Per migliorare il proprio servizio, i contact center devono affidarsi a tecnologie e soluzioni che li aiutino a comprendere le aree di miglioramento e i bisogni dei clienti. Queste realtà fanno spesso uso della speech analytics, ovvero il processo di analisi delle chiamate registrate per migliorare le interazioni future.
I tool di speech analytics analizzano le registrazioni vocali per dare feedback agli operatori, migliorano la customer experience e aumentano le vendite; negli ultimi anni, però, il volume delle chiamate è salito vertiginosamente e gli strumenti classici non sono più in grado di gestirlo.
Anche in questo caso, l'intelligenza artificiale diventa un aiuto fondamentale: grazie alle sue capacità, è possibile analizzare in maniera più veloce e precisa le conversazioni con i clienti e produrre feedback rilevanti.
Alex Gurianov, esperto di servizi cloud e tecnologie di automazione, spiega che, rispetto all'analisi vocale tradizionale, quella basata su IA dimostra maggiori accuratezza e flessibilità di imparare da diversi tipi di dato e adattarsi a diversi costrutti linguistici, come i dialetti o il gergo.
Questi sistemi sono inoltre in grado di processare grandi volumi di dati in tempo reale e di operare automaticamente, senza l'aiuto di operatori umani; infine, dopo essere stati addestrati per la prima volta, sono in grado di adattarsi velocemente agli aggiornamenti.
La speech analytics nei contact center
I software di speech analytics usati nei contact center si occupano di raccogliere ed esaminare i dati relativi alle conversazioni con gli utenti, per poi creare trascrizioni, dashboard e report.
Nel dettaglio, dopo aver registrato la conversazione, si procede col separare le tracce audio dei due interlocutori; questo serve per identificare più facilmente gli eventuali problemi del dialogo, per esempio se un interlocutore interrompe un altro.
In seguito si converte l'audio in testo e si procede con l'analisi del documento ottenuto per individuare i temi centrali del discorso, frasi importanti e comprendere il tono del discorso.
Al termine del processo si classificano i dati in base ai termini usati, l'argomento, le emozioni e altri parametri e si visualizzano queste informazioni in diversi formati, come grafici o mappe.
Infine avviene l'analisi vera e propria dei dati, fase durante la quale si individuano i trend, si interpretano i dati e si prendono decisioni sulla base dei risultati ottenuti.
Come l'IA migliora la speech analytics
Potenziare i sistemi di speech analytics con l'intelligenza artificiale significa aumentare significativamente il numero di chiamate analizzate: se i team di controllo qualità normalmente riescono a verificare dalle due alle quattro chiamate al mese, un sistema di speech analytics basato su IA può riuscire ad analizzare tutte le chiamate registrate.
Queste soluzioni permettono inoltre di individuare in maniera più precisa metriche come i comportamenti anomali, il livello di soddisfazione del cliente o il tempo medio delle chiamate per poi identificare le aree dove gli operatori sono meno performanti. con l'obiettivo di aumentare la produttività complessiva.
Poiché il processo di analisi migliora e diventa più veloce, i feedback sono più precisi e rilevanti e ciò consente di migliorare la qualità complessiva del customer service. Conoscendo inoltre le forze e le debolezze di ciascun operatore, i contact center possono mettere in campo dei percorsi di apprendimento personalizzati e mirati.
Poiché l'analisi avviene in tempo reale, i manager possono intervenire in breve tempo sui problemi durante le conversazioni, gestendo tempestivamente la situazione. La speech analytics permette inoltre di analizzare le emozioni del cliente mentre la conversazione è in atto e fornire dei feedback immediati agli operatori, in modo che possano adeguare il proprio tono in base al contesto.
Come risolvere i problemi della tecnologia
Nonostante gli strumenti di speech analytics basata su IA offrano benefici oggettivi, è importante conoscere i rischi a cui si espongono i business quando utilizzano questi tool.
In primo luogo, va gestito il rischio di privacy e sicurezza dei dati dei clienti: i contact center hanno spesso a che fare con informazioni personali e finanziarie dei consumatori e con l'IA aumenta il rischio di breach, accessi non autorizzati e usi errati dei dati.
Gurianov consiglia quindi di implementare procedure di sicurezza robuste come la cifratura dei dati e i controlli di accesso stringenti, oltre a eseguire audit di sicurezza regolari.
I contact center dovrebbero anche considerare i costi associati a questi strumenti, sia per quanto riguarda l'acquisto e l'integrazione dei tool che alla loro manutenzione e al training necessario ai dipendenti per utilizzarli al meglio.
Prima di buttarsi a capofitto nell'implementazione di queste tecnologie, è importante che i business facciano un'analisi approfondita del ROI e scelgano attentamente gli strumenti di cui hanno bisogno in base ai loro obiettivi. Scegliere soluzioni in cloud solitamente è l'approccio migliore in termini di controllo dei costi.
Infine, non bisogna dimenticare la complessità tecnologica di questi sistemi: le tecnologie di IA di solito richiedono conoscenza specializzata e spesso l'integrazione con l'infrastruttura esistente è tutt'altro che semplice.
In questo caso le aziende possono affidarsi a vendor e fornitori di fiducia che si occupano di gestire l'intero processo di integrazione, offrendo anche supporto post-installazione.
Utilizzare strumenti di speech analytics basata su IA in un contact center può ridurre notevolmente il carico di lavoro degli operatori, migliorare i processi e aumentare la qualità del servizio offerto.
