Konuşma Analitiği (Speech Analytics) Nedir?

Bir çağrı merkezi bir haftada, herhangi bir ekibin bir yılda dinleyebileceğinden fazla kayıtlı görüşme üretir. Geleneksel olarak bu, kalite güvencenin genellikle çok küçük bir örneklemle çalışması ve müşterilerin ne söylediğine dair her sorunun anekdotlarla yanıtlanması demekti. Konuşma analitiği inceleme birimini tek çağrıdan tüm veri kümesine taşır: görüşmeler metne dönüştüğünde hepsinde arama yapabilirsiniz.

Süreç, sık karıştırılan iki yarıdan oluşur. Transkripsiyon, çağrının zaman damgalı, konuşmacı etiketli metnini üretir. Analitik ise bu metin üzerinde çalışarak harekete geçmeye değer bilgileri çıkarır. İlki teknik bir yetenektir. İkincisi ise operasyonel değerin asıl bulunduğu ve platformların en çok ayrıştığı yerdir.

Neler Çıkarılır?

• Özetler. Temsilcinin hafızasından yazmasına gerek kalmadan üretilen, ana noktaları ve aksiyon maddelerini içeren yapılandırılmış görüşme özeti.
• Duygu analizi. İfade düzeyinde ve çağrının geneli için verilen, incelenmeye değer etkileşimleri öne çıkarmak için kullanılan puan.
• Anahtar kelimeler. Tanımlanmış terim ve ifadelerin eşleştirilip uyarıya dönüştürülmesi; zorunlu bilgilendirme kontrolleri bu şekilde otomatikleştirilir.
• Uyumluluk işaretleri. Zorunlu ifadenin eksik göründüğü veya yasaklı ifadenin geçtiği görülen çağrılar.
• Dil. Çağrı başına dil tespiti; çok dilli bir operasyonda yukarıdakilerin doğru uygulanabilmesi için önce buna ihtiyaç vardır.

Belirtilmesi Gereken Sınırlar

Transkripsiyon doğruluğu her yerde aynı değildir. Kötü ses, yoğun arka plan gürültüsü, üst üste konuşma ve modelin daha az gördüğü aksan ya da lehçelerle düşer; sonraki her analiz de bu düşüşü devralır. Duygu puanlaması, müşterinin ne hissettiğinin ölçümü değil, yararlı bir önceliklendirme sinyalidir ve hangi çağrıları bir insanın inceleyeceğini seçmenin bir yolu olarak ele alınmalıdır. Anahtar kelime eşleştirme anlamı değil kelimeleri bulur; alışılmadık ifadelerle yapılan bir bilgilendirme eksik olarak işaretlenebilir. Bunların hiçbiri araçların değerini azaltmaz; onları incelemenin yerine geçen bir şey değil, inceleyicileri doğru çağrılara yönlendiren bir filtre yapar.

DialerBee Konuşma Analitiğini Nasıl Yönetir?

DialerBee'nin çağrı transkripsiyonu görüşme sürerken çağrı sesini işler. Temsilci ve müşteri ses kanallarını ayırır, her konuşmacıyı zaman damgalarıyla ayrı ayrı yazıya döker, dili otomatik algılar ve çağrı biter bitmez zaman damgalı, konuşmacı etiketli bir transkript sunar. Transkripsiyon lehçe farkındalığıyla 11 dili kapsar. Ardından modeller ana noktalar ve aksiyon maddeleri içeren özetleri, olumlu, olumsuz, nötr veya hayal kırıklığı olarak puanlanan duygu durumunu, anahtar kelime eşleşmelerini ve uyumluluk işaretlerini çıkarır; bu özetler, çağrı sonuçları, duygu puanları ve anahtar ifadeler webhook veya REST API ile CRM'inize aktarılabilir.

Tam metin arama; temsilci, tarih aralığı, kampanya, anahtar kelime ve duygu puanı filtreleriyle tüm transkriptlerde çalışır; böylece uyumluluk ekibi saatlerce kayıt dinlemek yerine belirli etkileşimleri denetleyebilir. Transkript verileri PostgreSQL satır düzeyi güvenlik (RLS) ile kiracı bazında izole saklanır ve saklama politikaları kiracı bazında yapılandırılabilir. Canlı tarafta temsilci asistanı özeti çağrı devam ederken oluşturur, duygu durumunu yalnızca İngilizceye göre değil Arapçaya duyarlı biçimde canlı okur, transkriptleri maskeler (redaksiyon) ki saklanan ve aranan şey müşterinin okuduğu her şeyin düz metin kopyası olmasın, bunları politikanıza göre saklar ve bir dava veya düzenleyici talep ettiğinde yasal saklama (legal hold) ve dışa aktarmayı destekler. QA puan kartları modülündeki inceleyiciler puanlama yaparken ses kaydının yanında tam transkripti görür.

Sıkça sorulan sorular

Transkripsiyon ile konuşma analitiği arasındaki fark nedir?

Transkripsiyon konuşmayı metne çevirir. Konuşma analitiği ise o metinle yaptığınız şeydir: içinde arama yapmak, duygu puanlamak, anahtar kelimeleri yakalamak, eksik bilgilendirmeleri işaretlemek ve görüşmeyi özetlemek. Transkripsiyon girdidir, analitik çıktıdır; bu yüzden bir platform mükemmel transkripsiyona sahip olup üzerine çok az analitik değer katabilir.

Konuşmacı ayrımı neden önemlidir?

Çünkü yararlı soruların neredeyse tamamı kimin ne söylediğiyle ilgilidir. Bilgilendirmeyi temsilci mi yaptı, yoksa müşteri mi bahsetti? İtirazı müşteri mi dile getirdi, yoksa temsilci mi önceden ele aldı? Temsilci ve müşteri sesini ayrı ayrı yazıya dökmek, bu soruları birleşik bir transkriptten tahmin etmek yerine yanıtlanabilir kılar.

Transkripsiyon pratikte ne kadar doğrudur?

Ses kalitesine, aksana, lehçeye, arka plan gürültüsüne ve konuşmacıların ne kadar üst üste konuştuğuna göre değişir. Sessiz bir ortamda temiz bir kulaklık, gürültülü bir hattan belirgin şekilde daha iyi metin üretir; bu, kontrol edilebilir en büyük etkendir. Lehçe kapsamı da dil kapsamı kadar önemlidir: bir dilin bir varyantıyla eğitilmiş model, başka bir varyantta daha zayıf kalır.

Konuşma analitiği uyumluluk izleme için kullanılabilir mi?

Evet; en güçlü kullanım alanlarından biridir. Anahtar kelime listeleri, zorunlu bir bilgilendirmenin eksik göründüğü veya yasaklı bir ifadenin kullanıldığı çağrıları işaretleyebilir; bu da uyumluluk incelemesini bir örneklemi dinlemekten tüm çağrılarda arama yapmaya dönüştürür. İnceleyicinin yerini almaz, bir insanın incelemesi gerekenleri daraltır.

Transkriptlerdeki hassas verilere ne olmalı?

Mümkünse saklanmadan önce maskelenmeli ve süresiz tutulmak yerine bir politikaya göre saklanmalıdır. Transkript arşivi, müşterilerin yüksek sesle okuduğu her şeyin, tutmak istemeyeceğiniz bilgiler dahil, aranabilir bir kopyasıdır; bu yüzden maskeleme ve saklama sonradan düşünülen bir şey değil, tasarımın parçasıdır.

İlgili terimler: temsilci asistanı, çağrı sonrası işlem, CSAT, telesekreter algılama (AMD) ve Yapay zeka sesli temsilcisi.