Det är inte så konstigt om du nyligen har kommit i kontakt med termen Speech Analytics. I likhet med företeelser som AI och robotics börjar Speech Analytics bli ett allmänt samtalsämne.

Jag märker tydligt den snabbt växande hajpen när jag och min svenska kollega, Johanna Bernshed, träffar företag över hela Norden (bilden ovan föreställer självklart oss två på kundbesök i norra Sverige).

I takt med att hajpen ökar kring Speech Analytics efterfrågar allt fler företag vår hjälp med att komma igång. Men jag är också väl medveten om att det här är ett nytt fenomen som kan vara förvirrande. Den här artikel är tänkt som en introduktion av Speech Analytics.

 

Vad är Speech Analytics? En kort introduktion

Speech Analytics är en process som analyserar inspelade samtal för att samla kundinformation i syfte att förbättra kommunikation och framtida interaktion. Processen används främst av kundkontaktcentra för att få information som ligger begravd i interaktioner mellan företaget och dess kunder.

Detta kommer att ersätta beslut som tas på ren magkänsla och individuella personers mer eller mindre personliga uppfattningar. Genom att introducera databaserade insikter av ALLT som har att göra med er verksamhet och kundinteraktioner får ni en grund för databaserat beslutsfattande.

”Detta kommer att ersätta beslut som tas på ren magkänsla och individuella personers mer eller mindre personliga uppfattningar.”

Speech Analytics är relevant för de flesta funktioner och roller i ett företag med 30 eller fler anställda agenter. Det är lika relevant för ledning, affärsutveckling, BI, marknadsföring och online-utveckling som det är för själva kontaktcentret.

Det handlar om automatiserad transkribering av era samtal

Speech Analytics är i princip ett system som transkriberar alla era samtal. Det är också därför som man behöver spela in samtalen för att kunna använda Speech Analytics. Genom att transkribera era samtal konverteras ljudfilerna till text därför som du måste spela in samtalen för att använda Speech Analytics. Genom att transkribera dina samtal konverterar du ljudfilerna till text och därmed till data.

Beroende på vilket Speech Analytics-system du väljer kan du använda transkriptionerna på olika sätt. De enklaste systemen ger er möjlighet att söka efter samtal som innehåller specifika termer.

Detta kan vara till stor nytta, men inte på något sätt lika fördelaktigt som de mest avancerade systemen.

Avancerade system som Verint gör det möjligt för er att utforska era samtal på ett nästan oändligt antal sätt, vilket ger er både mycket operativa och strategiska insikter. Det är inte en underdrift att påstå att den här typen av verktyg är ganska beroendeframkallande för alla som jobbar med någon form av verksamhetsförbättring.

”De enklaste systemen ger er möjlighet att söka efter samtal som innehåller specifika termer. Detta kan vara till stor nytta, men inte på något sätt lika fördelaktigt som de mest avancerade systemen.”

Vad ska man fokusera på när man väljer Speech Analytics-system?

Det finns några viktiga skillnader mellan de olika Speech Analytics-systemen. Här är tre saker att tänka på (förutom möjligheten att kunna transkribera med hög kvalitet):

  • Möjlighet att kategorisera samtal: Som människor har vi alla en tendens att uttrycka oss på väldigt olika sätt. Välj ett Speech Analytics-system som kan gruppera alla samtal som rör samma problem, även om kunder och agenter inte formulerar sig på samma sätt.
  • Möjlighet att analysera hela transkriptionen: Välj ett Speech Analytics-system som inte bara ger er det ni letar efter, men som också informerar er om sånt som ni inte visste att man kunde leta efter. Ett system som söker igenom hela transkriptionen efter mönster, tendenser och ”google-ord” som ännu inte har kategoriserats.
  • En del av en WFO-svit: Vissa Speech Analytics-leverantörer jobbar också med utveckling av relaterade lösningar som till exempel Text Analytics, Automated Quality Management och Performance Management – även kallat Workforce Optimisation-svit (eller WFO-svit). Genom att välja ett Speech Analytics-system som ingår i en WFO-svit får man många fler möjligheter och sätt att dra nytta av Speech Analytics-data.

10 skäl till varför Speech Analytics är hajpat just nu

Alla företag och organisationer är olika. De har olika sätt att arbeta, olika mål och olika strategier. Men efter att ha besökt en lång rad nordiska företag under de senaste åren slås jag av hur de flesta av dem också har många gemensamma och djupgående smärtpunkter.

Här är min lista över 10 av de vanligaste smärtpunkterna som jag ser hos våra kunder. Jag tror att ni kan relatera till åtminstone några av dem:

1. En svart låda med kundsamtal: Vad som verkligen sker i era kundsamtal känns ibland som en stor svart låda. Ni kanske redan lyssnar på utdrag ur samtalen, men bara det är en uppgift som är för stor och exakt vilka slutsatser kan man egentligen dra genom att lyssna på bara ett utdrag? Varför ringer kunderna?

2. Kundundersökningar: Ni genomför (samlar in) kundnöjdhetsundersökningar, men bara några kunder svarar och därför vet man inte hur de upplever er service.

3. Net Promoter Score: Er NPS (Net Promoter Score) har stannat vid en viss nivå och ni saknar idéer för hur man kan göra framsteg. Vad ska man göra?

4. Samtalsloggning: Ni ber era agenter att logga orsaken till varför kunderna ringer, men det är tidskrävande och ökar den genomsnittliga hanteringstiden. Och dessutom verkar inte loggdatan pålitlig.

5. Statistiken ni får från samtalsloggningen är ytlig och ni vet egentligen inte riktigt varför era kunder ringer er.

6. Agentåterkoppling: När ni ger agenterna feedback, oavsett om det är baserat på samtalslyssning eller kundåterkopplingsundersökningar, kan ni inte alltid avgöra om återkopplingen är rättvis mot agenten.

7. ChatBot: Ni programmerar en ny chatbot men saknar information om exakt vad chatboten ska kommunicera för att vara relevant för era kunder (och minska antalet samtal).

8. Kampanjer: Ni vet i princip inte hur effektiva era marknadsförings- och kommunikationskampanjer är. Ryktet säger att det finns en viss reaktion, men i vilken utsträckning reagerar faktiskt era kunder? Och hur?

9. Självbetjäning: Ni vet inte om era kontaktcenteragenter främjar självbetjäning eller frågar efter tillstånd att marknadsföra, eller vad det än är ni vill att de ska göra.

10. Förstasamtals-lösning: Ni vet inte i vilken utsträckning era agenter klarar av att genomföra förstasamtals-lösningar eller hur man förbättrar detta.

Prova Speech Analytics på dina egna samtal

Det finns olika sätt att demonstrera ett Speech Analytics-system. På Axcess Nordic kan ni välja att få en fullständig installation på ert kontaktcenter under en begränsad period. Under denna pilotperiod låter vi er prova systemet på ett stort antal samtal. det kan till och med vara livesamtal i produktionen som vi testar.

Det har ingen betydelse om antalet samtal är 10 000, 100 000 eller till och med 1 miljon. Genom att göra det här får ni en djup inblick i en väldigt stor pool av ostrukturerade data, och samtidigt har ni en unik möjlighet att få en verklig praktisk erfarenhet av Verints Speech Analytics-system. Det här ger er en perfekt grund att avgöra om Speech Analytics ska vara din källa till insikt framöver.

Insikterna ni får under pilottestet får ni behålla oavsett.

Om ni vill veta mer så tveka inte att kontakta mig eller min svenska kollega, Johanna Bernshed.

 

Läs mer om Speech Analytics

Jag är en Speech Analytics-specialist på Axcess Nordic. Axcess Nordic hjälper serviceorienterade företag att optimera och utveckla kundkontakt. Jag kan kontaktas via LinkedIn eller email (cga@axcessnordic.com)