Phân tích giọng nói sử dụng trí tuệ nhân tạo là phần mềm nhận dạng giọng nói hoạt động bằng cách sử dụng các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Với phân tích giọng nói trong các trung tâm cuộc gọi, bạn có thể chuyển đổi lời nói trực tiếp thành văn bản. Sau đó, chương trình sẽ đánh giá văn bản này để tiết lộ chi tiết về nhu cầu, sở thích và cảm xúc của khách hàng.
Trong các trung tâm liên lạc, các công cụ phân tích giọng nói giúp:
Phân tích các bản ghi âm giọng nói.
Cung cấp phản hồi cho các đại diện.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Tăng doanh số bán hàng.
Phân tích giọng nói sử dụng trí tuệ nhân tạo khác gì so với phương pháp truyền thống? Các trung tâm liên lạc và doanh nghiệp có thể nhận được những lợi ích gì từ nó? Hãy tìm câu trả lời trong bài viết này.
Phân tích giọng nói sử dụng trí tuệ nhân tạo khác gì so với phương pháp truyền thống?
Chúng khác nhau ở một số khía cạnh chính:
Các thành phần chính của phân tích giọng nói dựa trên AI
Dưới đây là danh sách các công nghệ phổ biến được dẫn dắt bởi trí tuệ nhân tạo. Chúng được sử dụng để tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất của các trung tâm liên lạc và các ứng dụng mà chúng vận hành:
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một nhánh của công nghệ máy tính phát triển các chương trình máy tính để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách mô phỏng hành vi liên quan đến hành vi của các sinh vật thông minh. AI có khả năng lý luận, học hỏi, giải quyết vấn đề và tự điều chỉnh.
Học máy (Machine learning) là một phần nhỏ của AI, dạy máy tính thông qua kinh nghiệm thay vì lập trình thêm. Đây là một phương pháp phân tích dữ liệu mà không cần lập trình, tìm ra các mẫu trong dữ liệu và dự báo các sự kiện tương lai bằng cách sử dụng các thuật toán thống kê.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing) cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ nói hoặc viết. Nó có thể phân tích cú pháp và ngữ nghĩa. Trong việc xác định ý nghĩa và phát triển câu trả lời phù hợp, điều này rất hữu ích.
Ví dụ, nó xử lý các lệnh bằng giọng nói được đưa ra cho các nhà điều hành ảo thông minh, các trợ lý ảo mà nhân viên làm việc cùng, hoặc các menu giọng nói. Phân tích cảm xúc là một ứng dụng khác của công nghệ này. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến hơn có thể "học" để tính đến ngữ cảnh và đọc hiểu châm biếm, hài hước và nhiều cảm xúc khác nhau của con người.
Một phần của xử lý ngôn ngữ tự nhiên gọi là hiểu ngôn ngữ tự nhiên (natural language understanding) cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ viết hoặc nói. Cấu trúc ngữ pháp, cú pháp và ngữ nghĩa của một câu đều có thể được kiểm tra bằng cách sử dụng nó. Điều này giúp giải mã ý nghĩa và tạo ra các câu trả lời phù hợp.
Phân tích dự đoán (Predictive analytics) sử dụng học máy, khai thác dữ liệu và các kỹ thuật phân tích thống kê để phân tích dữ liệu và xác định các mối quan hệ, mẫu và xu hướng. Một mô hình dự đoán có thể được tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu như vậy. Nó dự báo khả năng một điều gì đó xảy ra, xu hướng làm một việc gì đó, và các hậu quả có thể xảy ra.
Phân tích giọng nói hoạt động như thế nào trong các trung tâm liên lạc?
Phần mềm phân tích giọng nói thu thập và phân tích dữ liệu từ các cuộc trò chuyện với khách hàng. Các bảng sao của các cuộc gọi điện thoại, bảng điều khiển và báo cáo đều có thể được tạo ra từ dữ liệu thu thập được.
Năng suất của đại lý, sự hài lòng của khách hàng, khối lượng cuộc gọi và các số liệu khác đều được hiển thị trong thời gian thực cho quản lý trung tâm liên lạc thông qua các bảng điều khiển. Các bảng sao cuộc gọi là các bản ghi của các cuộc trò chuyện dưới dạng văn bản được sử dụng cho đào tạo và kiểm soát chất lượng dịch vụ.
Phân tích giọng nói thường được thực hiện theo các giai đoạn sau:
#1 Ghi âm tương tácGhi âm cuộc trò chuyện cần phân tích.
#2 Tách các đường âm thanh của các người nóiGiúp bạn xác định vấn đề rõ ràng hơn. Ví dụ, nếu các đường giao nhau trong cuộc trò chuyện giữa quản lý và khách hàng, một người nói cắt ngang người kia.
#3 Chuyển giọng nói thành văn bảnBước này giúp có được phiên bản văn bản của cuộc trò chuyện sẽ được sử dụng cho nghiên cứu tiếp theo.
#4 Bảng sao văn bảnCác kỹ thuật xử lý văn bản khác nhau được áp dụng vào văn bản kết quả để phân tích nó. Bao gồm việc tìm kiếm các thẻ và chủ đề, đánh dấu các từ và cụm từ, và đánh giá giọng điệu của văn bản. Chương trình cũng xử lý các thuật ngữ, đối thoại và thảo luận.
#5 Phân loại dữ liệuTheo các thuật ngữ, chủ đề, giọng điệu cảm xúc, hoặc các tham số khác.
#6 Trực quan hóa dữ liệuBằng biểu đồ, đồ thị, bản đồ nhiệt và các hình ảnh khác. Chương trình sẽ hiển thị rõ ràng các kết quả đạt được.
#7 Phân tích dữ liệuTrong giai đoạn này, các phán đoán được đưa ra, các xu hướng được tìm thấy, các khám phá quan trọng được làm nổi bật, và dữ liệu được giải thích.
Hệ thống cho phép bạn ghi lại các cuộc gọi và tạo các báo cáo chi tiết, hoàn chỉnh, giúp xác định lỗi trong công việc và tìm thêm các điểm phát triển. Thông tin này sẽ giúp phát triển dự án và tăng hóa đơn trung bình với sự lựa chọn đúng đắn của các công cụ quảng cáo và tiết kiệm ngân sách.
Làm thế nào phân tích giọng nói dựa trên AI có thể giúp doanh nghiệp?
Tùy thuộc vào quy mô công ty, ngành công nghiệp, quy mô trung tâm liên lạc và các yếu tố khác, các lợi ích khác nhau của phân tích giọng nói sẽ được thể hiện rõ. Các lợi ích chung là:
Tăng số lượng cuộc gọi được xác minh
Các nhóm kiểm soát chất lượng tại các trung tâm liên lạc thường kiểm tra trung bình từ hai đến bốn cuộc gọi của nhân viên mỗi tháng. Doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác minh lên đến 100% cuộc gọi với phân tích giọng nói.
Theo dõi việc hoàn thành KPI
Các chỉ số tương tác khác nhau có thể được phân tích bằng cách sử dụng phân tích giọng nói:
- Tỷ lệ leo thang yêu cầu
- Hành vi ngoài kịch bản
- Sự hài lòng của khách hàng
- Thời gian xử lý cuộc gọi trung bình, v.v.
Phản hồi tức thì
Giám sát viên có thể cung cấp phản hồi cá nhân hóa cho nhân viên nhanh chóng hơn với phân tích nhanh và bao phủ 100% cuộc gọi. Nhiều trung tâm liên lạc đã bắt đầu triển khai trợ lý AI để đưa ra gợi ý theo thời gian thực cho nhân viên.
Nâng cao hiệu quả hoạt động
Phân tích giọng nói giảm thời gian cho các quy trình xác minh. Các trung tâm liên lạc có thể xử lý khối lượng cuộc gọi lớn và nâng cao hiệu quả hoạt động với sự hỗ trợ của nó.
Khả năng tự phục vụ quy mô lớn cho các câu hỏi chung được cung cấp bởi các trợ lý giọng nói chuyển giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói. Tài nguyên cho nhân viên để xử lý các tình huống phức tạp hơn được giải phóng.
Học tập cá nhân hóa
Các chương trình đào tạo cá nhân hóa cho nhân viên có thể được phát triển bởi các nhà quản lý và các đội phát triển lực lượng lao động. Vì hiệu suất cuộc gọi và thuộc tính của mỗi nhân viên được đánh giá trước, điều này trở nên khả thi.
Chất lượng dịch vụ khách hàng cao hơn
Phân tích giọng nói cung cấp cái nhìn sâu sắc về nhu cầu của khách hàng. Các nhóm có thể tìm thấy các yếu tố của một trải nghiệm khách hàng thỏa mãn bằng cách sử dụng phân tích cảm xúc. Hoặc các chỉ số của một trải nghiệm khách hàng tiêu cực để ảnh hưởng đến trải nghiệm và chu kỳ khách hàng.
Xác định và quản lý vấn đề
Các từ và cụm từ được sử dụng trong các tương tác với khách hàng có thể được tìm thấy qua phân tích giọng nói. Thông tin cuộc gọi vấn đề có thể được gửi ngay lập tức cho giám sát viên qua email hoặc tin nhắn tức thì. Các nhà quản lý có thể giải quyết các vấn đề khó khăn kịp thời nhờ các thông báo. Sau đó, họ sử dụng báo cáo và bảng điều khiển để đánh giá hiệu quả của các quyết định của mình.
Phân tích cảm xúc khách hàng
Phân tích giọng nói có thể xác định cảm xúc của người nói tại một thời điểm nhất định bằng cách xem xét các đặc điểm giọng nói như âm lượng và cao độ giọng nói. Các trung tâm liên lạc có thể sử dụng thông tin này để xác định quan điểm tổng thể của khách hàng về doanh nghiệp.
Những khó khăn nào có thể gặp phải khi sử dụng phân tích giọng nói dựa trên AI?
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Các trung tâm liên lạc xử lý một lượng lớn thông tin cá nhân và tài chính. Có nguy cơ rò rỉ dữ liệu, truy cập trái phép và sử dụng sai thông tin khách hàng, điều này có thể dẫn đến các hình phạt pháp lý và mất lòng tin của khách hàng.
Cách khắc phục:
Các trung tâm liên lạc cần áp dụng các quy trình bảo mật dữ liệu mạnh mẽ. Bao gồm:
- Mã hóa dữ liệu
- Kiểm soát truy cập nghiêm ngặt
- Kiểm tra bảo mật thường xuyên, v.v.
Chi phí triển khai
Việc triển khai phân tích giọng nói dựa trên AI có thể cần một khoản đầu tư tài chính lớn. Các chi phí này bao gồm:
- Mua phần mềm
- Tích hợp hệ thống mới với hạ tầng hiện có
- Đào tạo nhân viên
- Bảo trì và hỗ trợ liên tục
Các trung tâm liên lạc nên bắt đầu với một phân tích ROI. Họ nên dự đoán các khoản tiết kiệm chi phí có thể có cũng như thu nhập tăng thêm. Việc thực hiện các thay đổi theo từng giai đoạn có thể giúp phân bổ chi phí. Nó giảm bớt gánh nặng tài chính trong ngắn hạn. Bạn cũng có thể triển khai các giải pháp dựa trên đám mây - nó giảm chi phí ban đầu vì thường tính phí theo sử dụng.
Sự phức tạp công nghệ
Việc triển khai các công nghệ AI tiên tiến và tích hợp chúng với các hệ thống hiện có có thể đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao.
Cách khắc phục:
Sự phức tạp trong triển khai có thể được giảm bớt bằng cách hợp tác với các nhà cung cấp có kinh nghiệm và có thành tích tốt. Các nhà cung cấp này có thể cung cấp dịch vụ toàn diện, bao gồm tích hợp, đào tạo và hỗ trợ liên tục.
Tóm lại
Thống kê cho thấy các nhiệm vụ nhàm chán chiếm gần một nửa thời gian làm việc của nhân viên trung tâm liên lạc. Việc giới thiệu các dịch vụ phân tích giọng nói hiện đại tối ưu hóa quy trình và cho phép bạn thu thập dữ liệu phân tích. Dựa trên dữ liệu này, bạn có thể phát triển chiến lược cho sự phát triển tiếp theo của công ty và cải thiện mối quan hệ với khách hàng, tạo dựng lòng trung thành của họ.
Sửa lần cuối:
