Konuşma Analizi Mart 04 · 5 dk okuma

Speech Analytics 101: Konuşma Analizinin Temeli

Müşteri çağrıları; müşteri memnuniyeti, çağrı merkezi süreçleri, hizmet kalitesi, ve sektör trendleri gibi çeşitli konulara dair önemli bilgiler içerir. Ancak çağrı merkezlerinin yönettiği çağrı hacmi, bu çağrıların manuel yöntemlerle analiz edilmesini ve bu bilgilerin ortaya çıkarılmasını imkansız kılar. Speech analytics olarak da bilinen konuşma analizi, çağrı analiz sürecini otomatik hale getirerek etkili bir çözüm sunar. Bu yazıda tanımı, işlevselliği, türleri ve çağrı merkezlerindeki öncelikli kullanım senaryolarına yer vererek konuşma analizinin temellerini inceleyeceğiz. 

 

Konuşma Analizi Nedir?

Konuşma analizi, müşteri etkileşimlerini analiz ederek kalite yönetimi için anlamlı bilgiler elde etmek amacıyla konuşma tanıma, yapay zeka ve doğal dil işleme (NLP) gibi teknolojileri kullanan bir yazılımdır.

Konuşma analizi, sıklıkla ses analizi, etkileşim analizi ve diyalogsal analiz gibi kavramlarla ifade edilse de bu kavramlar odak noktaları açısından farklılık gösterir. Konuşma analizi, konuşulan içeriği anahtar kelimeler, duygu ve dilsel öğeler açısından analiz ederken; ses analizi, konuşmacı özelliklerini incelemek üzere ses tonu ve duyguları inceler. Etkileşim analizi, müşteri etkileşimlerini kanal bazlı değerlendirirken; diyalogsal analiz farklı kanallarda gerçekleşen tüm etkileşimleri bağlam ve akış açısından değerlendirir.

 

Konuşma Analizi Nasıl Çalışır?

Konuşma analizi, çeşitli müşteri etkileşimlerinden ses verilerini yakalar ve konuşma tanıma teknolojisinden yararlanarak konuşulan kelimeleri yazıya dönüştürür. Yazıya dönüştürülen bu içerikler daha sonra anahtar kelimeleri, cümleleri, duyguları ve diğer dilsel unsurları tanımlamak için doğal dil işleme teknolojisi kullanılarak analiz edilir. Bu derinlemesine analiz, müşteri memnuniyeti, hizmet kalitesi, prosedürlere uyum ve iyileştirilecek alanlar hakkında önemli bilgiler sağlar.

 

Konuşma Analizi Türleri

Konuşma analizi teknolojisinin “gerçek zamanlı konuşma analizi” ve “çağrı sonrası konuşma analizi” olarak bilinen iki türü vardır. Bu türleri belirleyen çağrıların ne zaman analiz edildiğidir. 

Gerçek zamanlı konuşma analizi, müşteri etkileşimleri sırasında canlı çağrılardaki ses verilerini analiz ederek anında içgörüler sağlar. Bu özellik, müşteri hizmetleri ve destek çağrılarında avantaj sunarak süpervizörlerin gerekli durumlarda çağrılara anında müdahale etmesine olanak tanır.

Çağrı sonrası konuşma analizi ise çağrıları kayıt işlemi sona erdikten sonra analiz eder. Kaydedilen çağrıların yazıya dönüştürülmesi, etkileşimleri arama yapılabilir verilere dönüştürür ve konuşma analizi teknolojisinin veri madenciliği yöntemleri kullanarak önemli bilgiler elde etmesine olanak tanır. 

 

Çağrı Merkezlerinde Konuşma Analizi Kullanım Örnekleri

Konuşma analizi teknolojisi sunduğu gelişmiş özelliklerle çağrı merkezlerinde çeşitli görevlerin gerçekleştirilmesine destek olur. Bu teknolojinin yaygın kullanım örnekleri arasında kalite yönetimi, prosedürlere uyum, müşteri hizmetlerinin geliştirilmesi ve süreç iyileştirme yer alır.

Kalite Yönetimi: Konuşma analizi, manuel değerlendirmeyi otomatik hale getirerek çağrı analizini kolaylaştırır. Tutarlı ve objektif analiz sağlayarak insan hatasını en aza indirir ve tarafsız değerlendirmeler sağlar. Böylece, çağrı merkezlerinde gelişmiş performans ve kalite yönetim uygulamaları gerçekleştirilebilir.

Prosedürlere Uyum: Konuşma analizi, çağrı merkezi temsilcilerinin sektör düzenlemeleri ve kurum politikalarına uyumlu davranmasını sağlama konusunda yardımcı olur. Örneğin çağrıda geçen herhangi bir uyumsuzluk örneğini otomatik olarak tespit ederek düzenleme ihlallerine karşın ceza riskini azaltır.

Müşteri Hizmetlerini Geliştirme: Konuşma analizi, müşteri deneyimindeki eğilimleri, sorunları ve iyileştirilecek alanları belirleyerek şirketlerin müşteri ihtiyaçlarını daha iyi karşılayan özel hizmetler sunmasına olanak tanır. Şirketler, müşteri duygularını, tercihlerini ve sorunlarını anlayarak müşteri deneyimini iyileştirebilir, bu da müşteri memnuniyetinin artmasına ve müşteri kaybının azalmasına katkıda bulunur.

Süreç İyileştirme: Konuşma analizi, müşteri etkileşimlerinde kullanılan anahtar kelimeleri ve cümleleri analiz ederek, çağrı merkezi liderlerinin ortaya çıkan sorunları ve yükselen trendleri belirlemesine yardımcı olur. Sorunların zamanında belirlenmesi, düzeltici önlemlerin uygulanması ve operasyonel iyileştirme fırsatlarının değerlendirilmesi için hızla eyleme geçilmesini sağlar.

Anında Yardım: Gerçek zamanlı yardım sunan bu özellik çağrı merkezlerindeki temsilcileri ve yöneticileri desteklemek için tasarlanmıştır. Bu özellik, müşteri etkileşimlerini sürekli olarak izler, sorunları tespit etmek için verileri analiz eder ve süreci iyileştirmek için anında bildirim ve rehberlik sağlar. Bu akış, süpervizörlerin ihtiyaç sahibi temsilcilere destek sağlamak için gerçek zamanlı müdahale etmesine olanak tanır. Eş zamanlı olarak, çağrı işleme süresini etkili bir şekilde azaltarak operasyonel maliyetlerin azalmasına ve müşteri deneyiminin iyileşmesine katkı sağlar.

Sonuç olarak, müşteri etkileşim analizini otomatik hale getiren konuşma analizi teknolojisi çağrı merkezleri için önemli faydalar sunar. Manuel yöntemlerle değerlendirilmesi imkansız hacimdeki çağrıları analiz ederek önemli bilgileri ortaya çıkaran konuşma analizi, çağrı merkezi liderlerinin kalite yönetimini kolayca uygulamasına, prosedürlere uyumu güvence altına almasına, müşteri hizmetlerini geliştirmesine ve çağrı merkezi süreçlerini iyileştirmesine katkıda bulunur.

 

Konuşma analizi ile çağrı merkezinizde devrim yaratmaya hazır mısınız?

SESTEK’in konuşma analizi çözümü hakkında daha fazla bilgi almak için, Knovvu Analytics sayfasını inceleyin.

Şirketinize sağlayacağı tahmini kazancı öngörmek için maliyet tasarrufu hesaplama aracımızı kullanın.


Bu gelişmiş teknolojinin çağrı merkezi operasyonlarınızı nasıl geliştireceğini ve başarıya taşıyacağını keşfetmek için bugün bir demo talep edin.

Keşfetmeye Devam Et
Konuşma Tanıma Mart 27 · 3 dk okuma
Konuşma Tanıma Karşılaştırma Testi 2023

Konuşma Tanıma nedir? Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) olarak da bilinen Konuşma Tanıma (SR), sisteme ulaşan sesleri metne dönüştürmek için kullanılan bir sistemdir. Bu, kullanıcıların tuşlar veya düğmeler gibi geleneksel araçlar...

Devamını Oku
Müşteri Deneyimi Eylül 17 · 6 dk okuma
Müşteri Deneyimi Odaklı Self Servis: Bir Bankacılık Başarı Hikayesi

“Kullanıcı deneyimi” veya moda tabirle “UX.” Son zamanlarda bu terimi ne kadar sık duyduğumuzu fark ettiniz mi? Mobil uygulamalardan ürün tasarımına, web sitelerinden tanıtım yazılarına uzanan farklı alanlarda sürekli olarak...

Devamını Oku
Strateji Ocak 30 · 5 dk okuma
Gartner’ın 2023 ve Sonrası İçin En İyi 10 Stratejik Öngörüsü

Geçtiğimiz yıllarda olduğu gibi bu yıl da teknoloji kararlarımızı büyük ölçüde etkileyeceğine inandığımız ilk on trendi sizler için derledik.

Devamını Oku

Bize Ulaşın

Teşekkürler!

İletişime geçtiğiniz için teşekkürler. En kısa sürede size geri döneceğiz.

Başarısız!


Anasayfaya Dön

Application Form

Click here or drop files to upload

Teşekkürler!

Hepsi Tamam!


- pozisyonu için başvurunuz başarıyla gönderildi.


Kariyer Sayfasına Dön

Başarısız!


Kariyer Sayfasına Dön