スピーチとテキスト分析

前提条件

音声およびテキスト分析機能を使用するには、次の権限が必要です。

  • 音声およびテキスト分析 > 設定 > すべて
  • ルーティング > 書き起こし設定 > すべて 

    スピーチとテキスト分析は、インタラクションの100%で自動化されたスピーチとテキスト分析機能を提供する一連の機能であり、顧客とエージェントの会話についての深い洞察を提供します。

    音声分析とテキスト分析のスペースから、音声の書き起こし、デフォルトのプログラムの選択、デジタルインタラクションで分析する方言の決定が可能です。

    音声の書き起こし機能は音声インタラクション (例: 自動 コール 分布 (ACD) コール) を、スピーカー区切りの会話テキストとして保存された文字に書き込んで表示します。 詳細については、以下を参照してください。音声転写について.

    プログラムは、特定のビジネス上の問題に関連して、コンタクトセンターの参加者と顧客との間で記録された会話で何を認識するかを示す一連の指示です。詳細については、以下を参照してください。 プログラム、トピック、フレーズについて.

    デジタルインタラクションのダイアレクトを選択することで、システムが適切な分析を適用できます。

    1. クリック 管理者。
    2. [品質] で [音声とテキスト分析] をクリックします。
    3. [設定] タブを選択します。
    4. 音声書き起こしで、キュー設定またはフロー アクションに基づいて有効を選択します。
    5. 書き起こし信頼度フィルターで、書き起こしに表示する単語に必要な最小信頼度しきい値を設定します。[Word Confidence]のデフォルト値は40に設定されています。
    6. 電源を入れるトランスクリプトコンテンツの検索すべての音声トランスクリプトおよびデジタルインタラクションコンテンツを検索可能にするには、過去35日間。
    7. 保存するをクリック します。
    8. の残りの手順を完了します 音声文字起こしを設定する.

    1. クリック 管理者。
    2. [品質] で [音声とテキスト分析] をクリックします。
    3. [設定] タブを選択します。
    4. 以下 デフォルトのプログラム、 選択 キューまたはフローにプログラムがマップされていない場合にトピック検出に使用するフォールバック プログラム。
    5. 残りのステップを プログラムの協力.

    1. クリック 管理者。
    2. [品質] で [音声とテキスト分析] をクリックします。
    3. [設定] タブを選択します。
    4. 以下 デジタルインタラクションで予想される方言(言語) 1つ以上の方言を選択します(最大3つまで)。

    注意:

    • システムが正しい分析を適用するように、1つのダイアレクトを選択することを推奨します。複数の方言が選択されている場合は、インタラクションの Architect フローで正しい言語が設定されていない限り、一般的な分析が実行されます。
    • 1つ以上の方言を選択して選択内容を保存すると、変更はすぐには有効になりません。システムの更新には最大15分かかります。
    • 予想される方言が選択されていない場合、センチメント分析はデジタルインタラクションでは機能しません。

    事前定義済みのトピックは、トピックの作成プロセスを開始するのに良い方法ですが、これらのトピックは類似した組織の製品であり、特に組織ではないので、お客様と連携する場合や、製品やサービスを参照する場合は、これらのトピックを自分の特定の言語や用語に変更することを強くお勧めします。詳細については、以下を参照してください。 事前定義済みのトピック.
    1. クリック 管理者。
    2. [品質] で [音声とテキスト分析] をクリックします。
    3. [アクション] タブを選択します。
    4. [方言を選択...] リストから、インタラクションを最もよく表す方言を選択します。
    5. [新しいトピックのみ追加] リストから、次のいずれかのオプションを選択します。
      • 新しいトピックのみ追加 – 1 つまたは複数のトピックをトピック リストに追加できます。
      • トピックとフレーズをマージ – 新しいトピックを同じ名前の方言を選択した既存のトピックとマージできます。
    6. [生成] をクリックして、事前定義済みの新しいトピックを作成します。

    このセクションは、音声分析とテキスト分析のソリューションの設定と稼働を成功させるために必要な順番重要な情報をウォークスルーするよう設計されています。 このセクションの情報は、すでに GenesysCloud 組織を設定し、GC3 レベルのライセンスまたは WEM アドオンのいずれかを place に持っていることを前提としています。

    ステップ 1: 初期 KPI と目標を定義する

    音声分析の導入は、焦点を絞り、特定のKPI(重要業績評価指標)をターゲットにする必要があります。KPIは明確に定義され、測定可能で、財務面に影響がある、および/またはビジネスにとって重要であると認識されていなければなりません。

    関心を集中させ、音声およびテキスト分析ソリューションをカスタマイズするための一般的なKPI:

    • 売上向上
    • 初回コール
解決率
    • コール ボリューム削減
    • 処理時間の最適化
    • コンプライアンス管理
    • カスタマーリテンション

    ベストプラクティスに概説されている情報 – 音声分析とテキスト分析からビジネス価値を創出する最善の方法は何ですか? の記事が、このステップを案内します。

    ステップ 2: 音声書き起こしをオンにする

    音声転写は、コンタクトセンターの音声インタラクション(つまり、音声)を、スピーカーで区切られた会話言語として保存されたテキストに転写します。システムにより生成された音声の書き起こしはインタラクションの詳細の一部として書き起こしタブに表示されます。音声の書き起この設定の記事に概説されている情報は、このステップをガイドします。

    ステップ 3: デフォルトのプログラムを設定または作成する

    プログラムは、会話とテキスト分析を指導するトピックのパッケージです。インタラクション参加者間の会話の記録から、ビジネスレベルの意図を探せます。プログラムは特定のキューまたはフローにマッピングされ、さまざまな言語と方言のトピックを含むことができます。

    「プログラムを使用した作業」の記事に概説されている情報は、プログラムの作成および編集方法をガイドします。

    ステップ 4: 初期 KPI と目標の定義

    音声分析の導入は、焦点を絞り、特定のKPI(重要業績評価指標)をターゲットにする必要があります。KPIは明確に定義され、測定可能で、財務面に影響がある、および/またはビジネスにとって重要であると認識されていなければなりません。ベストプラクティスに概説されている情報 – 音声分析とテキスト分析からビジネス価値を創出する最善の方法は何ですか? の記事が、このステップを案内します。

    ステップ 5: 事前定義済みトピックの設定

    トピックは、特定の意図を表すフレーズで構成されます(キャンセルなど)。各プログラムは1つ以上のトピックに関連付けられています。トピックがプログラムに含まれている場合、システムはそのプログラムに関連するすべてのインタラクションにおいて、トピックの定義に含まれるすべてのフレーズを検索します。いずれかのフレーズが見つかると、そのフレーズはイベントとして識別され、トピックはインタラクション中の特定の時間に見つかったものとして登録されます。事前定義済みのトピックの記事では、事前定義済みのトピックを確認し、導入するトピックを決定できます。

    ステップ 6: カスタム トピックの作成

    トピックは、音声の書き起こしにおいて特定の単語やフレーズの認識を高めるのに役立ちます。つまり、会話の中で組織固有の言語を探すために、基礎となる言語モデルを適応させます。そのため、音声分析導入の当初の目標をサポートするだけでなく、業界やビジネス特有のトピックやフレーズを含む一連のトピックを作成することが重要です。トピックを使用した作業の記事は、トピックの作成および編集をガイドします。

    ステップ 7: コンテンツ検索ビューを使用して実用的なデータを検索して取得する

    このビューを使用して、書き起こしに含むまたは含まない特定の単語を含むインタラクションを検索します。このビューを使用して、追加のインタラクションの詳細で書き起こしを含むインタラクションをフィルターすることもできます。コンテンツ検索ビューの記事では、独自の検索クエリーを作成し、実用的なデータを取得するために必要な情報を提供します

    ステップ 8: 感情分析の使用

    センチメント分析は、顧客(肯定的、否定的、中立的)が示す態度に基づいて、やり取り内のフレーズの解釈と分類です。顧客のフレーズのセンチメントを捉えることで、ユーザーは顧客体験に関する貴重な洞察を得ることができ、この情報を使用してサービスの提供を改善できます。Work with comment analysisの記事では、感情分析データを理解し、活用するために必要な情報を提供します。