Voicebase和Tableau通过语音分析提供新见解

服务台电话不仅构成了与公司客户的首次联系，而且是一个良好的印象，解决问题或进行销售的机会。 这使得这些调用中包含的信息非常有价值，但有些难以访问。 换句话说，语音呼叫代表了巨大的机会。 根据Gartner Research的数据，超过90％的客户对话仍在通过电话进行，并为公司生成了数量惊人的宝贵数据。 根据MarketsandMarkets Research的研究，语音分析技术正在迅速发展，预计到2020年将成为一个十亿美元的产业。

语音对话可以带来更好的客户体验，并产生有价值的反馈。 语音是一种用于衡量客户反应的更细致和准确的分析工具。 在服务台环境中尤其如此，在这种环境中，不良的客户体验可能会导致沮丧的客户，品牌价值的下降以及销售损失。

每天有5600万个小时的客户电话通话； 说了大约4000亿个单词。 对于企业而言，更重要的是，这些数据可以成为客户输入和商业智能（BI）的重点来源。

什么是语音分析？

语音分析是从录音中提取含义的过程，因此可以使用人工智能（AI）进行分析，以分析出企业可用于更深入地了解对话的数据。 语音分析软件可能需要花费数小时的现有支持电话，并使用AI来分隔通话中的多个发言人，通过分析语音音调和语调的线索来检测呼叫者的情绪状态，并发现并跟踪经常提及的关键字。

PCMag的BI和数据库专家Pam Baker说：“语音已经很成熟，已经在呼叫中心和其他地方进行了磨练，测试和完善。” “语音邮件中的语音转换很普遍，这是一种非常成熟的语音形式。转换为文本后，分析工作几乎与任何其他基于文本的输入相同。”

从对话到仪表板

用于语音分析的许多数据来自基于云的IP语音（VoIP）系统，该系统已自动记录了呼叫和其他形式的交互，包括文本聊天和视频会议。 在大多数情况下，这些数据保留在运行PBX云的服务器上，这非常适合语音分析解决方案，因为只要这些平台也已部署在软件即服务（SaaS）模型中，它们很容易与VoIP系统或呼叫中心集成。

由AI驱动的语音分析供应商VoiceBase最近与数据可视化和BI市场领导者Tableau合作。 通过使用VoiceBase的解决方案，现在可以解析呼叫中心音频记录，然后以丰富的文本格式将其用作数据源，Tableau Desktop可以使用该文本格式来提供丰富的可视化效果。

结果是，公司将可以访问以前根本没有的见解。 这些措施包括使用自然语言处理（NLP）来显示可发现已记录内容的关键字和主题。 机器学习（ML）用于扩展语音分析并生成对话指标，从而产生呼叫驱动程序和业务趋势。 此信息可用于改善呼叫中心的交互，简化呼叫代理脚本并突出显示可以使用改进的产品或服务领域。

“我认为语音分析非常适合已经准备使用自然语言查询和音频或视频数据挖掘的BI供应商。其他BI供应商可能需要做更多的工作才能使其变得合适，但对于这样做，”贝克说。

一旦可以通过BI供应商的交互式仪表板使用，用户就可以深入了解公司的电话，以了解投诉，竞争性提及，代理商互动，谈话，销售异议和客户流失预测（即，预测客户是否将取消服务或产品） ）。 预测分析用于检测复杂事件，并根据过去的呼叫和模式来预测未来的客户行为。

语音数据可视化如何工作

将AI和ML技术应用于语音通话意味着将对话转换为可量化且可操作的数据流。 在VoiceBase解决方案的情况下，这些数据流然后被分类为几个数据馈送。 这些包括广泛的分析，包括呼叫预测，呼叫分类，转换指标和转录。 一旦通过BI镜头进行查看，这些分析就可以为用户提供品牌健康，竞争分析，客户旅程，营销活动分析，代理商监控和销售优化等快照，仅举几例。

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“我们已经看到客户希望更好地利用语音分析数据的一种大趋势，这种数据一直被困在呼叫中心中，并将其与Tableau已经提供的大量BI关联起来。” Jay Blazensky说， VoiceBase的联合创始人兼首席收入官（CRO）。

Baker解释说：“就语音分析而言，任何BI供应商的附加值都更高。” “这是因为这种形式的数据和分析在历史上仅限于呼叫中心活动，例如，分析电话以了解客户情绪，投诉，升级，解决方案以及与客户保留和品牌声誉有关的其他事情。添加此呼叫中心数据混合其他数据可为企业提供更全面，更细致的输出以供操作。此外，语音分析可以扩展到呼叫中心之外，从而可以收集和挖掘更多的数据。”