Users experience leads Technology.
Speech Analytics Technology ช่วยในเรื่องคุณภาพโดยการปรับปรุงทักษะของเอเจนต์, การตรวจจับคำห้าม, การแจ้งเตือนคุณภาพ, รายงานคุณภาพ, และการปรับปรุงดัชนีที่ใช้วัดอัตราการแก้ปัญหาได้สำเร็จในสายแรก (FCR)
เทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียง Speech Analytics ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการโดยลดปริมาณการโทรเข้าลดลง ปฏิบัติตามสคริปต์อย่างเข้มงวด การค้นหาที่มีประสิทธิภาพ และการแปลงคำพูดเป็นข้อความ Speech-to-Text
เทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียง Speech Analytics ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านทางการตอบรับจากลูกค้า เจาะลึกเรื่องแนวโน้ม ป้องกันการสูญเสียลูกค้า และการตรวจจับอารมณ์ Emotion detection
การใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียง Speech Analytics ช่วยในการขายโดยการระบุความได้เปรียบในการแข่งขัน การระบุศักยภาพในการขาย การระบุความเสี่ยงในการขาย และการตรวจจับหัวข้อ
เทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียงช่วย Speech Analytics ในการตรวจจับวลีการปฏิบัติตามกฎข้อบังคับ การจัดหมวดอัตโนมัติ การเอกสารสอบถามการโทรปรึกษา การแจ้งเตือนความเสี่ยง และการตรวจจับฉ้อโกง
เทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียงนำเสนอการแจ้งเตือนเรื่องความปลอดภัยสาธารณะ เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการฉุกเฉิน บรรเทาภาระงานสำหรับผู้ส่งสาย และการกำหนดลำดับความสำคัญอย่างรวดเร็ว
Improving Agent Skills - การใช้เทคโนโลยีเพื่อพัฒนาทักษะพนักงานเป็นสิ่งสำคัญในธุรกิจ เช่นการเลือกตัวอย่างการบันทึกโดยอัตโนมัติสำหรับการฝึกฝนและการระบุความไม่แข็งแกร่งของพนักงาน เพื่อนำไปสู่การฝึกเพิ่มเติมตามบุคคล การใช้เทคโนโลยีในการเสริมสร้างการฝึกอบรมช่วยลดเวลาในการเตรียมและประเมินผลการฝึกอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นประโยชน์ต่อการพัฒนาทักษะของพนักงานอย่างยั่งยืน
Taboo Word Spotting - การใช้คำห้ามเป็นสิ่งที่มีผลต่อการสื่อสารภายในองค์กรและภายนอก การใช้คำห้ามอาจเกิดประเด็นที่เกี่ยวข้องกับความรู้สึก ความเชื่อ หรือค่านิยมของบุคคล การใช้คำห้ามอาจเป็นเหตุให้เกิดการขัดแย้งหรือความไม่พอใจในสถานที่ทำงาน นอกจากนี้ การใช้คำห้ามอาจสร้างภาพลักษณ์ที่ไม่ดีในหมู่ชุมชนหรือสังคม
Quality Alerting - การระบุคำสำคัญที่แสดงถึงปัญหาคุณภาพ เป็นขั้นตอนสำคัญในการบริหารความคิดเห็นและการแก้ไขปัญหา การระบุเหล่านี้ช่วยให้บริษัทสามารถรับมือกับปัญหาอย่างทันท่วงที โดยทำให้ผู้จัดการทราบเร็ว จึงสามารถดำเนินการแก้ไขทันที ซึ่งจะลดความเสี่ยงในการเกิดข้อผิดพลาดเดิมซ้ำอย่างมีนัยสำคัญ
Quality Reporting - การปรับปรุงคุณภาพบริการเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาธุรกิจอย่างยั่งยืน การใช้เครื่องมืออัตโนมัติช่วยในการประเมินและจัดหมวดหมู่ของการสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแสดงผลผ่านแดชบอร์ดและรายงานช่วยในการเข้าใจแนวโน้มและการปรับปรุงบริการได้ด้วยความเร็วและเป็นระบบ
Reducing Call Volume - การรู้จักเหตุผลของการโทรซ้ำเพื่อเพิ่มอัตราการแก้ไขปัญหาในการติดต่อครั้งแรก (FCR) ช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับปรุงกระบวนการบริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ เมื่อบริษัทสามารถระบุและแก้ไขปัญหาในการติดต่อครั้งแรกได้อย่างมีประสิทธิภาพ จะช่วยลดความไม่พอใจของลูกค้า ส่งผลให้ลูกค้ามีประสิทธิภาพและความพึงพอใจในการให้บริการของบริษัทเพิ่มขึ้น
Script Adherence - การตรวจสอบทุกการโทรและการสนทนาเป็นสิ่งสำคัญในการดำเนินธุรกิจที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งทำได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วจะช่วยในการระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในสคริปต์ รวมถึงการระบุความต้องการในการปรับปรุงสคริปต์ และเป็นวิธีที่ดีในการตรวจสอบว่าเอเจนต์ปฏิบัติตามสคริปต์การโทรของพวกเขาอย่างไร
Efficient Search - การค้นหาข้อมูลสำคัญในการสนทนาอาจเป็นงานที่ยากและเสียเวลา แต่ด้วยเครื่องมือที่เชื่อถือได้ เช่น ระบบบันทึกการสนทนาที่มีความสามารถในการค้นหาข้อมูลที่ต้องการอย่างรวดเร็ว จะช่วยลดการค้นหาด้วยวิธีดั้งเดิมและเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล
Speech to Text - การแปลงคำพูดเป็นเอกสารเขียนและสร้างสรุปรวมของบทสนทนา ช่วยให้ความเข้าใจของเนื้อหาที่ได้รับเพิ่มเติม มีความสำคัญต่อคุณภาพของข้อความโดยให้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง รวดเร็ว และสะดวกสบายในการใช้งาน ด้วยการส่งเอกสารถึงลูกค้าผ่านทางอีเมล
Customer Feedback - การรับฟังความคิดเห็นจากลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาธุรกิจออนไลน์ การวิเคราะห์ข้อมูลจากความคิดเห็นของลูกค้าอาจช่วยให้เราเข้าใจความต้องการและปัญหาของพวกเขาได้ดียิ่งขึ้น เพื่อที่จะทำได้นั้น การกรองข้อมูลจากความคิดเห็นของลูกค้าอย่างเป็นเป้าหมายจะช่วยให้เราเน้นที่ข้อมูลที่สำคัญและสามารถนำไปใช้ในการพัฒนาธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
Trend Spotting - ในการดำเนินการธุรกิจออนไลน์ การที่เราสามารถเข้าใจแนวโน้มและหัวข้อที่น่าสนใจที่กำลังเกิดขึ้นในสนทนาทั้งหมดจะเป็นประโยชน์อย่างมาก เพื่อทำให้เราสามารถปรับตัวและตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าอย่างเหมาะสม แต่ก่อนที่เราจะสามารถทำได้ เราจำเป็นต้องจัดหมวดหมู่ข้อมูลการสนทนาให้เรียบร้อยก่อน
Preventing Customer Churn - การตรวจสอบและแจ้งเตือนเกี่ยวกับการโทรศัพท์ที่สำคัญเพื่อทำการแก้ไขที่สูงสุดในทันทีเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นและความพึงพอใจของลูกค้า โดยการมีระบบที่มีประสิทธิภาพสามารถช่วยให้เรารับรู้ถึงสถานการณ์ที่เกิดขึ้นและทำให้เราสามารถแก้ไขปัญหาอย่างรวดเร็วและเหมาะสม เป็นสิ่งสำคัญที่จะสร้างความไว้วางใจและความพึงพอใจในการให้บริการแก่ลูกค้า
Emotion Detection - การระบุการสื่อสารที่สำคัญและการแจ้งเตือนเมื่อสัญญาณอารมณ์ปรากฏในการสื่อสารกับลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญในการบริหารจัดการกับลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพ การเข้าใจสัญญาณอารมณ์เหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ การระบุสัญญาณอารมณ์ยังช่วยให้ธุรกิจสามารถป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดความไม่พอใจหรือการสูญเสียลูกค้า
Identify Competitive Advantages - ในยุคที่การแข่งขันในตลาดออนไลน์กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว การวิเคราะห์แข่งขันโดยอัตโนมัติเป็นเครื่องมือที่สำคัญสำหรับการลงทุนในการวางสินค้าลงตลาดอย่างรวดเร็วขึ้น และหาคำตอบว่าลูกค้าคิดอย่างไรเกี่ยวกับคู่แข่งของคุณ
Identify Sales Potential - การหาความถี่ของการของลูกค้าที่ต่างกัน จะช่วยให้เราเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น ซึ่งการระบุเรื่องร้อนและกระทู้ที่สำคัญในการสื่อสารและโปรโมชั่น จะช่วยให้เราสามารถพัฒนากลยุทธ์การขายที่ประสบความสำเร็จได้มากขึ้น
Identify Sales Risks - การวิเคราะห์เป้าหมายของประสบการณ์ลูกค้า เป็นสิ่งที่สำคัญอย่างยิ่ง โดยเฉพาะสำหรับลูกค้าที่ไม่พอใจ การระบุปัญหาและการเพิ่มความสำเร็จในการเพิ่มระดับการแก้ไขปัญหา
Topic Detection - การระบุหัวข้อที่พบบ่อยเพื่อดึงข้อมูลสำหรับคำถามที่พบบ่อย (FAQs) หรือหัวข้อที่ผู้ใช้งานสามารถใช้เอง (self-service topics) เป็นขั้นตอนที่สำคัญในการพัฒนาบริการหรือผลิตภัณฑ์ขององค์กรให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
Threat Call Alert - ในโลกดิจิทัลที่เต็มไปด้วยความเสี่ยงต่าง ๆ การรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับธุรกิจในทุกประเภท หนึ่งในวิธีที่สำคัญในการรักษาความปลอดภัยคือการตรวจจับและตอบสนองต่อการละเมิดในขณะที่เกิดขึ้น การจัดหมวดหมู่การโทรเข้าและการแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับการลุกลามของภัยคุกคามเป็นสิ่งที่มีความสำคัญ
Improved Emergency Processes - การปรับปรุงกระบวนการฉุกเฉินเป็นสิ่งสำคัญที่องค์กรต้องให้ความสำคัญ เพื่อให้สามารถรับมือกับสถานการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ การจัดระเบียบตามเหตุการณ์ช่วยให้เราสามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ต่าง ๆ อย่างทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ เราสามารถกำหนดประเภทของเหตุการณ์และมีแผนการที่เป็นระเบียบในการรับมือกับแต่ละเหตุการณ์ได้อย่างเหมาะสม
Relief for the Dispatcher - การใช้เทคโนโลยีช่วยในงานดิสพาตช์เป็นประโยชน์อย่างมาก โดยระบบ Text to speech ช่วยแปลงข้อความเป็นเสียง ลดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพในการสื่อสาร การสร้างโปรโตคอลและทำเอกสารอัตโนมัติ ช่วยลดความผิดพลาดและประหยัดเวลาในการทำงาน
Fast Prioritization - การตรวจจับวิกฤติและคลัสเตอร์ของหัวข้อ การจัดลำดับความสำคัญของการสนทนาทั้งหมดโดยอัตโนมัติ การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ในกรณีฉุกเฉิน ทำให้สามารถจัดการลำดับความสำคัญได้อย่างรวดเร็ว
Compliance Phrase Spotting - การตรวจจับการใช้คำแถลงการปฏิบัติที่บังคับได้โดยอัตโนมัติ เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการตรวจจับความไม่เป็นไปตามกฎหมาย การตรวจจับความผิดปกติ เช่น การใช้คำแถลงการปฏิบัติที่ไม่ถูกต้อง เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการส่งเสริมการปฏิบัติตามกฎหมายในองค์กร เมื่อความผิดปกติได้รับการตรวจจับ การรายงานรายการที่ไม่ปฏิบัติตามกฎหมายช่วยให้องค์กรมีข้อมูลที่จำเป็นในการปรับปรุงนโยบายและกระบวนการเพื่อให้สอดคล้องกับกฎหมายอย่างสมบูรณ์และแข็งแรงขึ้น
Auto-Categorization - การจัดหมวดหมู่การโทรตามความสอดคล้องกับการปฏิบัติตามกฎหมายและการเก็บไว้โดยอัตโนมัติ รวมถึงระยะเวลาการเก็บไว้ตามหมวดหมู่
Documentation of consultancy calls - การคัดลอกเสียงโทรศัพท์เป็นข้อความสำหรับการอนุมัติในภายหลังหรือเป็นหลักฐาน ช่วยประหยัดเวลาในการประมวลผลหลังจากการจัดเก็บข้อมูลด้วยวิธีการเอกสารที่ทำด้วยมือ
Risk Alerting - การกรองโดยอัตโนมัติผ่านการโทรหลายรายการ เป็นการพบพฤติกรรมที่น่าสงสัยของลูกค้าหรือพนักงาน การพบความเสี่ยงจากการดำเนินการทางกฎหมายต่อองค์กร ให้สามารถตอบสนองทันทีในขณะที่เกิดขึ้น
Fraud Detection - เพื่อป้องกันการโดนปรับตามกฎระเบียบ การตรวจจับกระบวนการที่อาจไม่ปฏิบัติตามกฎระเบียบล่วงหน้า เพื่อทำการวิเคราะห์อัตโนมัติของการสนทนาทั้งหมดด้วยอัตรา 100% วิธีการตรวจจับฉ้อโกงช่วยในการระบุและป้องกันความเสี่ยงดังกล่าวโดยทำให้องค์กรหรือระบบสามารถรักษาความปลอดภัยและความเชื่อถือได้อย่างมีประสิทธิภาพในทางกายภาพและดิจิทัล
การใช้ Speech Analytics เพื่อปฏิบัติตามข้อกำหนดทางกฎหมายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ เนื่องจากมันช่วยให้พวกเขาปฏิบัติตามข้อบังคับและมาตรฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์การโต้ตอบระหว่างลูกค้าและพนักงาน ธุรกิจสามารถตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎหมายที่เกี่ยวข้อง เช่น GDPR หรือ PDPA และใช้ข้อมูลในการปรับปรุงการดำเนินงานให้เป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายและมาตรฐานจริยธรรม นอกจากนี้ การวิเคราะห์เสียงยังช่วยลดความเสี่ยงของการรั่วไหลข้อมูลส่วนบุคคล และเสริมความมั่นใจของลูกค้าในการจัดการข้อมูลของพวกเขาอย่างถูกต้องและปลอดภัย
สำหรับงานด้านความปลอดภัยสาธารณะ เป็นส่วนสำคัญของโครงสร้างพื้นฐานของทุกเมือง มีความสำคัญต่อการป้องกันและบรรเทาสถานการณ์ภัยพิบัติสาธารณะ โดยเฉพาะในช่วงฉุกเฉิน การพึ่งพาทรัพยากรจากทุกส่วนเป็นสิ่งจำเป็น โซลูชันทางการวิเคราะห์ของเรายังสามารถสนับสนุนงานขององค์กรของคุณในด้านนี้ด้วย
การใช้ Speech Analytics เพื่อปฏิบัติตามข้อบังคับเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ เพราะช่วยให้สามารถยืนยันการปฏิบัติตามกฎหมายและมาตรฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดความเสี่ยงจากการละเมิดข้อมูลส่วนบุคคล ส่วนเรื่องความปลอดภัยสาธารณะ มีความสำคัญในทุกเมือง และโซลูชั่น Analytics ของเราสามารถสนับสนุนงานในด้านนี้ได้
ภาพนี้แสดงถึงการทำงานของระบบบันทึกเสียงและวิดีโอที่ผสานกับ Microsoft Azure และ Microsoft 365 ผ่านแพลตฟอร์ม ASC Recording Insights ที่เก็บข้อมูลใน Blob Storage ผู้ใช้งานสามารถค้นหาและเล่นข้อมูลที่บันทึกได้อย่างสะดวก ระบบบันทึก (Recorder) ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล (DB Server) ผ่านการส่งออก (Export Job) จากนั้น ASC นำเข้าข้อมูลจาก DB Server ผ่านการร้องขอ CIFS/SMB โดยใช้พอร์ต TCP 445 และ 139 ข้อมูลที่ถูกนำเข้าจะถูกส่งไปยัง ASC neo ซึ่งเป็นระบบบันทึกเสียงหลักของ ASC ข้อมูลที่นำเข้ามาใน ASC neo จะถูกส่งไปยัง ASC Recording Insights ที่จัดเก็บข้อมูลใน Blob Storage บนคลาวด์ ข้อมูลที่บันทึกจะถูกผสานและจัดเก็บในระบบคลาวด์ของ Microsoft Azure เพื่อความปลอดภัยและการเข้าถึงที่รวดเร็ว ผู้ใช้งานสามารถค้นหาและเล่นข้อมูลที่บันทึกได้ผ่านอินเทอร์เฟซของ ASC Recording Insights ข้อมูลทั้งหมดจะพร้อมใช้งานสำหรับการค้นหาและการเล่นซ้ำเพื่อวิเคราะห์และตรวจสอบตามความต้องการ สรุปได้ว่าระบบนี้ช่วยในการบันทึก จัดเก็บ ค้นหา และเล่นข้อมูลบันทึกเสียงและวิดีโอได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดยผสานกับบริการคลาวด์ของ Microsoft เพื่อการเข้าถึงและการจัดการข้อมูลที่ดีขึ้น เราคือผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีการวิเคราะห์เสียงพูด เราสามารถ integrate ระบบเราให้เข้ากับระบบ recorder ของท่านที่มีใช้อยู่แล้วได้ด้วย แม้จะไม่ใช่ยี่ห้อ ASC ก็ตาม
Speech Analytics เป็นเทคโนโลยีที่รวมหลายสาขาวิชาเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลเสียงจากการสนทนาของลูกค้าและธุรกิจ โดยใช้วิธีการและเครื่องมือทางวิศวกรรมขั้นสูงเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า กระบวนการนี้ประกอบด้วยขั้นตอนหลักๆ ดังนี้
การรู้จำเสียง (Speech Recognition) ใช้อัลกอริทึมการรู้จำเสียงอัตโนมัติ (ASR) เพื่อแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ ตัวอย่างเช่น การใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) เช่น Recurrent Neural Networks (RNNs) และ Long Short-Term Memory (LSTM) เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการรู้จำเสียง
การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing - NLP) เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อความที่ได้จากการรู้จำเสียง การใช้เทคนิคเช่น Tokenization, Part-of-Speech Tagging, Named Entity Recognition (NER) และ Dependency Parsing เพื่อแยกแยะและทำความเข้าใจโครงสร้างของประโยค
การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment Analysis) ของข้อความที่ได้รับ เพื่อเข้าใจอารมณ์และทัศนคติของลูกค้า โดยใช้เทคนิคการจำแนกประเภท (Classification Techniques) เช่น Support Vector Machines (SVM), Naive Bayes และ Neural Networks เพื่อวิเคราะห์ความรู้สึกเชิงบวก, เชิงลบ หรือเป็นกลาง
การทำเหมืองข้อมูล (Data Mining) และการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) การใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง เช่น Clustering, Association Rule Mining และ Predictive Analytics เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกและแนวโน้มจากข้อมูลเสียง
การปรับปรุงและปรับแต่งระบบ (System Optimization and Customization) การปรับปรุงระบบอย่างต่อเนื่องด้วยการปรับแต่งโมเดลให้เข้ากับบริบทของธุรกิจเฉพาะ เช่น การฝึกอบรมโมเดลด้วยข้อมูลเฉพาะด้าน (Domain-Specific Training) และการใช้เทคนิค Transfer Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ