语音分析通过语音识别、自然语言处理 (NLP) 和自然语言理解 (NLU) 来评估和记录口语对话。
通过利用这些技术，语音分析可以评估音频模式、将语音转换为文本并评估多个因素。在某些情况下，这包括意图、情绪和解决方案的成功。
根据Technavio的数据，随着这些用例的发展，语音和语音分析市场预计将在 2020 年至 2025 年间增长 17.3 亿美元，年增长率接近 16%。
以下主要趋势可能正在加速这种增长并描绘呼叫中心语音分析的未来。
基于语音分析的生物识别
语音生物识别是一个系统，它通过将实时音频与预先录制的音轨进行比较，破译说话者声音的独特品质以对其进行身份验证。
通过数字化一个人的语音档案，该方法创建了一个样本声纹或模板进行存储。每个说出的单词都被分解成数百个基本属性，以识别说话者独特的语音特征。
呼叫中心在数据库中记录声纹，类似于指纹和其他生物特征数据。
通过这样做，与依赖用户知道的信息（例如密码或安全问题）的身份验证方法相比，操作获得了显着的安全优势。因此，它有助于克服繁琐的 ID&V 流程。
座席绩效洞察
语音分析开始将录制的电话对话中的音频转换为结构化信息以供搜索和分析。
通过利用来自各种企业系统（包括 CRM）的其他相关数据并连接洞察力，企业可能很快就会发现对每个座席绩效的迷人洞察力。
高度通用的搜索引擎还可以帮助联络中心管理人员快速有效地进行搜索。
通过检索呼叫使用自由格式的关键字、话语和声学测量，团队领导可以通过有针对性的指导来提高座席绩效。
AI 编辑客户对话
在采用联络中心语音分析时，保留和保护有价值的客户计费信息的隐私至关重要。
通过使用人工智能编辑录音，系统可以从所有联络中心交互中删除敏感信息和支付细节。
考虑这种技术在需要仔细管理敏感数据的行业中的应用。
它还可以通过允许座席在家中安全操作来促进远程和混合联络中心的长期可持续性。
情绪检测微调营销活动
语音分析在使用 AI 评估否定和肯定关键字并发布情绪标签之前转录多个呼叫和语音邮件。
然后，营销部门可以使用录音搜索功能来根据特定情绪或关键字定位通话记录，并创建有针对性的活动。
例如，他们可以联系不满意的客户，为他们提供折扣以减少流失的机会。他们也可能会寻求与满意的客户接触，以从积极的关系中获得更多价值。
回到联络中心，主管可以根据关键字和情绪自动选择检查电话，以发现最重要的学习机会。
直观的仪表板和建议
高级语音分析软件包括直观的仪表板、信息图表和可视化，可提供联络中心、团队和座席绩效的即时概览。
此外，它还展示了绩效是如何发展的，经理可以直接访问 KPIs，而无需额外的质量管理或 BI 解决方案。
该系统还可以为座席生成指导方针，以在未来的对话中应用，以最好地与个别客户互动。
通过机器学习洞察相关性
专门构建的机器学习模块可以分析所有交互并创建符合指定标准的呼叫子组。
这些可能会根据诸如通话时长、语音风格、语音属性、不同的正面或负面术语等变量来细分客户对话。
因此，联络中心可以很容易地确定特定行为或事件如何影响合同取消、NPS 调查结果或各种其他结果。
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