콜센터에서 음성 분석을 사용하는 방법

매일 고객과 소통하면서 수많은 데이터를 수집합니다. 통화할 때마다 비즈니스에 힘을 실어주기 위해 배울 수 있는 정보가 점점 더 많이 생성됩니다.

어떻게? 음성 분석을 통해.

각 통화 전, 도중, 후에 데이터 포인트, 가정, 패턴을 사용하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고 경쟁업체보다 한 발 앞서 나갈 수 있습니다. 콜센터는 각 통화에서 무슨 일이 일어나는지(심지어 상담원이 개입하기 전의 키 누르기까지) 감지함으로써 고객 여정을 완전히 변화시킬 수 있습니다.

음성 분석의 정확한 이점과 각 통화의 다양한 단계에서 이를 활용할 수 있는 방법을 알아보겠습니다.

음성 분석이란 무엇입니까?

음성 분석은 비즈니스 결정을 알리고 콜센터 상담원이 고객 만족도를 높이는 데 도움이 되는 기록, 그래프 및 대화 모음입니다. 고객 통화 중에 수집된 설명을 사용하여 데이터는 교육, 프로세스 및 작업 흐름에 영향을 미칠 수 있는 유용한 정보로 변환됩니다.

덜 마케팅되거나 채택된 콜센터 분석 중 하나인 음성 분석은 최신 컨택 센터 솔루션 에 인공 지능(AI)과 기계 학습이 도입되면서 다소 혁신을 이루었습니다.

음성 분석 이라고도 하는 음성 분석은 세 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

• 고객 감정: 음성 패턴은 고객의 목소리에 담긴 좌절감, 분노 또는 만족감을 나타낼 수 있습니다.
• 키워드 및 문구: 고객 및 연락 센터 상담원이 사용하는 특정 용어를 식별하여 혼동되는 부분을 정확히 찾아내거나 핵심 주제를 강조합니다.
• 상담원 마일스톤: 상담원이 스크립트와 회사 또는 업계 정책을 준수하는지 확인하세요.

음성 분석 예시 및 사용 사례

감정 감지

고객이 같은 말을 반복해야 해서 좌절감을 느끼면 고객의 부정적인 톤이 감지되고 음성 분석 소프트웨어가 다음 작업을 트리거합니다.

이 작업은 감독자의 대시보드에 대한 경고, 상담원을 위한 화면 프롬프트 또는 나중에 후속 조치를 위한 통화 플래그를 지정하는 알림일 수 있습니다.

키워드 또는 핵심 문구 감지

음성 분석 도구에서 "계약 갱신", "떠날 생각 중입니다" 또는 "더 나은 옵션이 있나요"와 같은 핵심 문구가 감지되면 다양한 결과에 대해 플래그가 지정될 수 있습니다.

계정 갱신에 대해 논의 중이지만 상담원이 기술 분석가인 경우 다른 상담원이 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다. 하지만 상담원은 통화를 완료하는 것이 자신의 몫이라고 생각할 수도 있습니다. 실제로는 이탈 및 유지를 처리하도록 교육받은 전문 상담원이 있으므로 음성 분석 기술을 통해 통화를 처리할 수 있는 능력이 더 뛰어난 유지 담당자에게 통화를 연결할 수 있습니다.

규정 준수 보장

연락 센터 규정 준수 의 경우 HIPAA, PCI DSS, FINRA 또는 차별 금지 규정 준수를 처리할 수 있습니다. 비즈니스를 보호하기 위해 필요한 것이 무엇이든 음성 분석은 항상 잠재적인 취약점과 비준수 사항을 찾아냅니다.

훈련을 받지 않은 새로운 상담원이 자신이 경멸적인 단어라는 것을 인식하지 못한 채 사용하는 경우가 한 가지 사례일 수 있습니다. 이를 간과하고 고객에게 불쾌감을 줄 위험이 있는 대신 키워드 감지는 상담원, 감독자 또는 규정 준수 관리자가 잠재적인 상황을 파악할 수 있도록 이를 표시합니다.

마찬가지로 상담원이 실제 카드 번호를 볼 수 없으므로 프로세스에 어긋나 카드 정보를 다시 읽기 시작하면 상담원이 고객의 카드 번호를 가지고 있는 이유를 이해하기 위해 즉각적인 위험 신호(말 그대로 소프트웨어에서 그리고 비유적으로)가 발생합니다. 카드 세부정보.

다음은 실제 세계에서 사용되는 음성 분석의 몇 가지 예입니다. 이제 콜센터 음성 분석을 가장 잘 구현하고 사용하는 방법을 알아 보겠습니다.

콜센터 음성 분석을 최대한 활용하는 방법

음성 분석을 전체적으로 사용하면 모든 기반을 포괄하고 원하는 대로 소프트웨어를 최대한 활용할 수 있습니다.

통화 전, 통화 중, 통화 후 음성 분석을 사용하여 통화 추세를 파악하고 실시간으로 고객을 관리하며 적극적인 코칭 및 피드백 환경을 조성할 수 있습니다.

통화 전

통화 라우팅 추세를 파악하고 과거 고객 상호 작용을 분석함으로써 최대 통화 시간, 통화량, 일반적인 고객 문제 및 선호하는 상담원 기술을 이해할 수 있습니다. 각 고객 통화의 예상 이유를 알고 있는 경우 각 문의를 처리할 가장 적절한 상담원을 할당할 수 있습니다.

IVR (대화형 음성 응답) 시스템을 통해 지능형 통화 라우팅을 사용하면 고객이 문자 그대로 전화 이유를 말하므로 고객이 원하는 것이 무엇인지 더 잘 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 모든 고객 서비스 통화를 헬프 데스크로 라우팅하여 전화 이유를 묻고 수동으로 연결하는 대신 고객에게 전화 이유를 묻고 문제를 말할 수 있으며 위치를 알 수 있는 메뉴가 제공됩니다. 전화를 보내려면.

이 자동화된 프로세스는 더 빠르며 고객은 문제에 대해 가장 숙련된 상담원에게 연락할 수 있습니다.

스마트 AI 부분인 자연어 처리 와 결합하면 IVR이 통화 처리를 시작할 수도 있습니다. 개점 시간, 청구서 결제 등 일상적인 문의의 경우 사람이 개입할 필요가 없는 경우가 많습니다.

예를 들어, 현재 기본적인 문의 사항을 처리해야 하는 것과 비교해 잠재적인 시간, 리소스, 비용 절감 효과를 생각해 보세요. 규정 준수 절차를 고려해야 하더라도 프로세스에서 사람을 성공적으로 제거할 수 있다면 통화당 몇 분을 절약할 수 있습니다 . 대화형 AI를 사용하면 개방형 프롬프트를 제공하고 지능적으로 라우팅을 자동화할 수 있습니다. 다음과 같이 보일 수 있습니다.

음성 인식 덕분에 그렇게 쉬울 수도 있습니다. 그리고 전화 통화는 녹음될 뿐만 아니라 모든 종류의 감정, 키워드 및 규정 준수 여부를 추적하므로 안심할 수 있습니다.

통화 중

고객이 불만을 느끼거나 상담원이 제품을 상향 판매할 기회를 놓친 경우를 감지하는 도구가 있다면 어떨까요? 꽤 좋은 것 같죠?

이것이 바로 실시간 감정 분석이 하는 일입니다. 말그대로 고객감정을 분석합니다 .

음성 분석 솔루션은 고객의 목소리에서 감정을 감지하고 불만스럽거나 화난 발신자를 표시할 수 있습니다. 이를 통해 감독자는 이러한 통화를 처리하는 상담원에게 개입하고 실시간 지원을 제공하여 더 나은 고객 경험을 보장할 수 있습니다.

상향 판매 또는 교차 판매 기회가 있는 긍정적인 고객 대화에서 음성 분석은 누락된 키워드를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 지식 격차와 스크립트 또는 교육 자료에 개선이 필요한 영역을 식별할 뿐만 아니라 통화 중에 상향 판매 기회를 표시할 수도 있음을 의미합니다.

상담원에게 키워드를 놓쳤음을 알려 상담원 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 할인을 놓치거나 고객에게 새 제품을 제안하기 위해 다시 전화하는 대신 통화 중에 우수한 제품을 언급할 수 있습니다.

상담원은 고객이 요구하는 것을 정확하게 제공합니다. 귀하의 비즈니스는 추가 수익과 이익을 누릴 수 있습니다. 모두가 승자입니다.

규정 준수 모니터링에도 동일한 유용성이 적용됩니다. 품질 보증 및 품질 관리를 위한 키워드 탐지를 사용하면 특정 문구나 주제가 부적절하게 사용되는 사례를 식별하여 상담원이 규정 및 회사 정책을 준수하도록 할 수 있습니다.

모든 통화에 포함되는 음성 분석을 사용할 때마다 비즈니스에 위험이 따릅니다.

통화 후

당신이 가지고 있는 통화 녹음 을 모두 알고 있나요? 하나하나 겪으면서 좋은 전화와 나쁜 전화를 구분하는 것은 불가능하지 않나요?

정렬 및 등급 지정을 수행하는 음성 분석을 사용하면 개선의 여지가 있는 통화를 식별하는 것만으로도 하루에 몇 시간(연간 몇 주)을 절약할 수 있습니다.

대본 준수, 공감, 적극적 경청 능력 등 상담원 성과 지표를 객관적으로 평가할 시간이 있으면 발신자가 언급한 주제를 분석하여 첫 번째 통화 해결 률이 낮은 것을 더 잘 진단할 수 있습니다.

상담원이 인간이고 실수할 수 있다는 점을 받아들이는 대신 프로세스를 보호하고 지속적인 학습을 수용할 수 있습니다.

부수적인 이점으로 일반적인 장애물을 식별하고 이 데이터를 사용하여 내부 프로세스를 개선하고 나중에 참조할 수 있는 지식 기반 문서를 개발할 수도 있습니다.

음성 분석의 모든 출력은 대화 내에서 긍정적인 피드백과 부정적인 피드백을 드러낼 수 있습니다. 이를 활용하여 고객의 불만 사항과 만족도 영역을 이해하고 전반적인 서비스를 개선하세요.

음성 분석을 사용하면 사후에 적극적인 콜센터 코칭을 도입할 수 있습니다. 즉, 상담원이 자주 어려움을 겪는 영역을 강조할 수 있습니다. 이 데이터를 통해 교육 영역과 고객 요구 사항을 파악할 수 있으므로 상담원이 실시간 통화에서 이러한 상황에 직면하기 전에 적극적으로 코칭할 수 있습니다.

이메일, 웹 채팅, SMS, 소셜 미디어 등을 사용하여 옴니채널 컨택 센터를 운영하는 경우 음성 분석 기능을 텍스트 기반 대화로 확장할 수 있습니다. 이는 기업이 콜센터 대신 연락 센터를 선택하는 가장 큰 이유 중 하나입니다.

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단순한 데이터 수집에서 데이터 사용 으로 전환하면 비즈니스는 고객을 흥분시키고 좌절시키는 영역을 깊이 파고들기 시작할 수 있습니다. 음성 분석을 사용하면 수많은 시간의 통화 녹음을 실행 가능한 통찰력으로 전환할 수 있습니다.

IVR 메뉴 순서 변경과 같은 간단한 작업부터 고객 여정 매핑의 전체적인 점검까지 모든 고객 통화에서 수집된 데이터를 활용하세요.

표면적으로는 더 나은 고객 경험을 창출하고 있는 것처럼 보이지만 사실입니다. 그러나 실제로 수행하는 작업은 상담원 성과를 최적화하고 수익에도 영향을 미치는 것입니다.

지속적인 교육 및 규정 준수를 위한 데이터베이스를 만드는 데 따른 부수적인 이점을 고려하면 음성 분석이 비즈니스에 미치는 영향을 무시하기는 어렵습니다.

어쨌든 이 모든 데이터가 있습니다. 왜 그것을 활용하지 않습니까?