Такие бодрые слова как “Alexa”, “OK Google” и “Siri”, являются зачатком нового технологического лексикона, который уже произвел тихую революцию в процессе взаимодействия человека и машины. Рост искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML)- включенные голосовые помощники, такие как Alexa, Google Assistant и Siri, уполномочили компании получать действительные первичные данные о своих клиентах. С точки зрения бизнеса, цифровые голосовые помощники помогают в доступе к индивидуальным отчетам и аналитическим данным в режиме реального времени для маркетинга, прогнозирования продаж, продукта, сотрудников и финансовых показателей, а также другой такой важной бизнес-информации. Эти голосовые отчеты могут быть истолкованы нетехническими сотрудниками и использованы для принятия ключевых решений.
Благодаря постоянному генерированию феноменальных объемов данных, структурированных и неструктурированных, организации переполняются информацией из различных источников, спрятанной в многочисленных системах хранения данных. Отделяя мякину от полезных данных, передовые когнитивные вычислительные технологии, такие как разговорная аналитика, предлагают алгоритмы точного первичного интеллекта, который может быть использован компаниями для понимания настроений своих клиентов и эффективности бизнеса. С помощью AI/ML и технологии распознавания речи, голосовые помощники поддерживают пользователей с их словесными запросами, которые приводят к обилию голосовых генерируемых данных. Разговорная аналитика помогает организациям анализировать тип данных и предоставлять персонализированные отчеты и аналитические сведения по мере их появления.
Conversational analytics (разговорная, диалоговая аналитика) -это решение для обработки естественного языка (NLP), основанное на анализе, которое включает технологии AI/ML для транслитерации данных в речь для вербальных команд, направленных через голосовые чат-боты или голосовые помощники. Эти речевые данные структурированы для критического анализа человеческой речи с помощью методов компьютерной лингвистики и науки о данных, а также для будущих целей. Кроме того, алгоритмы глубокого обучения помогают разговорной аналитике поддерживать многоступенчатые сложные запросы, постоянно изучая опыт работы с большими голосовыми наборами данных.
В чем польза разговорной аналитики?
Правила защиты данных и конфиденциальности, такие как GDPR и CCPA, запрещают организациям использовать сторонние источники данных, вынуждая их в значительной степени полагаться на данные, полученные в результате их собственных действий. В таких случаях разговорная аналитика позволяет организации использовать рыночные возможности с помощью анализа данных из ее источника больших голосовых наборов данных. Эта полезная информация помогает организациям лучше оценивать поведение своих клиентов, например историю покупок, шаблоны покупок, здоровье бренда, анализ настроений и другие ключевые показатели. С точки зрения внутреннего использования, разговорная аналитика - встроенная в голосовые инструменты отчетности - может помочь организации понять эффективность работы компании в отношении ее финансового здоровья, успеха в маркетинге, эффективности продаж и эффективности человеческих ресурсов. Этот уровень доступа к важным данным, с помощью поддерживаемого ИИ разговорного интерфейса, позволяет CEO и C-level руководителей получать оперативную актуальную информацию по требованию.
Для того, чтобы разговорная аналитика была эффективной, она требует больших объемов голосовых данных, созданных из повторных бесед с голосовым чат-ботом или голосовыми помощниками. Подавляющий уровень данных, получаемых через эти интерфейсы, не только позволяет разговорной аналитике направлять эти голосовые данные в датасеты и плоские отчеты, но и позволяет ей улучшить свою производительность путем создания нейронной сети алгоритма для глубокого обучения. Эффективность разговорной аналитики зависит от ее способности получать доступ к данным из нескольких источников и использовать их в режиме реального времени. Для этой цели такие технологии, как виртуализация данных, дополняют разговорную аналитику, обеспечивая более быстрый доступ к данным, предлагая каталог кураторских наборов данных.
Виртуализация данных формирует логический уровень данных, который соединяет и объединяет различные типы данных, распределенные по разным источникам, сохраняя данные в системах-источниках. Это гарантирует, что доступ ко всем корпоративным данным организации будет доступен для анализа и отчетности. Кроме того, виртуализация данных предлагает интегрированные данные по мере их изменения и роста, что позволяет conversational analytics также создавать отчеты в режиме реального времени.
Продолжаю разговор
Благодаря достижениям в области моделей глубокого обучения и алгоритмов НЛП, разговорная аналитика выйдет за рамки технологии контекстно-зависимого голосового интерфейса, что приведет к улучшенному анализу поведения человека, такому как анализ эмоций, настроения и интонвйм. По мере развития этой технологии будет развиваться и наша способность вести интеллектуальный разговор с голосовым помощником.
Все чаще компании, стремящиеся автоматизировать сложные, основанные на правилах, повседневные действия, стремятся реализовать автоматизацию роботизированных процессов с использованием ML-powered с помощью AI-смоделированной conversational analytics. Работая в таком тандеме бизнеса, психологии и IT, организация может извлечь выгоду из расширенного клиентского опыта в результате голосовых чат-ботов, обрабатывающих интерфейсные задачи и программные боты, работающие в фоновом режиме, выполняющие внутренние задачи автоматизации процессов.