互聯網時代，每個企業都非常關注用戶體驗，而呼叫中心則是獲取用戶體驗反饋非常關鍵的環節。它能夠第一時間獲得用戶的聲音，了解用戶的訴求，進而推動產品和服務的優化。所有關注用戶體驗的企業都是依靠呼叫平臺，IVR，CRM，SAP等系統，從電話，工單，質檢監控多個角度和手段分析用戶關注點，發現問題，改善產品和服務體驗。但是由于傳統技術手段對聲音無法進行結構化分析，所以這個最大一手信息源一直無法被充分的發掘利用其價值。企業需要通過語音分析獲得更多的業務洞察，如下圖所示：

如：

•哪些產品/業務用戶來電多？用戶何時來電？

•用戶為什么來電？用戶是詢問如何使用？還是因為產品出現問題，用戶需求解決方案？我們的用戶都是那種類型？

•用戶在服務過程中，是否有抱怨，情緒是否有波動，原因是什么？用戶因為什么生氣？座席是否有不禮貌的行為？

•用戶在電話過程中，都提到了哪些信息，他們關心產品的哪些方面？是費用？還是安全？還是其它方面等等，是否有適合的產品或者機會進行交叉營銷？

•用戶是否提到競爭對手的活動？

•座席是否按照規定話術提供服務？是否說了禁忌語？

如果企業能夠有效地從用戶的聲音中及時獲取到這些信息，就可以知道用戶關注點，了解用戶行為；通過來電意圖分析，企業能夠及時發現產品問題，進而推動問題的解決；通過用戶情緒分析，找到影響用戶情緒的根本原因；通過用戶關注點，競爭對手的分析，增加營銷機會，及時獲取競爭對手的消息；除此以外，還能夠快速發現問題員工，進而加強服務管理。

隨著語音識別技術的發展，語音分析逐漸走到服務管理者的面前，幫助企業解決以上的問題，助力提升用戶體驗。那么，如何挖掘用戶與企業交互過程中的潛在價值點；如何高效地開展呼叫中心的質量管理工作，不斷提升用戶體驗。這些問題的分析以及建議解決方案將成為語音分析成功的關鍵。

讓我們先了解一下語音分析工具是如何工作的：

首先，對錄音進行索引，通過搜索關鍵字可以找到想要找到的錄音。

錄音分類，發現話題以及用戶來電的主要原因，并對電話進行分類，可以按照業務類型進行區分，如下圖所示，能夠非常清晰看到哪個業務來電最多，哪個業務通話時長非常高；同理，我們還可以按照客戶類型，問題原因等不同角度進行分類。

發現問題，當我們在分析錄音時，首先需要確認需要解決什么問題，之后通過錄音分析發現問題產生的各種直接原因，最終通過大數據分析找到問題的根本原因。

我們以一個互聯網行業的案例舉例，企業提出需要做用戶體驗分析，希望了解影響用戶體驗的原因是什么。我們通過錄音分析，發現用戶不滿意的錄音中有座席話術問題，有座席知識欠缺問題，有產品故障問題，有流程不清晰問題，等等。我們分別將這些問題按照座席問題，流程問題，產品問題進行歸類分析，最終我們發現導致用戶投訴的原因有40%是流程問題，在流程問題層面繼續深挖，我們發現問題占比最高的是：由于退換貨流程不清晰，導致員工無法給用戶提供明確的解決方案。企業之后正在按照診斷報告提出的問題進行流程優化。

分析用戶體驗，洞察影響用戶體驗原因的過程如同抽絲剝繭，直到發現真正原因為止。

指標監控，分析后可以建立積分卡對指標進行跟蹤監控。語音分析可以實現錄音質檢全覆蓋，實時監控問題員工。

交叉分析，可以將建立的分類錄音應用到其它業務類型中分析，提高分析效率。

建議決策，根據用戶體驗診斷報告提供決策建議。

語音是一個富有的、互動的媒介，一個可能為企業提供客戶思想和行為洞察力的媒介，讓我們行動起來，讓語音分析工具助力企業提升用戶體驗，為客戶提供完美的服務歷程。