Análise de discurso e de texto
Transforme as interações em insights com análises de texto e de fala
Transforme as interações em insights com análises de texto e de fala
As interações dos clientes oferecem um conhecimento abrangente que pode ser usado para aprimorar a experiência do cliente e refinar a estratégia, mas somente se forem aproveitadas. Aproveite o poder da IA (inteligência artificial) para extrair insights valiosos de todo o volume de dados que você coleta diariamente.
A IA nativa transcreve automaticamente todas as interações, analisa o sentimento e a empatia dos agentes, e identifica os principais tópicos.
Aproveite a IA para automatizar seus processos e dimensionar o controle de qualidade sem esforço respondendo previamente às avaliações de qualidade e desempenho.
Saiba o que motiva o comportamento dos clientes, identifique tendências e use dados orientados por IA para melhorar a experiência do cliente e impulsionar os resultados dos negócios.
Faça um tour pelas ferramentas de análise de fala e de texto para ver como elas detectam a emoção do cliente, oferecem análise de sentimentos e muito mais
O Genesys Cloud™ integra ferramentas de interação avançadas em uma única plataforma, facilitando a coleta de insights em todos os seus canais. Isso simplifica a coleta de dados, a gestão da qualidade, o treinamento dos agentes e a gamificação. Dar aos supervisores percepções sobre as quais eles podem agir facilmente permite que eles tomem decisões orientadas por dados para melhorar a qualidade do serviço e a experiência do cliente.
Com a plataforma Genesys Cloud, é possível garantir que está otimizando a satisfação do cliente com a análise de fala e de texto orientada por IA nativa, além de entender cada interação para melhorar a qualidade do serviço e o desempenho do agente.
O Genesys Cloud aproveita a IA para consolidar as interações dos clientes de todos os canais em um único lugar. É possível identificar com facilidade as necessidades do cliente, os comportamentos dos agentes e as tendências de negócios.
Saiba como o sentimento do cliente e o desempenho do agente evoluem ao longo do tempo. Ao integrar processos de análise manuais e baseados em IA em um único lugar, agentes e supervisores ficam um passo à frente.
Aproveite a IA nativa para obter transcrições mais precisas que melhoram com o tempo. Você pode gerenciar seu dicionário para que termos específicos do setor, nomes de produtos e jargões comerciais possam ser incluídos manualmente.
A análise orientada por IA revela insights valiosos de cada interação. Os relatórios personalizáveis e a capacidade de exportar dados por meio de APIs ajudam a adaptar sua análise para atender às suas necessidades.
Acompanhar um volume cada vez maior de consultas de clientes em todos os seus canais pode ser um desafio. A plataforma Genesys Cloud facilita isso com a inteligência artificial nativa. Você tem acesso a análises e insights de conversação poderosos para investigar mais profundamente interações de texto e voz. Compartilhe insights facilmente em toda a sua empresa para identificar melhor as tendências, descobrir problemas subjacentes e tomar decisões orientadas por dados rapidamente.
Entender como seus clientes se sentem é fundamental para oferecer o melhor serviço. Obtenha as ferramentas para assumir o controle da experiência do cliente analisando como ele se sente: positivo, negativo ou neutro. Com apenas uma pesquisa rápida, é possível agrupar e identificar tendências que têm um grande impacto em seus negócios. Dessa forma, é possível melhorar facilmente a gestão da qualidade, aumentar o conhecimento dos colaboradores e encontrar áreas de oportunidade para outras áreas de negócios para impulsionar o crescimento fora do contact center.
O Genesys Cloud também permite medir a empatia dos seus agentes em todas as suas interações, elevando a inteligência emocional em toda a sua empresa. Ao promover a empatia, você pode estabelecer relacionamentos mais sólidos com os clientes, impulsionando a fidelidade e um crescimento mais sustentável.
Os recursos baseados em IA do Genesys Cloud facilitam a tomada de decisões estratégicas com base nos dados coletados de cada interação. Ele entende rapidamente o sentimento e o significado por trás de cada entrada e oferece as informações de que você precisa para agir com agilidade.
Transcreva com precisão cada interação do cliente com tradução por IA nativa em mais de 70 idiomas para dar suporte a empresas globais sem perder o contexto.
Gere resumos de IA para supervisores com insights importantes, como o motivo do sentimento e tradução sob demanda, para agilizar ainda mais os processos de qualidade.
Analise as interações de voz e digitais com a IA e encontre tópicos emergentes, que pode usar para descobrir as causas raiz, identificar tendências e melhorar a forma como lida com problemas recorrentes.
Preencha previamente formulários de avaliação usando IA, permitindo que os supervisores possam ajustar manualmente em vez de ter que começar do zero, economizando tempo e esforço.
Identifique comportamentos úteis e inúteis e forneça coaching personalizado, impulsionando um melhor engagement e promovendo conexões mais fortes e significativas com os clientes.
A IA nativa analisa todas as interações, obtendo insights sobre as necessidades e os problemas do cliente para melhorar o desempenho de produtos, serviços e agentes com base na experiência do cliente.
Os consumidores de hoje têm opções quase infinitas de compra. Oferecer um bom suporte ao cliente é essencial para diferenciar a sua empresa. Veja como melhorar seu software de análise de sentimentos de call center atual com ferramentas de análise de texto e de fala com IA no Genesys Cloud.
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A análise de dados do contact center envolve a coleta de dados de clientes de todas as fontes às quais você tiver acesso. Entre elas, estão canais digitais, chamadas, chats e e-mails, além do uso de software de análise para interpretação de todos os dados coletados, de preferência em tempo real. Essa análise é muito mais fácil com o acesso à IA, que pode analisar dados com mais rapidez e eficiência. Métricas importantes, como tempo médio de atendimento, resolução na primeira chamada e pontuações de sentimento positivo e negativo, podem revelar áreas em que os agentes e supervisores precisam melhorar.
A análise de fala e texto é um conjunto de recursos que analisa automaticamente o conteúdo logo após o final de uma interação. Ela transcreve suas interações, identifica os tópicos e categorias abordados, fornece análise de sentimento e muito mais.
Essa análise oferece informações sobre conversas entre clientes e agentes. A análise de fala e texto inclui a transcrição de interações de voz, bem como a análise de sentimento do cliente e a localização de tópicos. Isso ajuda a criar significado a partir de dados não estruturados, especialmente quando a IA está integrada à sua plataforma de análise. É possível usar esses dados para lidar com casos de uso sobre melhoria do desempenho do agente, conformidade, satisfação do cliente e inteligência de negócios.
As transcrições de interações digitais e de voz capturam conversas para entender quem está dizendo o quê. Isso inclui participantes externos (cliente) e internos (fluxos ou agentes, por exemplo). Para interações de voz, um mecanismo de transcrição transcreve o áudio em palavras escritas. O participante interno pode ser uma URA, um voicebot, ACD, agente, conferência ou correio de voz.
Para interações digitais, como e-mail, mensagem ou chat, o participante interno pode ser um bot ou um agente. Essas informações fornecem insights sobre como melhorar o treinamento e o feedback dos colaboradores e ajudam a identificar problemas comerciais.
A análise de fala emprega tecnologias, como reconhecimento automático de fala, para transcrever áudio em texto. Ela também usa a compreensão da linguagem natural para entender o que está sendo dito por ambos os lados e fazer uma análise de sentimento do texto transcrito.
A análise de sentimento é o processo de compreensão da qualidade da experiência do cliente durante uma interação. Ela se baseia na linguagem usada por um cliente durante cada interação. Ela usa a transcrição gerada a partir da interação como base para análise.
Ao capturar o sentimento das palavras e frases do cliente, é possível obter insights valiosos sobre experiências e feedbacks positivos e negativos do cliente. Em resumo, é possível ver se os clientes estão tendo uma experiência positiva ou negativa. Então, é possível usar essas informações para melhorar a prestação de serviços.
A análise da empatia é o processo de compreensão dos comportamentos dos agentes durante uma interação através da inteligência conversacional. Seus agentes estão fazendo um bom trabalho para entender as necessidades do cliente? Eles estão realmente sendo úteis? Com a empatia do agente, você pode obter insights mais profundos sobre as interações e a linguagem do agente, personalizar o desempenho e o aprendizado e aprofundar o relacionamento com o cliente.
Uma pontuação de sentimento do atendimento ao cliente é uma medida da sensação que os clientes têm depois de interagir com sua equipe de atendimento ao cliente. É possível obter essa pontuação analisando as interações: os clientes são simpáticos ou ficam irritados quando são atendidos? O resultado revela a opinião deles, bem como a resposta emocional a um produto, serviço ou sentimento em relação à marca no geral. O cálculo da pontuação de sentimento geral e da tendência de sentimento geral para a interação requer o uso de todos os valores de sentimento, incluindo todas as menções à marca.
Para melhorar as pontuações de sentimento em um contact center, comece usando o melhor analisador de sentimento do cliente do mercado. Quanto mais dados tiver, mais provável será que consiga identificar e resolver problemas. Treine os agentes para responder às chamadas dos clientes com empatia, incluindo ações como repetir o que o agente ouviu para garantir que esteja respondendo ao problema certo. Também aplique técnicas de mineração de texto às transcrições de interações dos clientes para obter conhecimento mais profundo do que os clientes estão dizendo e o que isso significa para você.
Uma boa ferramenta deve ser capaz de determinar com precisão o sentimento (positivo, negativo ou neutro) e a intensidade. Ela deve incluir os idiomas em que se trabalha e ser capaz de lidar com variações, como gírias, abreviações e erros ortográficos. Ela também pode oferecer recursos como reconhecimento de entidades (por exemplo, identificação de pessoas, lugares e marcas), detecção de emoções e intenções e análises de tendências. Recursos de integração, usabilidade e bom suporte técnico também são importantes em um recurso de análise de sentimentos.
O “melhor” método para a análise de sentimento pode depender da tarefa específica. Os métodos de aprendizado de máquina, especialmente o aprendizado profundo, podem ser poderosos, mas exigem muitos dados e recursos de computação. Métodos baseados em regras podem ser eficazes para tarefas mais simples ou quando os recursos são limitados. Abordagens híbridas, que combinam aprendizado de máquina e métodos baseados em regras, podem, muitas vezes, fornecer um bom equilíbrio.
O reconhecimento de fala transcreve as palavras faladas em texto. A PLN interpreta e gera linguagem humana. A PLN, em particular, é fundamental para as ferramentas avançadas de análise de sentimentos.
Não, PLN não é o mesmo que análise de sentimento. A PLN é um campo mais amplo que envolve o uso de computadores para entender, interpretar e gerar linguagem humana. A análise de sentimento é uma aplicação específica da PLN que envolve a identificação do sentimento ou da emoção expressos no texto.
A análise de fala e a análise de voz (ou acústica) trabalham juntas para fornecer uma visão holística do conteúdo e da qualidade das interações. A análise de fala concentra-se no que está sendo dito, nas palavras e frases usadas pelo agente e pelo cliente. A análise acústica concentra-se em falar em voz alta, silêncio e tempo total de conversação. O uso de ambos permite analisar o que os clientes estão pedindo, como estão obtendo ajuda e como os agentes e clientes se sentem.
Sim, a análise de fala e texto pode ajudar a identificar maneiras de melhorar a forma como as equipes de atendimento ao cliente interagem com os clientes. Examinar o que é dito durante cada interação permite localizar correlações entre determinadas ações e resultados positivos ou negativos, o que significa que é possível acentuar o positivo e eliminar o negativo mais facilmente.
A análise de fala e texto pode, às vezes, ter dificuldades com o inglês diferente do estadunidense, mas isso tem melhorado com o tempo. Empresas de todo o mundo têm tido sucesso usando a análise de fala e de texto avançada para examinar e melhorar suas interações de atendimento ao cliente.
