Langsung ke konten

Benchmark

Kinerja AMD. Diukur dengan jujur.

Metodologi benchmark kami, metrik yang kami pantau, bahasa yang kami uji, dan keterbatasan yang kami akui. Jika kami tidak memiliki angka yang diukur pada trafik seperti milik Anda, kami akan mengatakannya alih-alih mengutip angka.

Jawaban singkat

Apa yang diukur oleh benchmark DialerBee? Benchmark ini mengukur akurasi AMD berbasis AI: model mengklasifikasikan transkrip real-time dari 3 detik pertama audio panggilan sebagai manusia atau mesin penjawab, dan kami melakukan benchmark tersebut pada 9 dari 11 bahasa yang didukung (bahasa Portugis dan bahasa Indonesia belum termasuk dalam data pilot), berbagai lingkungan carrier, dan jenis kampanye. Data acuan (ground truth) berasal dari koreksi agen: agen yang tidak setuju dengan suatu klasifikasi dapat menandainya dengan satu klik, dan evaluasi dilakukan secara berkelanjutan, bukan sebagai uji laboratorium satu kali. Lima metrik dipantau: akurasi, tingkat positif palsu, tingkat negatif palsu, latensi deteksi, dan tingkat koreksi oleh agen. Angka yang dipublikasikan berasal dari pilot internal dan berlaku pada kondisi pilot tertentu; apabila kami belum memiliki angka yang diukur pada trafik seperti milik Anda, kami akan menyampaikannya secara terbuka alih-alih mengutip suatu angka.

Yang Kami Uji

Akurasi AMD di berbagai bahasa

AMD AI DialerBee menggunakan klasifikasi transkrip pada 3 detik pertama audio panggilan untuk menentukan apakah yang mengangkat adalah manusia atau mesin penjawab. Kami menguji sistem ini di berbagai bahasa, lingkungan operator, dan jenis kampanye untuk mengukur akurasi di dunia nyata.

Berbeda dengan vendor yang melaporkan akurasi dalam kondisi laboratorium, benchmark kami mencerminkan data produksi dengan segala noise, variasi operator, dan perbedaan regional yang muncul pada kampanye outbound sungguhan.

Metodologi

Cara kami mengukur akurasi

Klasifikasi Transkrip

Model AMD mengklasifikasikan transkrip real-time dari 3 detik pertama audio. Model membaca kata dan frasa, bukan gelombang audio atau pola bunyi bip.

Override Agen sebagai Ground Truth

Saat agen tidak setuju dengan klasifikasi AMD, mereka menandainya dengan satu klik. Override ini menjadi label ground truth untuk mengukur akurasi.

Evaluasi Berkelanjutan

Benchmark bukan pengujian sekali jalan. Kami terus mengevaluasi akurasi terhadap aliran override agen di seluruh kampanye produksi.

Metrik yang Dipantau

Lima metrik yang penting

Akurasi

Tingkat klasifikasi yang benar secara keseluruhan di semua panggilan.

Tingkat False Positive

Panggilan manusia yang keliru diklasifikasikan sebagai mesin.

Tingkat False Negative

Panggilan mesin yang keliru diklasifikasikan sebagai manusia.

Latensi Deteksi

Waktu dari panggilan diangkat hingga keputusan klasifikasi AMD.

Tingkat Override Agen

Persentase panggilan di mana agen mengoreksi keputusan AMD.

Ringkasan Benchmark

Ringkasan publik dari pilot internal

Angka terperinci per bahasa, per operator, dan per wilayah dari pilot internal kami tersedia atas permintaan.

Metrik Ringkasan Publik Catatan
Panggilan yang dievaluasi Kisaran 10,000–50,000 Di seluruh kampanye pilot internal
Rentang tanggal Q1–Q2 2026 Diperbarui saat data pilot baru tersedia
Bahasa yang diuji 9 EN, AR, ES, FR, IT, DE, TR, HI, UR
Wilayah yang diuji MENA, Eropa, Amerika Utara Komposisi operator berbeda per wilayah
Jenis kampanye Penagihan, BPO, penjualan, asuransi Hasil disegmentasi jika memungkinkan
Tingkat false positive AMD Di bawah 3% pada pilot tertentu Manusia keliru diklasifikasikan sebagai mesin
Tingkat false negative AMD Di bawah 5% pada pilot tertentu Mesin keliru diklasifikasikan sebagai manusia
Median latensi deteksi Kurang dari 1 detik Dari diangkat hingga keputusan AMD
Latensi deteksi P90 Di bawah 1,5 detik Dari diangkat hingga keputusan AMD
Tingkat koreksi oleh agen Kisaran 2–5% Tingkat koreksi manual pada kampanye pilot
Peningkatan contact rate Hingga 4x dibandingkan panggilan manual Dalam alur kerja pilot; hasil dapat berbeda
Pengurangan waktu idle Kisaran 30–45% Pada kampanye pilot tertentu

Berdasarkan benchmark pilot internal. Hasilnya bervariasi menurut jenis kampanye, kualitas daftar, operator, wilayah, bahasa, konfigurasi pacing, dan alur kerja agen. Perilaku per bahasa dan per operator cukup berbeda sehingga kami lebih memilih mengukurnya di rute Anda sendiri selama pilot daripada mempublikasikan rata-rata yang tidak akan sesuai dengan yang Anda lihat. Sebelum pilot, Anda bisa menilai setup Anda saat ini dengan metodologi ini melalui Penilaian mandiri akurasi AMD.

Bahasa yang Diuji

Sembilan dari sebelas bahasa, data pilot nyata

EN

English

AR

Arab

ES

Spanyol

FR

Prancis

IT

Italia

DE

Jerman

TR

Turki

HI

Hindi

UR

Urdu

Benchmark bahasa Arab mencakup varian dialek Teluk, Levant, dan Mesir. Benchmark Hindi dan Urdu mencakup varian regional. Setiap bahasa diuji secara terpisah dengan rincian per operator dan per wilayah.

Keterbatasan

Yang tidak dapat diungkapkan benchmark

Hasil bervariasi menurut operator. Operator yang berbeda menghasilkan sapaan pesan suara, kualitas audio, dan waktu koneksi yang berbeda.

Hasil bervariasi menurut jenis kampanye. Kampanye penagihan memiliki pola pengangkatan yang berbeda dari kampanye penjualan atau survei.

Hasil bervariasi menurut wilayah. Gaya sapaan pesan suara, infrastruktur operator, dan kondisi jaringan berbeda di setiap pasar.

Hasil bervariasi menurut kualitas daftar. Nomor usang, nomor salah, dan saluran terputus memengaruhi kinerja AMD secara berbeda.

Benchmark mencerminkan kinerja agregat. Hasil kampanye individual bisa lebih tinggi atau lebih rendah dari rata-rata yang dilaporkan.

Data benchmark pilot internal lengkap tersedia atas permintaan

Laporan benchmark pilot internal dengan tabel akurasi per bahasa, rincian per operator, dan data tren historis tersedia bagi calon pelanggan yang memenuhi syarat di bawah NDA. Hubungi tim kami untuk meminta akses.

Minta data benchmark

Jadwalkan demo dan kami akan membagikan hasil benchmark AMD terperinci yang relevan dengan bahasa, wilayah, dan jenis kampanye Anda.

Lihat situs lengkap dalam bahasa Inggris →