Phân tích giọng nói ảnh hưởng như thế nào đến QA trong Contact Center?

Trong những năm gần đây, công nghệ phân tích giọng nói và trí tuệ nhân tạo đã trở nên phổ biến trong các contact center. Chúng được phát triển để giúp các QA (Quality Assurance) nâng cao hiệu quả công việc và dễ dàng hơn trong việc giải quyết các thách thức của QA.

Thực tế là 68% khách hàng sẽ cân nhắc rời bỏ doanh nghiệp sau một trải nghiệm tồi tệ với trung tâm liên lạc, theo Call Miner. Và đó chính là lý do tại sao các contact center liên tục tìm cách cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Cần có một kế hoạch và phần mềm để dễ dàng thực hiện việc đảm bảo chất lượng hiệu quả trên mọi tương tác của khách hàng. 

 

Công nghệ phân tích giọng nói bên trong phần mềm tổng đài

Công nghệ phân tích giọng nói sẽ tự động xem xét mọi cuộc trò chuyện của khách hàng và chuyển nó thành văn bản có thể đọc được bằng máy. 

 

Công nghệ này có thể tiến hành tìm kiếm chuyên sâu dựa trên ngữ âm và thậm chí còn có khả năng phát hiện cảm xúc. Nó có thể theo dõi các xu hướng cuộc gọi như thời gian giữ, thời gian im lặng của khách hàng. Điều này giúp các QA đo lường hiệu suất của tổng đài viên hiệu quả hơn.

Theo khảo sát của Opus Research, 72% công ty tin rằng phân tích giọng nói có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng, 68% coi đây là một cơ chế tiết kiệm chi phí và 52% tin rằng nó có thể cải thiện doanh thu.

Vậy phân tích giọng nói có vai trò gì trong quy trình QA của bạn?

Mặc dù phân tích giọng nói và AI không thể thay thế hệ thống QA tổng đài hiện tại của bạn, nhưng nó sẽ giúp việc giám sát chất lượng được dễ dàng và hiệu quả hơn rất nhiều.

Lợi ích của công nghệ này là để cải thiện QA của tổng đài. Nó có thể lắng nghe 100% cuộc hội thoại và trích xuất thông tin của khách hàng dựa trên các nội dung được đề cập hoặc các hành động đã thực hiện. Sau đó, nó có thể lấy thông tin này và đưa ra đề xuất dựa trên xu hướng và chi tiết tài khoản, giúp nhóm của bạn mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Nhưng để quá trình này có hiệu quả, nó nên được kết hợp với quy trình QA hiện tại của bạn để theo dõi và cho điểm các cuộc gọi. Thêm các tiêu chí về đánh giá cuộc gọi. 

Giá trị thực sự của phân tích giọng nói là khả năng theo dõi mọi cuộc gọi để tìm kiếm các lỗi của tổng đài viên dẫn đến một trải nghiệm khách hàng thất bại. Nó sẽ phân loại các cuộc gọi này thành các tương tác tích cực, tiêu cực hoặc trung tính để người đánh giá của bạn có thể tập trung vào các danh mục cuộc gọi cụ thể để phân tích thêm. Kết hợp với cái nhìn sâu sắc của con người, bạn có thể tạo ra một quy trình QA của tổng đài tinh vi cung cấp phản hồi thực tế và có thể đo lường nhằm cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Ba giai đoạn tích hợp công nghệ phân tích giọng nói

Phần lớn giá trị được cung cấp bởi phân tích giọng nói đến từ cách nó được tích hợp, đó là một quá trình ba giai đoạn:

Dạy hệ thống

Đầu tiên, để công nghệ này hoạt động chính xác, bạn phải thực hiện phân loại bằng máy học. Bước này yêu cầu phần mềm phân loại các từ, ngữ âm và cảm xúc, bằng cách gán ý nghĩa cho ngôn ngữ nói phi cấu trúc. Đây là một bước quan trọng, trong đó phần mềm tự động gắn thẻ và phân tích hàng nghìn thông tin liên lạc để xác định chủ đề, mẫu, giọng điệu và các biến số khác.

Phân loại cuộc gọi

Dựa trên phân loại theo từ vựng tùy chỉnh mà bạn thiết lập, phần mềm phân tích giọng nói có thể tự động hóa nỗ lực phân loại cuộc gọi của bạn. Các cuộc gọi sẽ được phân loại theo 3 cấp độ, tích cực, trung tính và tiêu cực. Trong giai đoạn này, các nhà quản lý nên xem lại việc chấm điểm tự động để phát hiện lỗ hổng chất lượng mà các tổng đài viên có thể cải thiện, đồng thời kiểm tra độ chính xác của phần mềm. 

Đào tạo hệ thống QA

Giai đoạn cuối cùng của tích hợp phân tích giọng nói là đào tạo hệ thống QA. Điều này cần kết quả đầu ra của hệ thống để lập bản đồ thẻ điểm phản ánh các tiêu chí thành công của quy trình. Các tổng đài cần thiết lập các tiêu chí này để đảm bảo rằng các tập lệnh có trong hệ thống phù hợp với các cụm từ hoặc từ khóa được gắn cờ, để cảnh báo cho cả ban quản lý và hệ thống. 

 

Lời kết

Nhìn chung, phân tích giọng nói bổ sung vào bộ công cụ QA và với việc lập kế hoạch và triển khai cẩn thận có thể trở thành một phần có giá trị của quy trình QA trong các tổng đài. Tuy nhiên, phân tích giọng nói không nên được sử dụng một mình. Nó hiện không thể thay thế sự quan sát và cái nhìn sâu sắc của con người, và do đó, nên được tích hợp vào quy trình báo cáo và chấm điểm QA hiện tại của bạn để có kết quả tốt nhất. Với tình trạng hiện tại của công nghệ, phân tích giọng nói có thể rất hiệu quả trong việc xác định và phân loại cuộc gọi để phân tích và gắn thẻ thêm.

>> Tìm hiểu phần mềm đánh giá tổng đài có tích hợp phân tích giọng nói tại đây!

Chia sẻ bài viết
kich-ban-callbot-auto-call

5 điều cần làm để xây dựng kịch bản Callbot Auto Call hiệu quả

READ MORE

callbot-auto-call-trong-thuong-mai-dien-tu-banner

Ứng dụng của Callbot Auto Call trong Thương mại điện tử

READ MORE

ChatGPT có thể thay thế Conversational AI không

ChatGPT có thay thế được Conversational ai không?

READ MORE

callbot-ai-cho-phong-kham-y-te

Callbot AI cho phòng khám, y tế hỗ trợ bệnh nhân 24/7

READ MORE

voicebot-ai-khao-sat-khach-hang-thumbnail

Voicebot AI – Lực lượng nhân viên số AI khảo sát khách hàng

READ MORE

Contact Me on Zalo