Réponse courte
Le Speech Analytics transforme les appels en données exploitables : transcription, détection des sujets et des locutions clés, analyse du sentiment, puis restitution en tableaux de bord et alertes. Étendu aux emails et aux chats, il devient l’analyse des conversations.
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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