioni in tempo reale sulle parole usate, sulle espressioni, sul sentiment ad esse collegato e, all’interno di una conversazione automatizzata (voicebot), possono anche suggerire il momento giusto per passare la parola ad un agente in carne ed ossa.


Speech Analytics per valutare l’efficacia del contact center

Il valore degli Speech Analytics è indubbio anche per quanto concerne la valutazione dell’efficacia dei processi del contact center. Analizzando le conversazioni vocali, i manager ottengono informazioni circa le performance degli agenti, nonché indicazioni sulla compliance rispetto a script, policy e normativa in essere. Gli Speech Analytics forniscono indicazioni sulla qualità della chiamata, sulla capacità dell’agente di rispondere ai dubbi dell’interlocutore (da cui il valore dei silenzi) nonché sui percorsi corretti per incrementare la customer satisfaction, un altro indicatore essenziale della customer experience.

La stessa tecnologia può essere utilizzata non solo per mitigare i rischi di compliance, ma anche per personalizzare il rapporto con il cliente, abbattendo i costi di retention e creando opportunità di up-sell e cross-sell. Una buona conoscenza del cliente permette infatti una migliore segmentazione (fino al limite del “segmento di uno”) e l’erogazione di promozioni ad hoc dalle elevate aspettative di conversione. 

Infine, ma non per importanza, gli speech analytics sono per l’azienda una straordinaria opportunità di risparmio e di efficientamento a tutto tondo. Grazie all’analisi delle interazioni vocali, essa può focalizzare gli investimenti in funzione dei desideri dei propri clienti, ridurre le spese meno utili e potenziare le aree aziendali (es, produzione, logistica) sulle quali si gioca la partita della customer satisfaction.


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