Spraak omzetten naar tekst is niet nieuw. Sterker nog, de eerste pogingen dateren uit de jaren ‘50. Goede spraakherkenning (lees: met een accuraatheid percentage van >95%) is wél relatief nieuw, maar gelukkig ook steeds toegankelijker. Toch worstelen organisaties nog vaak met de implementatie én meest zinvolle toepassing van deze technologie. Bij 2Contact lopen er inmiddels een paar mooie cases op dit gebied, waarover Data Scientist Olcay Yucekaya in dit artikel enthousiast vertelt.
Wie vertaalt?
“De ontwikkelingen lopen natuurlijk al een paar jaar en begonnen bij het inrichten en optimaliseren van een model om gesproken tekst om te zetten in geschreven tekst.” opent Olcay het gesprek. “Daarbij hebben we eerst gekeken naar reeds bestaande oplossingen, zoals toepassingen bij Google of Amazon, maar al snel hebben we omwille van prijs én specifieke toepasbaarheid op onze gesprekken gekozen voor het zelf trainen van een spraakmodel. Je moet je namelijk bedenken: met een account bij een van die grote clouddiensten, heb je nog niets. Je moet de datastroom en interpretatie alsnog ontwikkelen. We hebben bedacht het model er dan ook gewoon ‘bij’ te doen.”
Van spraak naar tekst
In het proces van de conversie van speech naar tekst, wordt allereerst duidelijk gemarkeerd welke audio afkomstig is van de agent en welke van de klant. Het model herkent de tekst én houdt bij de omzetting rekening met handmatig getraind specifiek jargon, zoals bedrijfsnamen of productnamen die in de gesprekken voorkomen.
“Dat maakt een eerste toepassing heel rechttoe-rechtaan, maar ook heel nuttig: met de transcriptie uit het model, kun je analyseren wat er in de gesprekken gebeurt Als gesprekken worden afgeboekt in een systeem als terugbelafspraak, zien we dan in de transcripties woorden die duiden op die gespreksuitkomst?”
Onderbuik naar onderzoek
Op basis van deze techniek, zijn legio toepassingen denkbaar. Want wat dacht je van het herkennen van veelgehoorde klachten? Of gesprekken over een specifiek product? Een snelle inzage in een gesprek van drie kwartier, versus de gehele opname moeten beluisteren? Gebeuren de gesprekken op een voldoende compliant wijze? Het omzetten van spraak naar tekst, maakt diepere analyse mogelijk.
Waar in contact centers veelal wordt beoordeeld en gestuurd op het meeluisteren van een deel van de gesprekken, kan een totaalanalyse van tekst een zinvolle ondersteuning zijn voor de claims die op basis van de meeluister-steekproef worden gedaan. Van onderbuik, naar onderzoek dus.
Even sentimenteel doen
“Van die hele concrete toepassing, zijn we ook gaan kijken naar wat we op sturingsniveau met deze informatie kunnen doen. Vanuit de markt zien we meer en meer behoefte aan inzicht op zachtere KPI’s. Antwoord op de vraag: ‘hoe zit mijn klant nou eigenlijk in de wedstrijd?’ bijvoorbeeld.” vervolgt Olcay zijn verhaal over de ontwikkelingen.
“We hebben daarom een dashboard ontwikkeld, gericht op klantsentiment. We stellen daarbij vast wat de drivers zijn achter een bepaalde emotie bij klanten én hoe zich dat uit in taal. Als je dat goed inricht, kun je ineens kijken naar het gemiddelde sentiment op je campagne, of sterker nog, hoe je klant spreekt over een specifiek product.”
Dat klinkt natuurlijk goed, maar hoe bepaal je eigenlijk welke woorden passen bij welke emotie? En welke waarde je daaraan geeft? “Bij 2Contact voeren we dagelijks duizenden gesprekken met de klanten van onze opdrachtgevers.,” schetst Olcay. “Dat levert elk moment van de dag verschrikkelijk veel informatie op. Met die data hebben we vervolgens het model getraind op het herkennen en ranken van de emotie drivers.”
Inzicht, inzicht, inzicht
“Ik denk dat er twee belangrijke argumenten zijn waarom dit een belangrijke toepassing is voor iedereen in de wereld van klantcontact. Enerzijds om meer inzicht te verkrijgen dan mogelijk is bij handmatige analyse van audio. Anderzijds kun je, met de sentimentanalyse als voorbeeld, inzichten krijgen die je nu nog helemaal niet hebt. Inzichten die bij 2Contact direct onze opdrachtgevers kunnen helpen: hier heb je het sentiment rondom je nieuwe product.”
“Of: hier praten je klanten het meest over. Maar anderzijds levert het ook inzichten die we als facilitair contactcenter zelf intern in kunnen zetten om onze diensten te verbeteren. Want welke woorden gebruiken onze beste collega’s nou eigenlijk meer, dan hun minder succesvolle collega’s? Hoe goed wordt trainingsinformatie toegepast in de gesprekken? ” vat Olcay samen.
Samen het verborgen potentieel van jouw klantdata unlocken? Bij 2Contact ondersteunen we grote organisaties als VodafoneZiggo, KPN en DPG Media met het beste contact voor hun klanten.
Neem vrijblijvend contact op met Sales Manager Tasso Georgiou en ontdek hoe wij jouw klanten nóg blijer maken.
