說出客戶心裡的話 – 聲紋辨識技術讓客之所欲，常在我心

      ( Say what customer wants – Speech analytics performs high customer satisfaction.)

撰文：聯慷集團產品經理 陳湘儀

客服中心，一個每天接受千通至萬通電話量的中心，而這些電話進線量中，那些是有效的客戶，值得客服座席花時間應對客戶問題之外，還能替客服中心單位抓取這些主動打電話進線的客戶商機呢？ 也就是說出客戶心裡的話，賣出客戶想要的東西，這應該是一直被認為是結合銷售的客服中心主管們的心聲吧。

圖 1： 客服中心的核心價值

其實手握企業所有客戶『心聲』正是客服中心的優勢， 「Speech Analytics」的成熟技術正是可以客服操作 audio mining的利器，讓客之所欲，常在我心。 簡單說audio mining就是應用語音辨識技術，讓客戶與座席的隨意對話內容轉變為有價的結構化資訊，做為客戶滿意度分析或是up-sell 的工具。

Speech Analytics 能幫忙客服中心什麼？

圖 2 ：Speech Analytics運作流程及應用模式

目前大部分客服中心導入Speech Analytics 的主要應用是將每通電話的錄音檔記錄下來，然後透過客服中心廠商運用其解決方案把大量的錄音檔中認為有效的metadata 變成教育訓練用的情境電話代表樣本，或是話術設計的參考範本。當然現今的Speech Analytics還能幫忙客服中心執行下面的分析應用。我們舉例如下：

1. Root cause analysis 原因根源分析 –了解客戶花時間打這通電話的理由。

2. Trend analysis 預測趨勢 – 提供客戶電話進線的顯性及隱性原因預測。

3. Emotion detection 情緒偵測 – 了解進線的客戶情緒狀態，記錄情緒指標的影響。

4. Talk analysis 談話模式 – 透過對話方式及本通電話進行時的所有動作記錄分析，如談話內容，靜默、轉接或是通話結束的結尾語等。

5. Script adherence 話術遵守度分析 – 偵測座席是否運用話術良好應對及溝通傳遞合適的訊息給客戶，或是任何不適當的對話記錄。

6. Quality assurance 確保通話品質– 辨別每通電話是否達到管理層要求的品質。

不過，當客服中心花費建置成本將Speech Analytics導入，卻只是運於客戶中心內部資訊使用著實可惜啊。因此我們該考慮如何再提昇既有Speech Analytics的價值。

Analytically-Oriented 客服中心成為當前熱門的解決方案

目前新的組合搭配Speech Analytics就是運用real-time speech analytics 的應用方案，這一種幾乎是將客戶與座席現在對話的內容，立即分析辨識對話的重點，然後再透過CTI的畫面，直接將下句的話術預測或是適合這位客戶訪談內容的產品，“適時”推銷給客戶。加上目前多媒體客戶服務當道，一些線上chat，email或是social media如博客，Facebook或是Twitter 推特而進來的客戶詢問，以及傳統電話客戶進線量。客戶中心座席如何像個全能主婦，將客戶問題這一盤菜炒得色、香、味俱全，讓客戶及企業主都滿意。

圖 3： Speech Analytics 整合企業流程提昇客服中心運行價值

即時性的Speech Analytics針對客服中心環境，有幾個主要的組成元件：

1. Speech engine layer –這部分在整個客服平台的底層，提供初步的語音檔分析轉成資訊做文字性的話術敘述。

2. Indexing and analysis layer (augmentation) – 此應用軟體將帶動語音分析引擎所轉換出來的資料值正確度提高，並提供其檔案一個索引值做為未來分析時，資料庫搜尋的內容快速檢閱使用。除藉由語音分析引擎來擷取關鍵字搜尋及資料收集外；透過當時screen操作的 analytics 還可以協助語音分析辨識的正確率及資料可用率變得可信度更高。

圖 4： 主要的Speech Analytics 的元件及整合應用方案

3. Query engine – 提供 user interface (UI) 讓使用者透過這一介面來簡易操作Speech Analytics的應用及設立分析條件等應用功能。

4. Search tool (criteria) –搜尋工具是幫忙協尋合乎條件過濾下的語音資料及索引值，使得在辦識分析適合的資料時，更加快速容易找到正確的搜尋結果值。

5. Reports and dashboards – 可以彈性地格式化成企業要求的報表格式及圖表呈現方式，讓客服中心管理者可以透過數據化的圖表分析了解客服中心經由Speech Analytics是否有達成設定的SLA及up-sell 的銷售量分析報告等。

6. Alerts –即時性地提供警示性視窗來提醒座席，督導及客服中心管理者針對現在某一客戶的對話內容可能會造成什麼結果的話術或提供資料來提醒座席引導客戶聆聽適合的行銷專案來把握現階段客戶滿意度經營。

7. Business applications – 當座席透過Speech Analytics產生的有效資訊，利用客服中心的應用系統模組整合讓此有效資料可以運用於FCR的模組，客戶的挽留計畫(retention program)，或者是搭配業務銷售的產品資料運用電話行銷手段給合適的客戶等。.

由這些組合看出什麼端倪了嗎？Speech Analytics絕對不是僅給客服中心內部分析使用的解決方案，而是透過客戶服務中心提供的任一媒介無論是inbound call 或是social network，都可以運用cross-channel的管理將客戶詢問的內容開始即時進行關鍵性分析，然後立即提供有效解決問題的話術或是up-sell的產品銷售資料。這種整合模式是把客服中心的座席做為一個客戶服務代表，讓他們的價值UP 成為企業與客戶之間的滿意度溝通及向上銷售的橋樑。
 
個人化網路趨勢引導新一波的客服中心價值鏈變得更為重要

圖 5： 2010 客服中心的10大採購指標

iPhone的問世，打破了傳統手機只是打打電話，傳傳簡訊的世代。iPhone變成一股流行趨勢，為何成為流行的潮流，因為我們活在網路資訊傳遞快速的世代。透過網路來經營自己的社群，以及自己的朋友圈。甚至透過網路做金融服務交易及賣買。因此人們的生活習慣改變了，生活的腳步速度加快了。慢吞吞回應及無法立即提供正確的第一手資訊的客服中心絕對無法贏得客戶滿意度。「Hear Now or Gone Tomorrow」，Speech Analytics讓客服中心的運作模式有一定的加分。傳統的經營模式只是讓客戶一時去滿足他的疑問，但是無法持續讓客戶對企業的商品擁有一定的滿意度及忠誠度。若客服中心在第一通電話的應對模式及銷售能夠對上客戶的胃，讓客戶經由客服中心的座席協助反而獲得更多良好的回饋價值；那麼客服中心，一個企業認定的成本中心就可以轉變成一個橋樑，成為客戶滿意度方案執行中心，幫忙企業在商業銷售及企業形象經營均能雙贏，那麼客服中心絕對是企業的金雞母，捧在手心好好愛惜的單位！

資料來源：DMG Consulting LLC 2010 February report.

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