Il termine speech analytics indica una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale che consente di estrapolare dati e informazioni preziose dalle conversazioni tra clienti e operatori di call center o da messaggi vocali

Tra le righe di una conversazione possono nascondersi innumerevoli informazioni: un sentimento di noia, fastidio, fretta o al contrario di approvazione (customer sentiment), la scelta di parole con un’accezione positiva o negativa, eloquenti pause e così via. Poiché molte aziende utilizzano ancora oggi il call center e molti clienti prediligono il contatto telefonico, l’analisi vocale, o meglio del discorsi – speech analytics – si rivela preziosa. L’intelligenza artificiale permette oggi di analizzare nel dettaglio una conversazione registrata durante una chiamata al customer service o ai contact centers, migliorando così di volta in volta la customer experience.

Speech analytics: cos’è

La speech analytics è una tecnologia che utilizza algoritmi avanzati per analizzare le registrazioni audio di conversazioni vocali. Questa analisi può essere applicata a varie forme di comunicazione vocale, come chiamate telefoniche (customer interactions / customer calls), messaggi vocali o registrazioni di incontri (call recordings), con lo scopo di estrarre informazioni utili e ottenere insights significativi.

La prima fase della speech analytics spesso consiste nella trascrizione del parlato in testo scritto, utilizzando tecnologie di riconoscimento vocale automatico (ASR – Automatic Speech Recognition). Una volta trascritto, il contenuto può essere analizzato per identificare parole chiave, frasi ricorrenti, temi principali discussi. Questo processo spesso include anche l’analisi di sentiment e l’identificazione delle emozioni espresse durante la conversazione.

Speech analytics AI

L’intelligenza artificiale (IA) gioca un ruolo fondamentale nella speech analytics, migliorando la capacità di analizzare e comprendere le conversazioni vocali in modi più sofisticati e accurati. In primo luogo, attraverso algoritmi di deep learning, l’AI migliora notevolmente la precisione del riconoscimento vocale automatico e consente di trascrivere il parlato in testo scritto, riconoscendo anche vari accenti, dialetti e lingue diverse.

Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono poi utilizzati per comprendere e analizzare il contenuto delle conversazioni trascritte identificando parole chiave, cogliendo il tono e l’emozione e classificando le conversazioni in base agli argomenti trattati. Gli strumenti di intelligenza artificiale oggi risultano estremamente precisi e consentono di  analizzare grandi volumi di dati vocali in tempo reale.

Speech analytics software

Oggi esistono diversi software e strumenti di speech analytics che le aziende possono implementare per migliorare il proprio servizio. Vediamone alcuni:

• Google Cloud Speech-to-Text, un servizio di trascrizione vocale che utilizza tecnologie avanzate di machine learning (da integrare con altri strumenti);
• NICE Nexidia, una delle soluzioni leader nel campo della speech analytics, con strumenti per l’analisi delle conversazioni, il monitoraggio della qualità e l’ottimizzazione delle prestazioni dei call center;
• Verint Speech Analytics, uno strumento che permette di analizzare le interazioni vocali per migliorare il servizio clienti, garantire la conformità e ottimizzare le operazioni aziendali;
• CallMiner Eureka, una piattaforma di analisi delle conversazioni che utilizza l’intelligenza artificiale per trascrivere e analizzare le chiamate;
• Genesys Speech Analytics, un software di speech analytics integrato con la sua piattaforma di contact center, particolarmente utile per migliorare le performance del servizio clienti e garantire la qualità delle interazioni;
• AWS Contact Lens for Amazon Connect, una soluzione basata sul cloud che utilizza l’intelligenza artificiale per analizzare le conversazioni nei call center, integrata con Amazon Connect.

Vantaggi e limiti

La speech analytics è uno strumento molto efficace che consente di cogliere elementi che altrimenti andrebbero persi. Grazie all’analisi automatizzata e in tempo reale di grandi volumi di dati fornisce informazioni dettagliate che possono guidare le decisioni strategiche, oltre che migliorare le interazioni con i clienti attraverso risposte e azioni personalizzate. In particolare, la speech analytics permette di:

• comprendere le esigenze, le preoccupazioni e le aspettative dei clienti, in modo da fornire risposte mirate e soddisfacenti;
• identificare problemi ricorrenti e aree di insoddisfazione;
• individuare aree di miglioramento relative agli operatori dei call center e a sviluppare specifici programmi di formazione;
• garantire che le interazioni con i clienti siano in linea con gli standard di qualità aziendali;
• cogliere segnali di interesse per prodotti o servizi aggiuntivi;
• comprendere quali approcci di vendita funzionano meglio.

D’altra parte, occorre considerare che gli algoritmi di IA possono essere complessi e richiedere risorse computazionali significative. Ma soprattutto, si apre inevitabilmente un tema legato alla privacy e alla protezione dei dati sensibili. Le aziende devono assicurarsi che le proprie pratiche di speech analytics siano conformi alle normative vigenti, come il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) e soprattutto ottenere il consenso esplicito da parte delle persone coinvolte nelle conversazioni registrate o analizzate in tempo reale.