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La voce è, da sempre, una componente fondamentale per i contact center. Negli ultimi anni, tuttavia, i contact center hanno sviluppato strategie omnichannel che vanno ad abbracciare nuovi canali attraverso i quali i clienti possono interagire con loro.

Laddove un tempo la voce era l’unico canale di comunicazione, gli utenti finali possono ora comunicare con i contact center comunque e ogni volta che lo desiderano, molto più spesso attraverso il testo.
Email, social media, messaggistica istantanea, chatbot: non è mai stato così facile per i clienti trovare le informazioni di cui hanno bisogno, senza nemmeno dover interagire con una persona.

Attraverso la voce e le conversazioni telefoniche, però, si possono ancora scambiare un numero maggiore di informazioni e dati rispetto al testo. Inoltre è necessario considerare che la comunicazione vocale può garantire un’esperienza personalizzata e più naturale per il cliente.

A prescindere dai canali di contatto utilizzati, un ambito di notevole interesse all’interno dei contact center è quello della compliance, ovvero il rispetto delle norme che regolano il trattamento dei dati personali.

 

Compliance e contact center: qualche dato

Nice lo scorso Giugno ha effettuato una ricerca negli Stati Uniti e in Gran Bretagna per comprendere maggiormente alcuni aspetti legati al mondo dei contact center. L’indagine ha confermato l’importanza della compliance: il 91% degli intervistati ritiene infatti che l’investimento in software che la misurino e la migliorino debba essere considerato una priorità nel 2020.
L’83% dei professionisti dei contact center ha anche affermato che gli sforzi della loro organizzazione nei confronti della privacy dei clienti e la sicurezza dei dati privati ​​devono essere migliorate.
Il sondaggio ha inoltre rilevato che un quarto del tempo del personale dei contact center viene speso in attività legate alla compliance.

All’interno del servizio clienti, una soluzione che viene tradizionalmente impiegata per assicurare il rispetto della compliance consiste nella registrazione delle telefonate ma vista la crescente complessità dell’argomento, soluzioni più sofisticate diventano necessarie.

 

Tecnologie vocali e compliance

Le tecnologie vocali ricoprono un ruolo importante tra gli sviluppi tecnologici più recenti che offrono nuove modalità per il monitoring delle interazioni, garantendo ai contact center la possibilità di monitorare le conversazioni senza la necessità di ascoltare ogni chiamata. In questo modo risulta possibile effettuare controlli non solo sulle conversazioni tra agenti e clienti, ma anche le conversazioni in piattaforme di trading e altre applicazioni business-to-business.

I contact center, quindi, cercano ora di implementare metodi più sofisticati e non umani per gestire la compliance. Un ulteriore sviluppo di questa attività è costituito dalla trasformazione automatica dei dati vocali in dati testuali. In questo modo, le aree all’interno del contact center specializzate in conformità possono gestire più agilmente le loro attività, mettendo in atto dei processi che non sarebbero possibili trattando esclusivamente i dati vocali. Un esempio di questi processi è costituito dall’eliminazione dei dati personali presenti nelle conversazioni. Infatti, una volta che una conversazione è stata trasformata in testo, esistono numerose tecnologie che permettono di cancellare fisicamente dai testi alcune informazioni coperte da privacy, come i nomi di persona, gli indirizzi e i numeri di telefono. Nel mondo dell’NLP (Natural Language Processing) tale attività è definita Named Entity Recognition.

Inoltre, convertendo in testo le conversazioni con i clienti, i contact center possono ridurre drasticamente le funzioni operative e di monitoraggio ed i relativi costi. 
I grandi passi avanti fatti dal Machine Learning e dall’Intelligenza Artificiale hanno consentito di portare il monitoraggio ad un livello superiore. 

Uno strumento particolarmente potente per analizzare le conversazioni dei contact center è costituito dai tool di Speech Analytics, ovvero strumenti in grado di abbinare le tecnologie di Speech-to-text alle tecnologie di Text Analysis. Mentre lo Speech-to-text  si occupa del corretto riconoscimento automatico della voce e della sua conversione in testo, la Text Analysis si occupa di analizzare il testo, per ricavarne informazioni rilevanti.

 

I casi d’uso operativi

Gli ambiti in cui utilizzare le tecnologie vocali possono essere molteplici:

  • Aderenza alle procedure: attraverso lo Speech Analytics è possibile verificare l’aderenza allo script e/o al codice di condotta da parte dell’operatore, oltre che la cortesia nei confronti del cliente.
  • Performance operatori: con l’analisi è possibile identificare gli agenti meglio o peggio performanti, individuando anche le parole o frasi chiave utilizzate dagli agenti per evidenziare carenze formative o processuali.
    I due precedenti aspetti sono particolarmente utili nei casi in cui il contact center sia esterno all’organizzazione.
  • Performance complessiva: individuazione di best practices e di parole chiave, richieste o domande più frequenti poste dai clienti al fine di fornire risposte migliori e più complete da parte degli operatori. E’ infatti possibile raccogliere e analizzare le domande tipiche dei clienti in modo da formare coerentemente gli agenti.
  • Customer experience: attraverso lo Speech Analytics è possibile individuare i principali pain points dei clienti ed indirizzarli immediatamente per attività di close the loop.

 

Le nostre soluzioni per la compliance

CELI collabora ormai da un decennio con Nuance, leader mondiale nella tecnologia vocale. 

Da questa collaborazione è nato un sistema che integra il Nuance Transcription Engine (NTE) in Sophia Analytics. NTE è lo strumento di trascrizione automatica dei dati audio più accurato del settore ed è in grado di trasformare i flussi audio preregistrati o dal vivo in dati testuali. Sophia Analytics è in grado di leggere e analizzare qualsiasi tipo di testo e identificare rapidamente e precisamente relazioni, associazioni e trend tra i testi analizzati, consentendo ai data scientist, ai ricercatori, ai business analyst e ai manager di concentrarsi su quello che sanno fare meglio: dare il senso ai dati ricavati dai testi.

CELI applica la propria intelligenza linguistica a NTE, migliorando ed affinando il modello linguistico sottostante alla trascrizione, sfruttando le competenze core dei linguisti computazionali che lavorano affinché il sistema sia in grado di trascrivere con maggior precisione le frasi ricorrenti e i termini specifici di ogni dominio analizzato, sia esso il settore della finanza, della customer care, delle telecomunicazioni, ecc. In questo modo il grado di accuratezza della trascrizione automatica aumenta sensibilmente, soprattutto per quegli elementi maggiormenti rilevanti per il nostro cliente. 

L’output trascritto da NTE viene poi integrato in Sophia Analytics per l’analisi testuale.

Attraverso l’analytics workbench integrata, Sophia Analytics consente di organizzare e classificare automaticamente i contenuti, effettuare il clustering dei documenti, identificare le opinioni e il sentiment. Il nostro strumento permette inoltre di utilizzare una serie di algoritmi completamente automatici che possono guidare l’utente nella configurazione dell’analisi. Infine, a seconda degli scopi dell’utente, tutte le informazioni estratte possono essere messe in correlazione con altri dati disponibili, permettendo così di riconoscere dei trend, rilevare criticità oppure analizzare i driver del successo o insuccesso di una singola interazione o del servizio offerto nella sua globalità.

(Mariella Borghi – Marketing Manager e Matteo Amore – Computational Linguist)

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