A Deep Center, especializada em gestão da informação para contact centers, SAC e cobrança, está oferecendo uma ferramenta de speech analytics que transcreve, compreende, analisa, categoriza e processa as chamadas de áudio na forma de dados, com compreensão e análise de conteúdo e sentimento. O recurso também analisa canais com origem textual ou mesclada, como o WhatsApp.
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Dessa forma, é possível identificar automaticamente o que está sendo dito em todas as chamadas. A partir dessas informações, os gestores e os profissionais responsáveis pelo atendimento terão métricas mais confiáveis sobre o desempenho e, principalmente, quais medidas podem tomar para melhorar o contato com seus clientes.
Lançado no fim de 2019, o DTS se consolida como um dos principais produtos da Deep Center. Já disponível a todos os clientes, inclusive em um dos maiores bancos do país, a ferramenta representa 29% do faturamento da empresa e deve captar oito grandes contratos até o fim de 2020.
As tecnologias-chave da solução são o processamento de linguagem natural (NLP, em inglês), inteligência artificial e machine learning. O processo tem várias etapas para conseguir capturar os dados não estruturados embutidos nos áudios das chamadas gravadas e transformá-los em informações estruturadas passíveis de análise.
Primeiro, há a incorporação das conversas e dos metadados associados. Em seguida, vem o reconhecimento de fala, em que sons são transformados em textos e, se for o caso, tratados com outros canais utilizados. Por fim, as interações são analisadas automaticamente de acordo com padrões de linguagem, categorizando ou marcando contatos em diferentes indicadores, como qualidade do agente, satisfação do cliente, emoção, resolução etc.
As chamadas por áudio ainda são o principal meio de contato entre clientes e empresas. Levantamento da empresa Salesforce mostra que 92% das interações com consumidores ainda acontecem por telefone. Estimativa da Gartner mostra que, todos os dias, acontecem 56 milhões de horas de ligações que geram mais de 420 bilhões de palavras trocadas entre empresas e clientes/consumidores – volume mais de 15 vezes maior do que a soma de todas as palavras escritas por dia no Twitter atualmente.
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