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ヘルプデスクへの電話は、会社の顧客との最初の接触、ならびに良い印象を与えたり、問題を解決したり、販売したりする機会を構成します。 これにより、これらの呼び出しに含まれる情報は非常に価値があり、アクセスがやや困難になります。 言い換えれば、音声通話は大きなチャンスです。 Gartner Researchによると、顧客との会話の90％以上が電話で行われ、企業にとって膨大な量の貴重なデータが生成されています。 MarketsandMarkets Researchによると、音声分析は急増しており、2020年までに10億ドルの産業になると予想されています。
音声会話は、より良い顧客体験を促進し、貴重なフィードバックを生成できます。 スピーチは、顧客の反応を測定するために使用される、より微妙で正確な分析ツールです。 これは、好ましくない顧客体験が顧客の不満、ブランド価値の低下、および販売損失につながる可能性があるヘルプデスク環境で特に当てはまります。
毎日、5600万時間の顧客電話が行われています。 それは約4, 000億語話されています。 企業にとってより重要なことは、このデータは顧客の入力とビジネスインテリジェンス（BI）の集中的なソースになる可能性があることです。
音声分析とは
音声分析は、音声記録から意味を抽出するプロセスであるため、人工知能（AI）を使用してこれらを分析し、企業が会話のより深い洞察に使用できるデータを解析できます。 音声分析ソフトウェアは、既存のサポートコールに何時間もかかり、AIを使用してコール上の複数のスピーカーを分離し、音声ピッチとトーンのキューを分析して発信者の感情状態を検出し、よく言及されるキーワードを見つけて追跡します。
PCMagのBIおよびデータベースの専門家であるPam Baker氏は、次のように述べています。 「音声読み上げはボイスメールメッセージでは一般的であり、非常に成熟した形式の読み上げです。テキストに変換されると、分析作業は他のテキストベースの入力とほぼ同じになります。」
会話からダッシュボードへ
音声分析に使用されるデータの多くは、コールやテキストチャットやビデオ会議などの対話を自動的に記録したクラウドベースのVoice-over-IP（VoIP）システムから取得されます。 ほとんどの場合、このデータはクラウドPBXを実行しているサーバーに残ります。これは、これらのプラットフォームがSoftware-as-a-Service（SaaS）モデルでも展開されている限り、音声分析ソリューションに適しています。 VoIPシステムまたはコールセンターと簡単に統合できます。
AIを活用した音声分析ベンダーVoiceBaseは、最近、データの視覚化とBIマーケットリーダーのTableauと提携しました。 VoiceBaseのソリューションを使用することで、コールセンターのオーディオ録音を解析し、リッチテキスト形式のデータソースとして使用できるようになり、Tableau Desktopでリッチな視覚化を実現できます。
その結果、企業は以前は持っていなかった洞察にアクセスできるようになります。 これらには、自然言語処理（NLP）を使用して、記録されたコンテンツを発見可能にするキーワードとトピックを表示することが含まれます。 機械学習（ML）は、音声分析を拡張し、会話のメトリックを生成するために採用され、コールドライバーとビジネストレンドをもたらします。 この情報を使用して、コールセンターの対話を改善し、コールエージェントスクリプトを合理化し、改善が必要な製品またはサービスの領域を強調することができます。
「音声分析は、自然言語のクエリとオーディオまたはビデオデータマイニングを使用するように既に調整されているBIベンダーに自然にフィットすると思います。他のBIベンダーはそれを適合させるためにより多くの作業を行う必要があるかもしれませんが、それでも意味がありますそうします」と、ベイカーは言いました。
BIベンダーのインタラクティブダッシュボードから利用できるようになったら、ユーザーは会社の呼び出しにドリルダウンして、苦情、競合に関する言及、エージェントの相互作用、オーバートーク、販売異議、解約予測（顧客がサービスまたは製品をキャンセルするかどうかの予測）を理解できます）。 予測分析を使用して、複雑なイベントを検出し、過去の呼び出しとパターンに基づく将来の顧客の行動を予測します。
音声データの視覚化の仕組み
AIおよびMLテクノロジーを音声通話に適用すると、会話を定量化可能で実用的なデータストリームに変換する必要があります。 VoiceBaseのソリューションの場合、これらのデータストリームは複数のデータフィードに分類されます。 これらは、コール予測、コール分類、変換メトリクス、トランスクリプションを含む幅広い分析で構成されています。 これらの分析は、BIレンズを通して見ると、ブランドの健全性、競合分析、カスタマージャーニー、マーケティングキャンペーン分析、エージェントモニタリング、販売最適化のスナップショットをユーザーに提供するのに役立ちます。
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「過去にコールセンターに閉じ込められていた音声分析データをより活用し、Tableauがすでに提供している大量のBIと相関させたいというお客様の要望に大きな傾向が見られました」とJay Blazenskyは述べました。 VoiceBaseの共同設立者兼最高収益責任者（CRO）。
「音声分析の場合、BIベンダーの付加価値は高くなります」とBaker氏は説明します。 「これは、この形式のデータと分析は、コールセンターの活動に限定されてきたためです。たとえば、顧客の感情、苦情、エスカレーション、解決、および顧客維持とブランド評価に関連するその他のことに関するコールの分析です。このコールセンターデータの追加さらに、音声分析をコールセンター以外にも拡張して、さらに多くのデータを収集してマイニングできるようにすることができます。」
