Short answer
Speech Analytics transforms calls into actionable data: transcription, detection of topics and key phrases, sentiment analysis, and presentation in dashboards and alerts. When extended to emails and chats, it becomes conversation analytics.
Comment ça fonctionne ?
- Transcription. La voix est convertie en texte par un moteur de speech to text.
- Détection des sujets. Les mots-clés et locutions liés à vos enjeux métier sont repérés et classés.
- Analyse du sentiment. Le ton et les émotions sont mesurés au fil de la conversation.
- Restitution. Tableaux de bord et alertes font remonter ce qui demande une action.
À quoi sert-il ?
- Qualité. Il alimente le Quality Monitoring automatisé : les critères de la grille s’appliquent sur la transcription.
- Conformité. Il vérifie les mentions légales et les scripts obligatoires.
- Connaissance client. Il fait apparaître les motifs de contact et les irritants récurrents.
- Coaching. Il oriente l’évaluateur vers les conversations qui méritent une écoute.
Speech Analytics ou analyse des conversations ?
Le terme Speech Analytics vient de la voix. Les mêmes traitements s’appliquent aujourd’hui aux emails, aux chats et aux messageries : on parle alors d’analyse des conversations, ou d’analyse conversationnelle. Pour aller plus loin, le blog détaille les méthodes et les outils de l’analyse des conversations.
Et avec CrossCX ?
Cross-Mining est le logiciel d’analyse des conversations de CrossCX : transcription, sentiment, catégorisation, résumés et traduction. Il alimente Listener QM pour l’évaluation et CRM Dataviz pour la restitution.
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