コールセンターで音声分析を使用する方法

毎日、顧客と対話しながら大量のデータを収集します。 電話をかけるたびに、ビジネスを強化するために学べる情報がどんどん増えていきます。

どうやって？ 音声分析を通じて。

各通話前、通話中、通話後に、データ ポイント、仮定、パターンを使用して、顧客により良いサービスを提供し、競合他社よりも優位に立つことができます。 各通話で何が起こったか (エージェントが介入する前にキーが押されたことも) を検出することで、コールセンターはカスタマー ジャーニーを完全に変えることができます。

音声分析の正確な利点と、各通話のさまざまな段階で音声分析を活用する方法を学びましょう。

音声分析とは何ですか?

音声分析は、ビジネス上の意思決定を通知し、コールセンター エージェントが顧客満足度を向上させるのに役立つ会話の記録、グラフ、コレクションです。 顧客との通話中に得られた発言を使用して、データはトレーニング、プロセス、ワークフローに影響を与えることができる使用可能な情報に変換されます。

音声分析は、あまり市場に出ていないか、採用されていないコールセンター分析の1 つですが、最新のコンタクト センター ソリューションに人工知能 (AI) と機械学習を導入することによって、多少の革命を起こしました。

音声分析とも呼ばれる音声分析は、次の 3 つの主要なコンポーネントで構成されます。

• 顧客の感情:音声パターンは、顧客の声の不満、怒り、満足感を示す可能性があります。
• キーワードとフレーズ:顧客やコンタクト センターのエージェントが使用する特定の用語を特定して、混乱している領域を特定したり、重要なトピックを強調したりします。
• エージェントのマイルストーン:エージェントがスクリプトと会社または業界のポリシーに準拠していることを確認します。

音声分析の例と使用例

感情の検出

顧客が同じことを繰り返してイライラすると、その否定的な口調が検出され、音声分析ソフトウェアが次のアクションをトリガーします。

このアクションは、スーパーバイザーのダッシュボード上のアラート、エージェントに対する画面上のプロンプト、または後日のフォローアップを求めるコールにフラグを立てる通知である可能性があります。

キーワードまたはキーフレーズの検出

「契約を更新します」、「退職を考えています」、または「もっと良い選択肢はありますか」などのキーワードが音声分析ツールによって検出されると、さまざまな結果に対してフラグを付けることができます。

アカウントの更新が検討されているが、エージェントがテクニカル アナリストである場合は、別のエージェントの方が顧客への対応が適切である可能性があります。 しかし、エージェントは、通話を完了するのは自分の責任だと考えているかもしれません。 実際には、離脱と定着に対処するように訓練された専門のエージェントがいるため、音声分析テクノロジーにより、通話を処理するためのより知識のある定着担当者に通話を転送できます。

コンプライアンスの保証

コンタクト センター コンプライアンスの場合は、HIPAA、PCI DSS、FINRA、または無差別コンプライアンスに対応する可能性があります。 ビジネスを何から守る必要があるとしても、音声分析は常に潜在的な脆弱性や遵守不遵守を監視します。

1 つのケースとしては、訓練を受けていない新人エージェントが、軽蔑的であることに気づいていない言葉を使用した場合が考えられます。 これを見逃して顧客を怒らせる危険を回避するために、キーワード検出によりエージェント、スーパーバイザー、またはコンプライアンス マネージャーが潜在的な状況に対処できるようにフラグを立てます。

同様に、エージェントが実際のカード番号を見るべきではないため、プロセスに反して、エージェントがバック カード情報を読み始めた場合、エージェントが顧客のカード番号を持っている理由を理解するために即座に危険信号が (文字通りソフトウェア内で、比喩的に) 立てられます。カードの詳細。

これらは、現実世界で使用される音声分析の例です。 次に、コールセンターの音声分析を最適に実装して使用する方法を学びましょう。

コールセンターの音声分析を最大限に活用する方法

音声分析を総合的に使用すると、すべての基盤をカバーし、自由に使えるソフトウェアを最大限に活用することになります。

通話前、通話中、通話後に音声分析を使用して、通話の傾向を特定し、顧客をリアルタイムで管理し、プロアクティブなコーチングとフィードバックの環境を構築できます。

電話をかける前に

通話ルーティングの傾向を特定し、過去の顧客とのやり取りを分析することで、ピーク時の通話時間、通話量、一般的な顧客の問題、および推奨されるエージェントのスキルを把握できます。 各顧客からの電話の考えられる理由がわかっている場合は、各問い合わせを処理するために最も適切なエージェントを割り当てることができます。

自動音声応答 ( IVR ) システムを介したインテリジェントなコール ルーティングを使用すると、顧客は文字通り電話の理由を言うため、顧客が何を必要としているのかをよりよく理解できます。

たとえば、すべてのカスタマー サービスへの電話をヘルプデスクにルーティングし、そこで電話の理由を尋ねられ、手動で転送されるのではなく、電話の理由を尋ね、問題を発言できるようにし、連絡先を知るためのメニューが顧客に表示されます。電話をかけるには。

この自動化されたプロセスはより迅速であり、顧客は問題に対して最も熟練したエージェントに連絡できます。

自然言語処理(スマート AI の部分) と組み合わせると、IVR が通話の処理を開始することもできます。 営業時間や請求書の支払いなどの日常的な問い合わせについては、多くの場合、人間の介入は必要ありません。

たとえば、基本的な問い合わせに今日対応する必要がある場合と比較して、時間、リソース、コストを節約できる可能性について考えてみましょう。 コンプライアンス手順を考慮する必要がある場合でも、プロセスから人間をうまく排除できれば、通話ごとに数分を節約できる可能性があります。会話型 AI を使用すると、自由回答のプロンプトを提供し、ルーティングをインテリジェントに自動化できるようになります。 次のようになります。

音声認識のおかげで、それは同じくらい簡単になるかもしれません。 また、通話は録音されるだけでなく、あらゆる種類の感情、キーワード、コンプライアンスも追跡されるため、安心です。

通話中

顧客が不満を感じているときや、エージェントが製品をアップセルする機会を逃しているときを検出するツールがあったとしたらどうでしょうか? なかなかいい感じですね？

それはまさにリアルタイム感情分析が行うことです。 文字通り、顧客の感情を分析します。

音声分析ソリューションは、顧客の声から感情を検出し、不満や怒りを感じている発信者にフラグを立てることができます。 これにより、スーパーバイザが介入して、これらの通話を処理するエージェントにリアルタイムのサポートを提供できるようになり、より良い顧客エクスペリエンスが保証されます。

アップセルまたはクロスセルの機会がある顧客との前向きな会話では、音声分析は見逃しているキーワードを特定するのに役立ちます。 これにより、知識のギャップや、スクリプトやトレーニング資料に改善が必要な領域が特定されるだけでなく、通話中にアップセルの機会にフラグを立てることができることも意味します。

キーワードを見逃していることをエージェントに通知することで、エージェントの生産性を向上させることができます。 こうすることで、販売を逃したり、新しい製品を提案するために顧客に折り返し電話したりする必要がなく、通話中に優れた製品について言及することができます。

エージェントは顧客が求めているものを正確に提供します。 あなたのビジネスは追加の収益と利益を得ることができます。 誰もが勝者です。

同じ有用性がコンプライアンスの監視にも当てはまります。 品質保証と品質管理にキーワード検出を使用すると、特定のフレーズやトピックが不適切に使用されている事例を特定することで、エージェントが規制や会社ポリシーを遵守していることを確認できます。

すべての通話において音声分析を使用するたびに、ビジネスのリスクを回避することになります。

電話の後

あなたは自分が持っている通話録音をすべて知っていますか? それぞれを調べて、良いコールと悪いコールを区別することは不可能ですよね。

音声分析によって分類と格付けが行われるため、改善の余地がある通話を識別するだけで 1 日あたり数時間 (年間では数週間) を節約できます。

スクリプトの順守、共感、積極的な傾聴スキルなど、エージェントのパフォーマンス指標を客観的に評価する時間があれば、発信者が言及したトピックを分析することで、初回通話解決率の低さをより適切に診断できます。

エージェントも人間であり間違いを犯すことを受け入れるのではなく、プロセスを保護し、継続的な学習を受け入れることができます。

副次的な利点として、一般的な障害を特定し、このデータを使用して内部プロセスを改善し、将来の参照用にナレッジ ベースの記事を作成することもできます。

音声分析からのすべての出力により、会話内の肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックが明らかになります。 これを使用して、顧客の問題点と満足度の領域を理解し、サービス全体を向上させます。

音声分析を使用すると、事後的に積極的なコールセンターのコーチングを導入できます。 これは、エージェントが頻繁に苦労する領域を強調表示できることを意味します。 このデータにより、トレーニング分野と顧客のニーズを特定できるため、エージェントがライブ通話でそのような状況に遭遇する前に、積極的にコーチングすることができます。

電子メール、Web チャット、SMS、ソーシャル メディアなどを使用してオムニチャネル コンタクト センターを運営している場合、音声分析の能力をテキストベースの会話に拡張できます。 これは多くの場合、企業がコールセンターではなくコンタクト センターを選択する最大の理由の 1 つです。

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Nextiva でより良い意思決定を行う

単なるデータ収集からデータの使用に移行すると、ビジネスは顧客を興奮させたり不満を抱かせたりする領域を深く掘り下げることができます。 音声分析を使用すると、数え切れないほどの通話録音を実用的な洞察に変えることができます。

IVR メニューの順序の変更などの単純な場合でも、カスタマー ジャーニー マッピングの全面的な見直しに至る場合でも、すべての顧客との通話で収集されたデータを活用してください。

表面的には、より良い顧客体験を生み出しているように見えますが、それは本当です。 しかし、実際に行っていることは、エージェントのパフォーマンスを最適化し、収益にも影響を与えることです。

継続的なトレーニングとコンプライアンスのリスク回避のためのデータベースを作成するという副次的な利点もあり、音声分析がビジネスにもたらす効果を無視することはできません。

とにかく、これだけのデータはすべて揃っています。 ぜひ活用してみてはいかがでしょうか？