Konuşma Analizi Nedir?

Bir çağrı merkezi, bir haftada herhangi bir ekibin bir yılda dinleyebileceğinden daha fazla kayıtlı konuşma üretir. Geleneksel olarak bu, kalite güvencesinin genellikle çok küçük bir örneklem üzerinden çalıştığı ve müşterilerin ne söylediğine dair her sorunun anekdotlardan yola çıkarak yanıtlandığı anlamına geliyordu. Konuşma analizi, inceleme birimini çağrıdan veri kümesine değiştirir: konuşmalar metne dönüştürüldüğünde, hepsini arayabilirsiniz.

Bu süreç, sıklıkla karıştırılan iki bölümden oluşur. Transkripsiyon, görüşmenin zaman damgalı ve konuşmacı etiketli metnini üretir. Analiz ise bu metin üzerinde çalışarak, üzerinde işlem yapılmaya değer bilgileri çıkarır. Birincisi teknik bir yetenektir. İkincisi ise operasyonel değerin asıl bulunduğu ve platformların en çok farklılık gösterdiği alandır.

Ne Çıkarılıyor?

• Özetler. Konuşmanın ana noktalarını ve eylem maddelerini içeren, temsilciın ezberden yazmasına gerek kalmadan oluşturulmuş yapılandırılmış bir özet.
• Duygusallık. Konuşma düzeyinde ve genel görüşme için verilen puan, incelenmeye değer etkileşimleri ortaya çıkarmak için kullanılır.
• Anahtar kelimeler. Yapılandırılmış terimler ve ifadeler eşleştirilir ve bunlara ilişkin uyarılar verilir; bu şekilde gizlilik kontrolleri otomatikleştirilir.
• Uyumluluk işaretleri. Gerekli ifadelerin eksik olduğu veya yasaklanmış ifadelerin bulunduğu aramalar.
• Dil. Çok dilli bir katın, yukarıdakilerin herhangi birinin doğru şekilde uygulanabilmesi için öncelikle ihtiyaç duyduğu, çağrı başına tespit özelliği.

Belirtilmesi Gereken Sınırlar

Transkripsiyon doğruluğu homojen değildir. Kötü ses kalitesi, yoğun arka plan gürültüsü, karşılıklı konuşma ve modelin daha az karşılaştığı aksan veya lehçelerle birlikte doğruluk azalır ve sonraki tüm analizler bu azalmayı miras alır. Duygu puanlaması, bir müşterinin nasıl hissettiğinin bir ölçüsü olmaktan ziyade, yararlı bir önceliklendirme sinyalidir ve hangi aramaların insan tarafından inceleneceğini seçmenin bir yolu olarak ele alınmalıdır. Anahtar kelime eşleştirme, anlamı değil kelimeleri bulur, bu nedenle alışılmadık bir ifadeyle sunulan bir açıklama eksik olarak işaretlenebilir. Bunların hiçbiri araçların değerini düşürmez; onları incelemenin yerini almak yerine, inceleyicileri doğru aramalara yönlendiren bir filtre haline getirir.

DialerBee Konuşma Analizini Nasıl Ele Alıyor?

DialerBee'nin çağrı transkripsiyonu Bu sistem, görüşme gerçekleşirken çağrı sesini işler. Temsilci ve müşteri ses kanallarını ayırır, her konuşmacıyı zaman damgalarıyla bağımsız olarak yazıya döker, dili otomatik olarak algılar ve çağrı bittiği anda zaman damgalı, konuşmacı etiketli bir transkript sunar. Transkripsiyon, lehçe farkındalığıyla 11 dili kapsar. Buradan, modeller önemli noktalar ve eylem maddeleri, olumlu, olumsuz, nötr veya hayal kırıklığı olarak puanlanan duygu durumu, anahtar kelime eşleşmeleri ve uyumluluk işaretleri içeren özetler çıkarır ve bu özetler, durumlar, duygu puanları ve anahtar ifadeler web kancası veya REST API aracılığıyla CRM gönderilebilir.

Tam metin araması, temsilci, tarih aralığı, kampanya, anahtar kelime ve duygu puanı filtreleriyle tüm transkriptlerde çalışır; böylece uyumluluk ekibi saatlerce süren kayıtları dinlemek yerine belirli etkileşimleri denetleyebilir. Transkript verileri, PostgreSQL satır düzeyinde güvenlik kullanılarak kiracı başına izolasyonla depolanır ve saklama politikaları kiracı başına yapılandırılabilir. Canlı tarafta, temsilciye yardım Görüşme devam ederken özeti oluşturur, duygu analizini yalnızca İngilizce değil, Arapça dil desteğiyle canlı olarak okur, saklanan ve aranan verilerin müşterinin okuduğu her şeyin düz metin kopyası olmaması için transkriptleri düzenler, bunları politikanızda saklar ve bir dava veya düzenleyici kurum talep ettiğinde yasal saklama ve dışa aktarmayı destekler. Kalite güvence puan kartları Puanlama yaparken ses kaydının yanında tam metni de görebilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

Transkripsiyon ve konuşma analizi arasındaki fark nedir?

Transkripsiyon, konuşmayı metne dönüştürür. Konuşma analizi ise bu metinle yaptığınız işlemlerdir: arama, duygu analizi, anahtar kelimelerin belirlenmesi, eksik açıklamaların işaretlenmesi ve konuşmanın özetlenmesi. Transkripsiyon girdi, analiz ise çıktıdır; bu nedenle bir platform mükemmel transkripsiyona sahip olabilir ancak bunun üzerine çok az analitik değer ekleyebilir.

Konuşmacı ayrımının önemi nedir?

Çünkü neredeyse her yararlı soru, kimin ne söylediğiyle ilgilidir. Bilgilendirmeyi temsilci mi yaptı, yoksa müşteri mi dile getirdi? İtiraz müşteri tarafından mı dile getirildi, yoksa temsilci tarafından mı öngörüldü? Temsilci ve müşteri ses kayıtlarının ayrı ayrı yazıya dökülmesi, bu soruların birleştirilmiş bir metinden tahmine dayalı bir değerlendirme yerine cevaplanabilir olmasını sağlar.

Pratikte transkripsiyon ne kadar doğrudur?

Bu durum, ses kalitesine, aksana, lehçeye, arka plan gürültüsüne ve konuşmacıların ne kadar üst üste bindiğine bağlı olarak değişir. Sessiz bir zeminde temiz bir kulaklık, gürültülü bir hattan çok daha iyi metin üretir; bu da kontrol edilebilir en büyük faktördür. Lehçe kapsamı, dil kapsamı kadar önemlidir: bir dilin bir varyantı üzerinde eğitilmiş bir model, diğer bir varyantı daha az iyi işler.

Konuşma analizi, uyumluluk izleme amacıyla kullanılabilir mi?

Evet, ve bu en güçlü kullanım alanlarından biri. Anahtar kelime listeleri, gerekli bir açıklamanın eksik olduğu veya yasaklanmış bir ifadenin kullanıldığı aramaları işaretleyebilir; bu da uyumluluk incelemesini örneklem dinlemekten tüm popülasyonu aramaya dönüştürür. İnsan incelemecinin yerini almak yerine, inceleme kapsamını daraltır.

Transkriptlerdeki hassas verilere ne yapılmalı?

Mümkünse, saklanmadan önce düzenlenmeli ve süresiz olarak saklanmak yerine bir politika çerçevesinde muhafaza edilmelidir. Transkript arşivi, müşterilerin sesli olarak okuduğu her şeyin aranabilir bir kopyasıdır; bu, saklamak istemediğiniz şeyleri de içerir, bu nedenle düzenleme ve saklama sonradan eklenen bir unsur değil, tasarımın bir parçasıdır.

İlgili terimler: temsilciye yardım, nöbet sonrası çalışma, CSAT, telesekreter algılama Ve Yapay zekâ sesli asistanı.