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Nell’universo dell’analisi dei dati (non strutturati), gli Speech Analytics vengono usati per estrarre informazioni di valore dalle conversazioni vocali. Essi consentono al contact center di essere più efficace rispetto alle esigenze dei propri interlocutori, ma anche più efficiente e meno costoso.
Speech Analytics: cos’è e perché è così importante
Fosse possibile analizzare singolarmente tutte le conversazioni vocali di un contact center, che informazioni si potrebbero ottenere? Innanzitutto, sarebbe possibile conoscere meglio i propri interlocutori: l’azienda potrebbe scoprire facilmente quali linee di prodotto sono apprezzate e quali meno, potrebbe rilevare difetti di cui ignorava l’esistenza, nuovi comportamenti d’acquisto e valutare l’efficacia delle proprie politiche commerciali o strategie di marketing. In una telefonata c’è la voice of the customer: ci sono le sue esigenze e i bisogni, ma c’è anche la capacità (o meno) dell’azienda di soddisfarli.
Nell’era dell’omnicanalità, la telefonata non è l’unico canale di contatto ma resta uno dei principali. Dal punto di vista dell’analisi delle interazioni, questo è un grosso vantaggio: rispetto alla chat, sia con un agente umano che con un bot, una conversazione vocale contiene anche un tono di voce, un certo livello di concitazione e i silenzi, tanti elementi che permettono all’azienda di comprendere meglio il sentiment del cliente, l’intento della conversazione e il modo di porsi di quest’ultimo nei confronti dell’azienda. Logicamente, il “modo di porsi” dipende dalla capacità dell’impresa di plasmare (o meno) una buona customer experience, ed è quindi un ulteriore indicatore di grande rilevanza.
Gli Speech Analytics sono fondamentali non soltanto per il valore insito nelle conversazioni vocali, ma anche per una questione puramente pratica: analizzarle tutte in modo manuale non è sostenibile. Gli Speech Analytics possono fornire indicazioni in tempo reale sulle parole usate, sulle espressioni, sul sentiment ad esse collegato e, all’interno di una conversazione automatizzata (voicebot), possono anche suggerire il momento giusto per passare la parola ad un agente in carne ed ossa.
Speech analytics in tempo reale: come funziona e vantaggi
A differenza dei modelli tradizionali che elaborano le conversazioni a posteriori, queste tecnologie sono in grado di analizzare le interazioni vocali mentre avvengono, fornendo feedback immediati agli agenti.
Il funzionamento si basa su motori di Automatic Speech Recognition (ASR) combinati con algoritmi di Natural Language Processing (NLP) e analisi del sentiment, che trascrivono e interpretano la conversazione istantaneamente. Alcuni sistemi includono anche moduli di AI generativa per analisi più approfondite e personalizzate delle conversazioni, per suggerire risposte contestuali o flaggare anomalie nel dialogo. Nella maggior parte dei casi, il sistema evidenzia parole chiave, rileva segnali di insoddisfazione e suggersce risposte efficaci per mantenere alta la qualità del servizio e garantire la compliance con gli script e le normative. Questo approccio migliora sensibilmente la customer experience e riduce il rischio di errori operativi, soprattutto nei contact center ad alto volume. Inoltre, può rappresentare un alleato strategico nel training degli operatori, offrendo spunti di miglioramento personalizzati in tempo reale.
Differenze tra Speech Analytics e Voice Analytics
Nella pratica quotidiana, speech analytics e voice analytics vengono spesso usati come sinonimi, e ha perfettamente senso: la distinzione è sottile e i confini tra le due tecnologie sono labili. Ciò nonostante, se proprio vogliamo essere precisi, una differenza c’è.
La speech analytics si concentra principalmente sul contenuto verbale della conversazione: parole pronunciate, frasi chiave, intenzioni espresse. La voice analytics, invece, guarda al “come” viene detto: tono di voce, ritmo, pause, silenzi, intensità emotiva. Insieme, permettono di ottenere una lettura più completa dell’esperienza cliente, integrando ciò che viene detto con il modo in cui viene comunicato.
Come scegliere la soluzione di speech analytics più adatta al tuo contact center
Per scegliere la soluzione più adatta è necessaria una valutazione attenta di diversi fattori. Prima di tutto, è fondamentale verificare la compatibilità con i sistemi esistenti (CRM, centralini, piattaforme di ticketing), o meglio la semplicità di integrazione, così da garantire un’operatività pressoché immeditata.
Altri criteri importanti includono il supporto multilingua, la capacità di analisi in tempo reale o post-call, la disponibilità di reportistica avanzata e la copertura dei requisiti di compliance (GDPR, PCI DSS, ecc.). È utile anche valutare il livello di personalizzazione offerto dalla piattaforma e il supporto tecnico disponibile. Infine, va valutata la scalabilità della soluzione in base alla crescita del contact center e alle future esigenze di automazione e insight.
Speech Analytics per valutare l’efficacia del contact center
Il valore degli Speech Analytics è indubbio anche per quanto concerne la valutazione dell’efficacia dei processi del contact center. Analizzando le conversazioni vocali, i manager ottengono informazioni circa le performance degli agenti, nonché indicazioni sulla compliance rispetto a script, policy e normativa in essere. Gli Speech Analytics forniscono indicazioni sulla qualità della chiamata, sulla capacità dell’agente di rispondere ai dubbi dell’interlocutore (da cui il valore dei silenzi) nonché sui percorsi corretti per incrementare la customer satisfaction, un altro indicatore essenziale della customer experience.
La stessa tecnologia può essere utilizzata non solo per mitigare i rischi di compliance, ma anche per personalizzare il rapporto con il cliente, abbattendo i costi di retention e creando opportunità di up-sell e cross-sell. Una buona conoscenza del cliente permette infatti una migliore segmentazione (fino al limite del “segmento di uno”) e l’erogazione di promozioni ad hoc dalle elevate aspettative di conversione.
Infine, ma non per importanza, gli speech analytics sono per l’azienda una straordinaria opportunità di risparmio e di efficientamento a tutto tondo. Grazie all’analisi delle interazioni vocali, essa può focalizzare gli investimenti in funzione dei desideri dei propri clienti, ridurre le spese meno utili e potenziare le aree aziendali (es, produzione, logistica) sulle quali si gioca la partita della customer satisfaction.
