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Come aumentare la produttività del call center con la speech analytics

La capacità di velocizzare e personalizzare le risposte è un indicatore fondamentale della performance del call center. Le soluzioni di speech analytics oggi possono aiutare le imprese a centrare questo obiettivo, aumentando efficienza operativa, customer satisfaction, fidelizzazione e in definitiva i profitti aziendali.  

Performance del call center e customer experience

Perché è così importante migliorare la performance del call center e la soddisfazione del cliente nei confronti del brand? 

In un panorama competitivo internazionale ed estremamente dinamico, la più grande leva di differenziazione è la qualità dei servizi offerti. Il consumatore oggi entra in contatto con il brand attraverso una pluralità di canali e si aspetta sempre la coerenza, la pertinenza, la continuità e la velocità delle comunicazioni. Questo significa che la performance del call center dev'essere sempre al massimo. Per esempio, se l'utente ha avviato una procedura di reclamo tramite un modulo web pretende che, chiamando il call center, l’operatore sia al corrente di tutta la situazione aggiornata. Chi, almeno una volta, non ha sperimentato lunghe attese al telefono con un centralino di customer care ed è stato reindirizzato più volte, prima di potere parlare con l’interlocutore corretto? Oppure si è visto costretto a ripetere più volte la propria richiesta a operatori diversi, dovendo ogni volta spiegare di nuovo tutto il pregresso? 

Un prodotto o un servizio può essere ottimo, ma il consumatore è disposto a passare alla concorrenza se l’esperienza di contatto con il brand è scadente o non conforme alle aspettative.  

Speech analytics e performance del call center

Le soluzioni di speech analytics possono risolvere queste situazioni e ottimizzare la performance del call center.

Si tratta di tecnologie che fanno leva su un set di funzionalità inerenti all’intelligenza artificiale. In particolare, si basano su applicazioni di Automatic Speech Recognition, Natural Language Processing, machine learning e advanced analytics. 

Permettono così di effettuare un esame completo e di dettaglio sulle conversazioni vocali, ad esempio le telefonate in entrata o in uscita da un call center: i dialoghi tra cliente e operatore vengono registrati e processati in cloud per essere quindi trascritti integralmente con un alto grado di accuratezza. Da qui è possibile effettuare un’analisi testuale per individuare gli argomenti, classificare le conversazioni e intercettare il sentiment degli interlocutori. 

Più dati per la customer care

Tutte le telefonate pregresse sono quindi a disposizione per rintracciare informazioni utili sul cliente e monitorare le performance del servizio di customer care.  

Un operatore potrà così richiamare facilmente tutti i dati pertinenti alla storia dell’utente, quindi offrire un servizio personalizzato e più efficiente, senza perdite di tempo. In questo modo, la performance del call center aumenta esponenzialmente.

Le funzionalità di speech analysis permettono anche di intercettare rapidamente il motivo di contatto da parte del cliente, classificare la conversazione per macro-argomenti e instradarla automaticamente all’interlocutore corretto. Ad esempio, se il cliente richiede informazioni sulla fattura ricevuta, il sistema girerà la chiamata direttamente all’ufficio amministrazione. 

I vantaggi della tecnologia per la performance del call center

È evidente che le soluzioni di speech analysis portano una serie di vantaggi: innanzitutto, la possibilità di accelerare i tempi di interventoriconoscere il cliente e la sua storia, personalizzare le risposte in base all’interlocutore. 

Ma queste piattaforme permettono anche di migliorare la qualità del servizio di customer care, perché consentono sia di interpretare le esigenze del cliente in profondità sia di valutare l’efficacia delle procedure e l’efficienza dell’operatore. Le speech analytics riguardano infatti non solo parole chiave e indicatori quantitativi, ma individuano anche i toni delle conversazioni, rilevando l’indice di gradimento del cliente e il rischio di un eventuale abbandono. Si può così intervenire tempestivamente per migliorare la performance del call center, puntando a più alti livelli di customer satisfaction e quindi di crescita del business. 

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