Le Speech Analytics (ou analytique de la parole) est la technologie au cœur du Quality Monitoring automatique.
Définition : « Le Speech Analytics est un outil logiciel d’entreprise qui automatise l’écoute des interactions clients ». Il convertit les enregistrements audio d’appels en données exploitables à l’aide de la reconnaissance vocale et du traitement du langage naturel. En pratique, le Speech Analytics suit un processus multi-étapes :
Capture et transcription
Les conversations enregistrées (via le système de téléphonie ou VoIP) sont importées avec leurs métadonnées (date, heure, agent, client, etc.). L’audio est ensuite transcrit en texte grâce à un moteur de reconnaissance vocalecallcentrehelper.com. Parallèlement, des signaux acoustiques comme le silence ou l’intonation (par ex. détection de stress ou d’énervement dans la voix) sont détectés. On obtient ainsi une transcription enrichie.
Analyse et catégorisation
Une fois le texte obtenu, des algorithmes d’analyse linguistique parcourent le contenu à la recherche de mots-clés, phrases ou patterns prédéfinis. Le système peut ainsi catégoriser automatiquement les appels (ex : appel comportant une plainte, mention d’un concurrent, non-respect d’un script, etc.)callcentrehelper.com. Les solutions les plus avancées utilisent l’IA pour attribuer des scores automatiques de performance sur chaque interaction, par exemple un indice de qualité de l’agent ou de satisfaction client, basé sur la présence de certains indicateurs dans l’appel.
Restitution
Les résultats sont présentés via des tableaux de bord et interfaces de recherche qui permettent aux managers et analystes d’explorer les données, de filtrer par critère et de visualiser des tendancescallcentrehelper.com. Par exemple, on pourra extraire tous les appels où le client mentionne un produit spécifique ou où le score d’émotion dépasse un certain seuil. Enfin, ces insights peuvent être intégrés dans des rapports ou alertes à destination des superviseurs et des agents (feedback)
En somme, le Speech Analytics transforme des données non structurées (audio) en données structurées exploitables . Il apporte ainsi un niveau d’analyse impossible à atteindre manuellement à grande échelle, tout en ouvrant la voie à des applications avancées comme l’analyse de sentiment (évaluer l’émotion du client durant l’appel) ou la détection de silences prolongés indiquant un problèmecallcentrehelper.com. Ces capacités techniques expliquent pourquoi cette technologie est de plus en plus adoptée dans les centres de contact.
