Análise de Discurso

O que é análise de fala?

A análise de fala é o processo de analisar áudio para obter informações relevantes para os negócios usando inteligência artificial (IA).

Na maioria dos casos, a análise de fala é aplicada a chamadas de clientes para uma empresa. O software de análise de fala avalia o áudio para procurar palavras e frases de gatilho que indiquem sentimento ou emoções do cliente.

A análise de fala não se limita apenas às palavras que os clientes estão dizendo. Em softwares mais avançados, o tom e a entrega das conversas podem ser analisados para fornecer insights sobre pensamentos ou sentimentos não expressos.

Tipos de análise de fala

Dependendo de como uma empresa deseja usar as informações coletadas nas chamadas de clientes, a análise de fala pode ser de dois tipos:

• Análise em tempo real. Este tipo de análise de fala é conduzido enquanto os representantes de negócios estão em chamadas com os clientes. A coleta de dados ao vivo significa que ações podem ser tomadas imediatamente enquanto a empresa ainda está com o cliente na chamada.
• Análise pós-chamada. A alternativa à análise de fala em tempo real é a análise pós-chamada. Gravações de chamadas de clientes são passadas por ferramentas de análise de fala, onde insights são extraídos com base em palavras de gatilho.

Elementos básicos da análise de fala

Independentemente do tipo de análise de fala conduzida, os elementos básicos para realizar uma análise bem-sucedida incluem:

• Processamento de dados. O primeiro passo na análise de fala é reunir as informações a serem avaliadas. Usando reconhecimento automático de fala (ASR), processamento de linguagem natural (NLP) e transcrição, as ferramentas de análise de fala podem processar e extrair insights valiosos do áudio de entrada.
• Análise de dados. Uma vez que o software tenha sido executado, as equipes podem revisar e analisar as informações descobertas. Em alguns casos, uma etapa adicional de processamento pode ocorrer antes da análise para remover informações pessoais identificáveis (PII) sensíveis.
• Compartilhamento de insights. Uma vez que a análise tenha ocorrido, a equipe pode compartilhar suas descobertas. Os resultados da análise de fala são tipicamente medidos em relação a metas estabelecidas, como indicadores-chave de desempenho (KPIs) para garantir que as metas de satisfação do cliente sejam alcançadas e se alguma insatisfação precisa ser abordada.

Benefícios da análise de fala

Existem vários benefícios que as empresas experimentam ao usar ferramentas de análise de fala. Estes incluem:

• Aumento da satisfação do cliente. Particularmente quando revisados em tempo real, os dados de análise de fala podem fornecer às equipes de suporte ao cliente informações cruciais que podem ser usadas em chamadas para melhorar a experiência do cliente. Mesmo ao usar dados pós-chamada, no entanto, os funcionários de atendimento ao cliente podem ser treinados usando chamadas reais e estar melhor preparados para responder a perguntas que possam surgir no futuro.
• Melhoria no desempenho dos funcionários. Saber quais sinais procurar em chamadas pode dar aos funcionários de suporte ao cliente a confiança para resolver problemas em futuras chamadas de clientes. A análise de fala também pode ajudar a identificar perguntas frequentes, o que significa que as equipes podem ser informadas e preparadas para essas perguntas uma vez que tenham sido reconhecidas.
• Maior eficiência operacional. As informações coletadas de ferramentas de análise de fala podem fornecer insights valiosos para as equipes de marketing, vendas e desenvolvimento de produtos. Saber onde as equipes estão falhando em ajudar os clientes ou áreas específicas em que os clientes estão tendo dificuldades pode levar a treinamentos adicionais da equipe e a otimização de processos para melhorar a experiência do cliente.

Melhores práticas para análise de fala

Ao implementar software de análise de fala pela primeira vez, as empresas devem seguir várias melhores práticas para obter os dados mais úteis das chamadas de clientes. Estas podem incluir:

• Monitorar todas as chamadas para obter insights. Quanto mais informações uma empresa puder reunir sobre seus clientes reais, mais influente será a ação tomada após as chamadas. Insights baseados em dados podem impactar significativamente o resultado financeiro da empresa, então todas as chamadas devem ser monitoradas usando software de análise de fala, se possível.
• Definir palavras ou frases de gatilho com antecedência. Ao lançar uma nova ferramenta de análise de fala, é melhor programar o software com palavras e frases selecionadas que você já sabe que os clientes podem usar para indicar sentimentos positivos e negativos. Isso ajuda a identificar pontos de dor recorrentes para os clientes e estabelecer novos protocolos para lidar com problemas.
• Reconhecer a equipe por experiências positivas. Embora seja importante lidar com qualquer interação negativa que um cliente possa ter com a empresa, também é uma boa prática reconhecer e recompensar a equipe que cria experiências positivas para os clientes. Isso não deve se limitar a fazer uma venda, também. Qualquer interação útil que um cliente tenha pode levar a uma venda futura ou a uma melhor retenção, então esses esforços também devem ser recompensados.
• Criar um sistema para conformidade. Manter a privacidade e a segurança em torno de informações sensíveis do cliente é tão crucial em chamadas quanto em um ponto de venda ou em qualquer outro meio. Ao configurar o software de análise de fala, certifique-se de que as verificações de conformidade relevantes tenham sido feitas. Em alguns casos, a IA pode redigir automaticamente certos tipos de informações antes que os dados da chamada sejam fornecidos à equipe.

Crie experiências mais positivas e perspicazes para seus clientes quando eles ligarem para sua empresa usando software de central de atendimento.