語音分析又稱為聲頻挖掘，是一個新興的應用軟件。因其具備梳理談話結構、發(fā)掘隱匿的洞察和暗含的需求以及探尋客戶電話所深藏的根源，語音分析正逐漸受到世界許多企業(yè)和聯(lián)絡中心的青睞。如今，語音分析應用軟件可捕捉客戶談話，并將其轉化為可搜索的元數(shù)據(jù)。梳理談話結構需要利用多種技術，包括有關鍵字、短語和概念的搜索。有些語音分析應用軟件能夠識別終端用戶尚不知曉的概念和趨勢。當對某一信息分析后，會得出客戶電話撥打的詳細緣由，便于整個企業(yè)呼叫中心經(jīng)理們和客服人員解決產(chǎn)生電話量的問題，以明確富有競爭力的挑戰(zhàn)和利潤創(chuàng)收的機會。
語音分析市場尚處于萌芽階段，但在北美地區(qū)發(fā)展迅猛。由于為聯(lián)絡中心及其企業(yè)提供解決方案的提供商從中收獲豐厚，其影響力正逐漸向世界各地延伸。
如何開展語音分析
識別語音方法主要有兩種，大詞匯量、連續(xù)語音識別（LVCSR）和基于語音學搜索的方法。LVCSR引擎為語音轉換文本文件，可通過目標詞或詞組搜索?；谡Z音學應用軟件將談話分解成多個音素——最小的語音單位，嘗試在長長的音素文件中找出分段與以目標詞和詞組為代表的語音索引文件相對應。
在處理流程高端，這兩種語音分析方法與它們所實現(xiàn)的功效上有顯著的不同。基于LVCSR應用軟件能“發(fā)現(xiàn)”趨勢和洞察；而采用基于語音學應用軟件，用戶需要知道他們正在尋找什么。通常而言，LVCSR的解決方案與語音學相比要求有更為強大的處理能力（盡管近年來這一要求已有所創(chuàng)新）。
由于這些應用軟件面市不久，在某些特定的情況下，哪些方法及哪些特定的解決方案最為有效還無人知曉。但我們知道在特定的環(huán)境和任務下優(yōu)化應用軟件時，語言模型的表現(xiàn)最佳。隨著時間的推移，解決各種各樣挑戰(zhàn)的最有效方法將會得到證實。不過DMG Consulting 認為，一個成功的應用軟件應既有LVCSR引擎，又需運用語音學，因為已得到證實的是每種方法在不同情況下都會發(fā)揮不同作用。
許多運用語音轉換文本的供應商聲稱，語音轉換文本并不是應用軟件最重要的部分。一些處理程序始于語音轉換文本對話的供應商也沒有推崇LVCSR引擎。從而清楚地說明供應商意識到這種技術本身固有的局限性。由于公認的是通過語音轉換文本解讀的客戶電話其準確率在20%到40%之間，因此其重要性在于，基于LVCSR語音分析應用軟件是對技術和應用軟件的補充，以增強識別的準確度和發(fā)現(xiàn)的結果。
語音分析引擎種類繁多而且非常復雜（語音分析市場的許多供應商在他們的技術中應用了一個或多個專利）。盡管其中許多解決方案初始的基礎方法是相似的——或者是語音轉換文本對話，或者分解音素——在隨后的處理流程中，彼此的應用軟件有顯著的區(qū)別。
盡管解釋語音分析背后的基礎“科學”是相對容易的，但因供應商應用技術的方法千差萬別，因此選擇應用軟件是一項挑戰(zhàn)。在應用軟件之間一個明顯的差別是每個供應商如何向用戶呈現(xiàn)分析成果——用戶界面（UIs）。有些供應商耗費大量的精力和資源創(chuàng)建用戶界面以方便終端用戶理解來自應用軟件的成果。另外一些供應商則沿襲陳舊的用戶界面，使客戶不僅需要掌握更多的技術知識，而且理解分析結果過于艱難。
接下來聯(lián)絡中心的大問題是語音分析
語音分析市場雖尚處萌芽期，但為聯(lián)絡中心及其企業(yè)提供解決方案的供應商因受到豐厚利益的驅動，市場會蓬勃發(fā)展。據(jù)DMG Consulting預計，聯(lián)絡中心語音分析市場至少在2006年及2007年分別以120%和100%的速率發(fā)展。如今與企業(yè)分享的信息豐富龐大但卻無法應用，究其原因是信息沒有被條理化。語音分析提供了一個工具把客戶交流中隱匿的寶貴信息條理化并得以應用。
語音分析
目前，多數(shù)語音分析應用軟件可分析交易記錄。未來，由于客戶采用在線交易，實時語音分析為大勢所趨。從而要求聯(lián)絡中心提前采取行動，為客戶提供卓越客戶體驗以構建客戶忠誠度，創(chuàng)造收益。
價值主張
語音分析對企業(yè)發(fā)展的作用令人矚目，它降低運營成本，提升質量，改善客戶體驗，增加收入，降低公司債務。聯(lián)絡中心的主管們要不斷面對減少預算及在不增加資源的條件下消化交易量大幅提高的挑戰(zhàn)。同時他們也在尋找改善客戶體驗、提升服務質量帶來更多收入的方法。如果語音分析得以正確實施，上述所有目標有望實現(xiàn)。也許還將更有作為，語音分析能識別聯(lián)絡中心及非聯(lián)絡中心運營對企業(yè)客戶的影響力，并可存檔，有助于聯(lián)絡中心經(jīng)理們掌握大量的新信息。從而他們能快速識別，更為重要的是，可解釋交易量增長的原因。進而與相關的部門——營銷、銷售或運營——合作，找出根本原因。作為早期預警系統(tǒng)的語音分析功能，可提供快速清晰地識別趨勢和問題，以便企業(yè)及部門經(jīng)理更加迅速地做出反應。
這些應用軟件并沒有一個 完美的開始。多數(shù)新的軟件應用程序依然存在問題——一些早期使用企業(yè)對應用軟件產(chǎn)生的結果不滿意。幾年來語音分析已經(jīng)過了不斷努力的變革，但失敗的實施仍然比比皆是，其中典型的原因有——缺乏規(guī)劃、沒有最佳實施，缺少管理層的支持和上下的配合，對企業(yè)用戶缺少培訓。不過，在過去的9個月中，語音分析應用軟件使企業(yè)用戶獲得大量收益的成功案例逐漸增多。
語音分析投資回報率
作為調研內容的一部分，DMG Consulting要求供應商評估他們的客戶從語音分析實施中實現(xiàn)的投資回報率（ROI）。投資回報率可用投資回收期（多少個月后項目累積收入超過項目最初投資額），凈現(xiàn)值或內部回報率來度量。
度量投資回報率對于多數(shù)的供應商來說是個挑戰(zhàn)，因為項目才剛剛實施，尚無結果。這對于企業(yè)用戶特別是早期采用軟件的企業(yè)用戶無法度量收益也是非常普遍的。因此，多數(shù)情況是，供應商根據(jù)企業(yè)用戶提供的信息作以推斷。
企業(yè)用戶認識到采用語音分析應用軟件帶來了許多收益。有些收益可以量化，如減少電話量，縮短平均交談時間，減少平均處理問題的時間，增加收入，改善營銷推廣活動，提高信息收集率降低數(shù)據(jù)損失率。當然，為了量化收益，在實施語音分析應用軟件之前需要進行這些項目的基礎分析。其他收益被稱之為“軟收益”，難以量化，比如客戶體驗及客戶忠誠度的提升。
通過調研分析，有些供應商的項目回收期為6個月，有些為6到9個月，還有6到12個月以及8到18個月的回收期。應該指出的是回收期的度量是從應用軟件成功實施并移交給企業(yè)用戶的時間算起，而不是最初的項目啟動——許多語音分析實施開始于小型試驗。
在運營諸如聯(lián)絡中心等應用語音分析軟件6到12個月內，可產(chǎn)生豐厚回饋。隨著時間的推移，技術的進步，更多的公司實施語音分析，可度量的成功案例也越來越多。然而，必須指出的是，早期語音分析實施在起步時期花費了大量的時間甚至長達兩年之久，造成負面的影響。企業(yè)投資語音分析應計算6到12個月的回收期，平均為9個月。但必須明確的是實現(xiàn)回收的唯一途徑是在應用軟件的實施和維護上需要投入企業(yè)自身的資源。
投資還是等待？
雖然語音分析的基礎技術已開發(fā)20多年了，但其市場尚未成熟。盡管如此，當前大批的語音分析解決方案給企業(yè)創(chuàng)造了可觀的價值。當然這些解決方案距離完美還很遙遠，而且還需要5年的時間做較大改善，但從中獲得的信息提高了企業(yè)的識別能力¬——在正確的實施和管理之時——對于業(yè)務的開展有巨大的積極促進作用。
今天，語音分析應用軟件提供直接準確的信息，展現(xiàn)趨勢，識別客戶電話的根源，提升質量保障項目的有效性，減少虛假信息等等。這些應用軟件可以超越聯(lián)絡中心的壁壘運用到更為廣泛的領域，可以辨別新產(chǎn)品的理念，決策哪個營銷活動最為成功以及根源，并可創(chuàng)造利潤。
盡管獲得100%的準確信息是件好事，但語音分析應用軟件不必實現(xiàn)這個目標。到目前為止，企業(yè)從這些應用軟件中獲得了宏觀的認識，他們識別聯(lián)絡中心不曾了解、不曾開發(fā)的歷史記錄。隨著低端問題的不斷解決，提高準確率對于語音分析更為重要。大量研發(fā)項目的開展以及基礎語音引擎的改善也是一個利好因素。
盡管有各種缺陷，語音分析產(chǎn)品是可行的，并在一些領域中得以證明同時產(chǎn)生可觀的投資回報率。更令人欣慰的是，一旦你理解如何運用它們，它們將為企業(yè)加速地創(chuàng)造財富。DMG Consulting 建議企業(yè)投資技術而不要等待，只要你愿意配置必要的資源，系統(tǒng)就會正常運轉，行之有效。
關于作者
Donna Fluss女士是DMG咨詢公司的首席顧問，DMG咨詢公司致力于為全球2000家公司及新興公司提供以客戶為中心 的經(jīng)營策略、運營及技術咨詢服務。Donna Fluss女士在聯(lián)絡中心和實時分析技巧方面富有遠見卓識，是公認的行業(yè)權威之一。她有超過22年的實踐經(jīng)驗，協(xié)助過全球逾2000家用戶和供應商。她著有“The Real-Time Contact Center”, 高端行業(yè)的“2006 Speech Analytics Market Report ”和年度“Quality Management/Liability Recording Product and Market Report”。她曾擔任Gartner的副總裁和CRM實施研究總監(jiān)。
來源：GCCRM
