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O que é Speech Analytics?

Speech Analytics é um software que consegue analisar e identificar informações específicas e até emoções em um grande volume de falas entre pessoas de forma automática. Incrível, não? Para isso, ele utiliza uma série de algoritmos matemáticos em conjunto com outra tecnologia chamada reconhecimento de fala, que pode ser oral ou escrita, o que permite que se encontre palavras ou expressões específicas, assim como a detecção de emoções positivas e negativas, tanto em tempo real como em gravações.

Essa tecnologia tem um grande potencial para empresas que possuem uma operação de atendimento ao cliente, onde diariamente são realizadas milhares ou até milhões de interações entre clientes e operadores, seja para consulta de informações e prestação de serviços como em um SAC, como também argumentações e negociações como nas operações de televendas e cobrança.

Quais os benefícios de adotar uma solução de Speech Analytics

Identificar oportunidades de vendas

Através da análise das interações (seja por telefone, chat ou e-mail) que seus clientes tem com a sua empresas todos os dias é possível identificar inúmeras oportunidades de venda, os famosos cross e upsell.

Isso é possível, por exemplo, ao se monitorar expressões como “quero saber sobre”, “estou interessado” entre outras. Como uma visão global é possível identificar quais produtos ou serviços estão tendo mais procura, por determinada categoria de clientes, para que sejam feitas mais ofertas para toda a carteira.

Melhorar a performance dos agentes

Outra vantagem fundamental do uso de uma solução de Speech Analytics é o monitoramento e treinamento dos agentes. Com ela é possível identificar desvios de linguagem que ocorreram durante os contatos, assim como formas de abordagem que mais agradaram (ou desagradaram) os clientes.

Isso tem ainda mais valor para operações de vendas e cobrança, em que é possível identificar rapidamente argumentações que estão sendo bem sucedidas para treinamento das equipes e obtenção de um aumento de resultado significativo.

Monitorar a concorrência

Uma das principais aplicações da tecnologia é no acompanhamento das citações a concorrentes para entender a percepção dos consumidores sobre o seu produto em comparação com a concorrência e até ofertas recebidas pelos seus clientes, para uma rápida tomada de ação comercial por parte da sua empresa.

Isso normalmente é feito utilizando a busca por nome de marcas, produtos e serviços dos concorrentes das interações dos clientes com o SAC e o contact center em geral.

5 recursos essenciais de um Speech Analytics

Se você já identificou a necessidade de ter uma solução de Speech Analytics para sua operação e agora está escolhendo entre as ferramentas disponíveis no mercado, você precisa ler este post com 5 funcionalidades essenciais para escolher uma solução acima da média.

Análise em tempo real

Para melhor usufruir de uma solução de Speech Analytics é necessário que a ferramenta tenha um sistema de monitoramento em tempo real e que seja possível extrair informações e insights durante as ligações para melhores tomadas de decisão.

Isto é, o sistema precisa destacar imediatamente qualquer alteração ou desvio durante um atendimento para que um incidente possa ser resolvido antes mesmo de se tornar um problema realmente.

Orientação para o operador durante o atendimento

Através da análise em tempo real, as principais soluções do mercado conseguem orientar os operadores a tomarem a melhor ação durante um atendimento ao cliente.

Como base na análise histórica de melhores práticas, o sistema diz ao agente qual a melhor saída, pensando em um melhor tempo de atendimento, uma melhor experiência para o cliente e/ou maximar as oportunidades de vendas.

Por exemplo, se durante a ligação de um cliente para um banco for detectado um possível caso de fraude, uma mensagem é enviada em tempo real de forma automática para o agente explicando qual o melhor procedimento para não colocar o cliente e a empresa em riscos.

Categorização automática de chamadas

Um sistema de Speech Analytics deve ter a capacidade de analisar 100% das ligações e categorizá-las automaticamente seguindo as regras de negócio da empresa. Com isso, o banco de dados fica organizado e é possível tomar ações e efetuar buscas de forma efetiva.

Dica: Aproveite as melhores práticas da equipe para treinar os profissionais e alavancar os resultados da sua operação.

Análise multicanal

A necessidade de interação com os clientes por diversos canais de comunicação é cada vez maior e a ferramenta de análise deve seguir essa tendência.

Além dos contatos por voz, é preciso analisar as interações que são feitas via chat, email, social media etc. Todas essas capacidades reunidas em uma única ferramenta reduzem o tempo de treinamento e facilita bastante a gestão da operação.

Transcrição do diálogo em texto (speech-to-text)

A transcrição das interações por voz é fundamental para a análise do discurso. Com as interações transcritas fica mais fácil de detectar as causas de problemas frequentes, soluções para estas situações, bem como o contexto em que esses temas foram citados.

Principais fornecedores de Speech Analytics do mercado

Por ser uma solução bastante sofisticada, apenas alguns players de mercado possuem a tecnologia necessária para oferecer um speech analytics capaz de entregar tudo que se espera.

O principal fornecedor do mercado certamente é a Nice Systems, empresa israelense líder de gravação de ligações inclusive no mercado brasileiro. É a empresa com a solução mais madura e com mais cases relevantes do mercado.

Outros fornecedores altamente capacitados são a Avaya e a Genesys, empresas muito reconhecidas pelas soluções para contact center.

Estas soluções são ofertadas às empresas através de seus parceiros, como a DDS, que oferecem uma consultoria especializada para o desenho e a implementação da tecnologia, assim como atua na integração da solução com outros sistemas e no suporte técnico, garantindo o bom funcionamento do sistema e o alcance dos objetivos esperados no projeto.

Nota: Este post foi inicialmente publicado em 20 de agosto de 2014. Foi atualizado e reeditado em 21 de novembro de 2017

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