Dados de voz, uma valiosa mina de informações para melhorar a experiência do cliente
Os dados de voz referem-se a todas as informações úteis que podem ser extraídas das conversas telefônicas com clientes potenciais e clientes. As atividades de um contact center ou de um departamento de atendimento ao cliente geram uma quantidade muito grande de dados de voz que podem ser usados para melhorar o atendimento e a experiência do cliente.
Quando falamos de dados de voz, estamos falando de conversas telefônicas com seus clientes potenciais e clientes como fontes de informação e aprendizado – tanto as chamadas feitas quanto as recebidas.
A importância dos dados de voz está em sua capacidade de revelar as expectativas e necessidades dos clientes diretamente, sem o filtro das interações escritas ou digitais. Cada chamada telefônica é uma oportunidade de capturar não apenas o conteúdo explícito da solicitação do cliente, mas também as sutilezas emocionais e contextuais que a acompanham. Essa riqueza de informações permite uma compreensão mais detalhada e uma resposta mais adequada às necessidades reais dos clientes.
Uma melhor compreensão das necessidades, expectativas, desafios, dores e atritos do cliente nos permitirá, por sua vez, identificar áreas para melhorar a experiência do cliente.
Os dados de voz também podem ser usados para prever as necessidades dos clientes, por exemplo, identificando perguntas recorrentes, solicitações frequentes e motivos para contatos regulares.
O verdadeiro desafio para as empresas é capturar, analisar e explorar esses dados de voz para extrair percepções acionáveis.
Os desafios da análise de dados de voz
A personalização do diálogo baseia-se no conhecimento de seus clientes potenciais e clientes. Essa é uma regra bem conhecida que se aplica igualmente ao marketing, à equipe de vendas e ao atendimento ao cliente. O conhecimento do cliente é o pré-requisito para a personalização.
O conhecimento do cliente é o produto da análise de uma variedade de dados, incluindo :
- Dados sociodemográficos: idade, gênero, localização geográfica, etc.
- Dados transacionais, ou seja, o histórico de transações do cliente, produtos comprados, valores gastos, etc.
- Dados de interações de atendimento ao cliente.
- Dados de navegação na Web, por exemplo, as páginas visitadas pelo cliente.
- Dados de campanha, que rastreiam o envolvimento do cliente com e-mails, publicidade e promoções.
- Dados de pesquisas de satisfação.
Todos esses dados podem ser agregados para fornecer uma visão de 360° do cliente potencial e do cliente, permitindo que as ações de marketing e vendas e as trocas de atendimento ao cliente sejam personalizadas…
Como dissemos na introdução, os dados de voz há muito tempo são negligenciados e pouco explorados. Mesmo hoje, muitas empresas ainda estão perdendo uma quantidade significativa de informações de conversas telefônicas.
Por um motivo simples: a extração e a análise de dados de canais de voz apresentam vários desafios. As conversas por voz não se prestam facilmente à análise estruturada sem um processamento avançado baseado em sistemas avançados de reconhecimento e processamento de linguagem natural (NLP).
Os principais desafios são :
- Variabilidade da fala: a fala humana varia muito de uma pessoa para outra devido a sotaques, dialetos, velocidade de fala ou estado emocional. Essa variabilidade representa um desafio para os sistemas de reconhecimento de fala, que precisam entender e transcrever com precisão uma grande variedade de entradas de fala.
- Contexto e semântica: entender o contexto em que determinadas palavras ou frases são usadas é fundamental para interpretar corretamente os dados de fala. Nuances de linguagem, expressões idiomáticas e linguagem específica do setor podem complicar a análise e exigir modelos sofisticados de processamento de linguagem natural (NLP).
- Ruído de fundo e qualidade de gravação: As chamadas telefônicas geralmente são afetadas por ruídos de fundo ou pela má qualidade do som, o que dificulta o reconhecimento e a análise da voz. A tecnologia deve ser capaz de filtrar esses distúrbios para capturar a voz do autor da chamada com clareza.
- Integração de dados: A fusão de dados de voz com outras fontes de informação, como dados de canais digitais ou bancos de dados de CRM, representa um desafio em termos de compatibilidade e gerenciamento de dados. Isso exige soluções tecnológicas capazes de consolidar e analisar dados heterogêneos para obter uma visão completa do cliente.
- Respeito à privacidade e conformidade regulamentar: a gravação e a análise de conversas telefônicas devem estar em conformidade com as leis de proteção de dados. As empresas precisam garantir que suas práticas de dados de voz estejam em conformidade com as normas vigentes, o que acrescenta uma camada de complexidade às suas operações.
A boa notícia é que os avanços tecnológicos agora estão possibilitando a solução de muitos dos desafios que há muito tempo impedem o uso de dados de conversas telefônicas.
Análise de dados de voz na era das tecnologias de processamento de linguagem natural
O advento das tecnologias de processamento de linguagem natural (NLP) revolucionou a capacidade das empresas de explorar dados de voz. Esses avanços tecnológicos possibilitam fazer o que era difícil no passado: transformar conversas telefônicas em dados que podem ser analisados e explorados.
Aqui estão os principais usos das tecnologias de processamento de linguagem natural para analisar dados de voz:
- Transcrição (Speech to Text): A transcrição automática de chamadas é a base da análise de dados de fala. Graças à PNL e ao reconhecimento de fala avançado, os sistemas agora podem converter a fala em texto com um alto grau de precisão, mesmo em condições não ideais. Isso permite a análise quantitativa e qualitativa das conversas e torna os dados finalmente acessíveis para uma análise mais aprofundada.
- Análise de sentimento : As ferramentas de PNL podem avaliar o tom e a emoção por trás das palavras. A análise de sentimento ajuda as empresas a entender não apenas o que os clientes estão dizendo, mas também como eles estão se sentindo.
- Extração de informações importantes: As tecnologias de NLP podem identificar e extrair automaticamente informações importantes das conversas, como nomes de produtos ou problemas específicos mencionados. Esse recurso permite uma triagem downstream mais eficiente das chamadas e uma melhor alocação de recursos.
- Categorização automática de chamadas: ao analisar o conteúdo das conversas, os sistemas de PNL podem classificar as chamadas em categorias predefinidas, permitindo que as respostas sejam organizadas e priorizadas. O resultado é uma maior eficiência operacional: as chamadas são direcionadas para os agentes ou departamentos mais adequados.
- Resumos de conversas com IA: a inteligência artificial pode gerar resumos de conversas para capturar os pontos principais e identificar as próximas ações. Isso garante que você não perca nenhuma informação importante e evita interpretações errôneas.
Essas aplicações das tecnologias de análise de voz dão uma boa ideia do que é possível hoje. A partir de agora, a análise de dados de voz pode transformar cada interação com o cliente em oportunidades de aprendizado e aprimoramento. O software de gerenciamento de contact center desenvolvido pela Diabolocom oferece as funcionalidades necessárias para explorar os dados de voz.
Algumas dicas para explorar os dados de voz
Aqui estão algumas dicas úteis se você estiver pensando em explorar os dados de voz das trocas telefônicas com seus clientes potenciais e clientes:
Priorizar a qualidade da gravação
A precisão da análise depende muito da qualidade da gravação das centrais telefônicas. Recomendamos que você invista em uma solução de alta qualidade. Isso garantirá que os dados de voz capturados sejam claros e utilizáveis pelas ferramentas de análise. Como operadora de telecomunicações, a Diabolocom oferece soluções profissionais de telefonia em nuvem que atendem a esse requisito.
Investir no software certo
Você precisa selecionar um software de gerenciamento de chamadas que incorpore tecnologias de processamento de linguagem natural e inteligência artificial. Nosso software Diabolocom permite que você execute os aplicativos descritos acima: transcrição de chamadas e mensagens de voz, geração de resumos de chamadas, análise do sentimento do cliente e detecção de sinais de irritação, categorização de chamadas etc.
Treine suas equipes
O uso eficaz dos dados de voz depende muito da capacidade de suas equipes de interpretar corretamente as informações extraídas. Recomendamos que você organize sessões de treinamento regulares para suas equipes, para que elas saibam como aproveitar ao máximo os dados extraídos das conversas com os clientes.
Respeitar a confidencialidade e os regulamentos
Certifique-se de que todas as práticas de gravação e análise de dados de voz estejam em conformidade com as leis locais e internacionais sobre confidencialidade e proteção de dados. Na França e na Europa, aplica-se o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR). Ele exige que as empresas obtenham o consentimento explícito dos clientes para a gravação de suas vozes e o uso de seus dados.
Além dos dados de voz: integração com outros tipos de dados
Os dados de voz estão se tornando um componente importante do conhecimento de clientes potenciais e clientes. O desafio é combinar com sucesso esses dados de voz com outros dados de clientes e prospects.
Os dados de voz, embora essenciais, contam apenas parte da história. Para obter uma visão de 360 graus do cliente, os agentes precisam ter acesso a outros dados, como históricos de compras, interações em redes sociais, envolvimento com campanhas de marketing, dados demográficos etc.
É a combinação e a consolidação de todas essas informações que permitem a personalização avançada das interações e um atendimento ao cliente mais relevante.
A consolidação de dados requer a integração de todos os dados. Nesse sentido, a plataforma de gestão de contact center desenvolvida pela Diabolocom oferece múltiplas integrações, em especial com as principais soluções de CRM do mercado: Salesforce, Microsoft Dynamics, Oracle, Zendesk. Também fornecemos uma API para conectar suas outras fontes de dados.
Conclusão
Dados e voz andam de mãos dadas! As novas tecnologias de análise de voz estão aumentando a capacidade das empresas de aprender mais sobre seus clientes potenciais e clientes. Os sistemas de processamento de linguagem natural e a inteligência artificial podem transformar o magma das conversas telefônicas em informações estruturadas que podem ser usadas pelos agentes do contact center.
Assim, cria-se um ciclo: a voz do cliente é uma fonte de dados – dados que podem ser usados para melhorar a voz dos agentes. A relação entre voz e dados é recíproca. A Diabolocom apóia as organizações nessa integração avançada de dados de voz para melhorar a experiência do cliente.
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