Эмоциональный анализ голоса: как понять настроение клиента

Каждый голос уникален. Когда мы говорим, мы выражаем не только смысл слов, но и свое эмоциональное состояние. Радость, раздражение, усталость, уверенность — все это отражается в интонации, тембре, скорости речи и даже паузах. Именно эти характеристики анализирует система речевой аналитики. Она может узнать по голосу, что чувствует человек.

Принцип работы речевой аналитики основан на машинном обучении и нейросетях. Система фиксирует следующие акустические параметры речи:

• Тональность — высокие или низкие частоты голоса.
• Темп речи — ускорение или замедление в зависимости от эмоционального состояния.
• Громкость — чем больше эмоциональных реакций у человека, тем громче голос.
• Интонация — подъемы и спады в голосе, которые выдают эмоции.
• Длительность пауз — затруднение с формулировкой мысли может говорить о растерянности или раздумьях.

После сбора данных сервис речевой аналитики сопоставляет их с определенными моделями, и предоставляет информацию о том, какие эмоции испытывает человек в момент разговора.

Удовлетворенность клиентов — ключевой показатель эффективности бизнеса. Но как ее измерить, если традиционные методы, такие как анкеты и опросы, не всегда дают объективную картину? Люди не всегда говорят правду в анкетах ― эмоциональное состояние собеседника мы узнаем по голосу.

Анализ эмоций помогает:

• Выявлять проблемные зоны в качестве обслуживания. Если большинство клиентов раздражаются на определенном этапе взаимодействия, значит, сервис однозначно нужно улучшать.
• Понимать истинные причины жалоб. Иногда клиенты говорят одно, но в их голосе звучит совершенно другое.
• Повышать уровень обслуживания. Операторы, зная эмоциональное состояние клиента, могут оперативно перестраивать стратегию общения.
• Выявлять потенциальные риски. Негативные эмоции в разговоре с клиентом могут указывать на возможную потерю лояльности со стороны пользователей. Это говорит о том, что нужно улучшать продукт/услугу.

Эмоциональный анализ голоса с помощью речевой аналитики уже активно внедряют в различные сферы бизнеса. Среди наиболее популярных направлений:

• Колл-центры. Автоматическая речевая аналитика фиксирует настроение клиента и предлагает операторам адаптивные сценарии общения. Это особенно полезно при проработке претензий.
• Банковская сфера. Голосовой анализ помогает выявлять потенциальных мошенников, которые ведут себя слишком нервно, а также отслеживать уровень удовлетворенности клиентов после общения с сотрудниками.
• Ритейл и e-commerce. Оценка эмоций в голосе покупателей позволяет понять, насколько они довольны процессом покупки, продуктом, качеством обслуживания и удобством сервиса.
• Медицинские и психологические консультации. Распознавание эмоций помогает врачам и психологам лучше понимать состояние пациента, даже если тот не говорит о своих проблемах напрямую.
• HR и корпоративные сервисы. Эмоциональный анализ речи позволяет оценивать эмоции сотрудников и предотвращать профессиональное выгорание.

Сервисы речевой аналитики могут фиксировать широкий спектр эмоций, таких как:

• радость и удовлетворение;
• гнев и раздражение;
• страх и тревога;
• уверенность и спокойствие;
• разочарование и апатия;
• смущение и растерянность.

Чем больше данных система обрабатывает, тем точнее со временем становится распознавание и тем больше эмоций можно фиксировать.

Современные технологии распознавания эмоций постоянно развиваются. Перспективы на будущее:

• Точность анализа будет более совершенной. Искусственный интеллект станет лучше понимать нюансы голоса и эмоций.
• Появится возможность интеграции речевой аналитики с искусственным интеллектом в чат-ботах. Умные помощники смогут не только отвечать на вопросы, но и адаптировать тон общения в зависимости от настроения собеседника.
• Возникнет возможность создания персонализированных рекомендаций. Анализируя эмоции клиентов, системы смогут предлагать персонализированные товары и услуги.
• Начнет развиваться эмоциональный маркетинг. Компании смогут учитывать эмоциональное состояние клиентов в моменте и предлагать им наиболее подходящие решения.

Сервис речевой аналитики, который может анализировать эмоциональный окрас общения с клиентом — это мощный инструмент, который позволяет бизнесу глубже понимать пользователей и повышать уровень их удовлетворенности. С помощью речевой аналитики можно выявлять проблемы качества обслуживания, адаптировать стратегию общения и даже предотвращать возможные конфликты.

Сегодня технологии анализа эмоций уже активно применяются в разных сферах — от колл-центров до HR-служб. А в будущем они станут еще более точными и интегрированными в бизнес-процессы.

Использование эмоционального анализа голоса — это реальная возможность создать более человечный и внимательный сервис. Один из таких сервисов ― это Imot. Он помогает увеличить конверсию с помощью искусственного интеллекта, классифицирует звонки, контролирует беседу, информирует об инцидентах и даже составляет рейтинг сотрудников колл-центра. Внедрение и настройка сервиса осуществляются под запрос клиента. Чтобы оценить преимущества речевой аналитики, можно в любое время бесплатно протестировать сервис.