Il software di conversation intelligence valuta e analizza il 100% delle conversazioni con i clienti su voce, chat, email e messaggistica. Lo scelga con un pilota sulle sue conversazioni, valutate con i suoi criteri e confrontate con le conclusioni dei suoi revisori.
In breve
- Gli strumenti di registrazione delle chiamate di vendita condividono l’etichetta ma risolvono un problema diverso.
- Una trascrizione debole sul suo audio rende inaffidabile ogni punteggio successivo.
- Pretenda i suoi criteri di valutazione, con le prove collegate a ogni punteggio.
Che cosa fa il software di conversation intelligence, in una sezione
Il software di conversation intelligence ascolta e legge le conversazioni con i clienti, le converte in dati strutturati e ricercabili e poi ci applica sopra le analisi: valutazione, sentiment, intento, rilevamento di argomenti e tendenze, e avvisi. La spiegazione completa di come funziona la pipeline sottostante è nella guida alla conversation intelligence (in inglese), e la definizione breve in che cos’è la conversation intelligence (in inglese). Questa pagina dà per scontato che lei sappia già di che cosa si tratta e stia cercando di decidere quale comprare.
Ciò che conta per una decisione d’acquisto è che la categoria poggia su diverse categorie più vecchie e più ristrette. Lo speech analytics copre la metà vocale. Il text analytics copre chat, email e messaggistica. L’interaction analytics (in inglese) e la conversation analytics (in inglese) sono vicine di casa che fornitori diversi usano per indicare perimetri leggermente diversi. Quando un commerciale dice che un prodotto fa conversation intelligence, chieda quali di questi livelli implementa davvero e per quali si appoggia a un partner. La risposta cambia il prezzo, l’accuratezza e l’impegno di implementazione più di qualsiasi funzione su una slide. Le suite enterprise come Verint (in inglese) e Cresta (in inglese) raggruppano diversi di questi livelli.
Uno schema utile: il software deve svolgere tre compiti in sequenza, e una debolezza nel primo avvelena tutto il resto. Deve acquisire e trascrivere fedelmente, deve interpretare con precisione che cosa è successo e deve indirizzare quell’interpretazione a una persona che possa agire. La maggior parte delle implementazioni deludenti fallisce nel primo o nel terzo compito, non nel secondo.
La conversation intelligence per la CX non è la registrazione delle chiamate di vendita
Cerchi software di conversation intelligence e circa metà dei risultati saranno strumenti pensati per i team commerciali. Registrano le chiamate in uscita, misurano il rapporto tra chi parla e la gestione delle obiezioni, e alimentano una previsione dei ricavi. Per quel compito sono buoni prodotti. Per un’organizzazione di assistenza sono l’acquisto sbagliato, e la confusione costa ai team soldi veri.
Le differenze che contano al momento dell’acquisto
Gli strumenti orientati alle vendite nascono per la voce, perché le chiamate di vendita sono chiamate. L’assistenza per lo più no: ticket, chat, email e messaggistica rappresentano di solito la maggior parte dei volumi, quindi un’architettura nata per la voce lascia senza analisi la maggior parte delle sue conversazioni. Gli strumenti di vendita sono ottimizzati per fare coaching a un piccolo team di commerciali di alto valore su poche chiamate a settimana. L’assistenza ha bisogno di copertura su centinaia di operatori e decine di migliaia di conversazioni, che è un problema di scala del tutto diverso.
La differenza più profonda è l’unità di giudizio. La conversation intelligence per le vendite chiede se il commerciale ha fatto avanzare la trattativa. La conversation intelligence per la CX chiede se la conversazione ha rispettato il suo standard di qualità: il cliente è stato verificato, la policy è stata seguita, l’informazione era corretta, il problema è stato davvero risolto, il tono era giusto? Questo significa che la versione CX deve avere un vero motore di valutazione legato a criteri che appartengono alla sua azienda, più un processo di contestazione e di calibrazione, perché i punteggi attribuiti alle persone devono essere equi. Se un prodotto non può mostrarle una scheda di valutazione configurabile e una traccia delle prove, è uno strumento di vendita con un’etichetta da assistenza.
La checklist delle funzioni
La usi come scheda di valutazione per ogni fornitore della rosa. La colonna di destra è la versione della domanda a cui è difficile rispondere con il linguaggio del marketing: la ponga in quella forma e annoti i dettagli concreti, non le rassicurazioni.
| Funzione | Perché conta | Domanda da fare al fornitore |
|---|---|---|
| Accuratezza della trascrizione | Ogni punteggio, tendenza e risultato di ricerca dipende dalla trascrizione. Gli errori si sommano in silenzio. | Qual è il vostro tasso di errore sulle parole per le nostre lingue, i nostri accenti e la nostra qualità audio, misurato sulle nostre registrazioni e non sulle vostre? |
| Separazione dei parlanti | Senza una diarizzazione affidabile non si capisce chi ha detto che cosa, quindi la valutazione per operatore è un tirare a indovinare. | Come gestite il parlato sovrapposto, i trasferimenti, le chiamate a tre e la scarsa qualità della linea? |
| Copertura dei canali | I volumi dell’assistenza sono per lo più testo. Uno strumento solo voce analizza una minoranza delle sue conversazioni. | Quali canali sono supportati nativamente, e l’analisi è identica su tutti o è implementata solo per la voce? |
| Ricerca nelle conversazioni | Il valore quotidiano è rispondere a una domanda in pochi minuti invece che in una settimana di lettura manuale. | Posso cercare insieme per frase, intento, esito e metadati, e quanto è aggiornato l’indice? |
| Valutazione con i suoi criteri | Un modello fisso del fornitore misura l’idea di qualità del fornitore, non la sua azienda. | Posso costruire la mia scheda di valutazione, pesarla, versionarla e usare criteri diversi per coda o per area geografica? |
| Punteggi collegati alle prove | Su un punteggio non verificabile non si può fare coaching, non si può contestare e gli operatori non se ne fidano. | Mi mostri un punteggio e mi porti con un clic alle righe esatte della conversazione che lo hanno generato. |
| Accuratezza dimostrabile | Un’accuratezza che non si può verificare sui propri dati è una dichiarazione, non una misura. | Possiamo far valutare dal vostro sistema 200 conversazioni già valutate dai nostri revisori, e vedere il tasso di accordo e i disaccordi? |
| Sentiment e intento | Le dice perché i clienti la contattano e com’è andata, non solo quanti sono. | Come viene ricavato il sentiment, come viene convalidato, e posso definire intenti personalizzati per la mia azienda? |
| Rilevamento di argomenti e tendenze | Fa emergere i problemi nuovi prima che si vedano nel CSAT o nei volumi dei ticket. | Scopre da solo nuovi argomenti o confronta solo un elenco che mantengo io? |
| Flusso di coaching | Un insight che non arriva a un operatore non cambia nulla. | Che cosa succede tra un punteggio basso e una conversazione di coaching, dentro il prodotto, senza esportazioni? |
| Avvisi | Alcuni errori richiedono una risposta oggi, non nel report mensile. | Che cosa può far scattare un avviso, dove arriva, e come evito l’eccesso di avvisi? |
| Integrazioni | Un sistema separato in cui nessuno entra viene abbandonato nel giro di un trimestre. | È nativo per il nostro helpdesk e il nostro CRM, oppure è un’esportazione, un job di sincronizzazione o un iframe? |
| Sicurezza e residenza dei dati | Le conversazioni con i clienti sono tra i dati più sensibili che possiede. | Dove vengono archiviati ed elaborati i dati, quali certificazioni avete, i nostri dati vengono usati per addestrare i modelli, e qual è la policy di cancellazione? |
Le quattro funzioni che gli acquirenti sottovalutano
La maggior parte delle rose di candidati finisce per assomigliarsi, perché ogni fornitore dichiara di coprire ogni riga qui sopra. Queste quattro sono quelle in cui si nascondono le differenze reali.
Qualità di trascrizione e diarizzazione sul suo audio
Le dichiarazioni di accuratezza si riferiscono ad audio di benchmark pulito, in inglese, con un solo parlante. La sua realtà è fatta di rumore di fondo, accenti regionali, parlanti non madrelingua, gergo di prodotto e clienti che parlano sopra gli operatori. Chieda un test su venti delle sue registrazioni peggiori, poi legga lei stesso le trascrizioni. Faccia particolare attenzione a nomi di prodotto, numeri d’ordine e negazioni, perché un “non” perso capovolge il senso di una frase e corrompe in silenzio sia il sentiment sia i controlli di conformità.
Valutazione con criteri che controlla lei
La differenza tra analytics e gestione della qualità sta nel fatto che il sistema valuti le conversazioni rispetto a uno standard definito dalla sua azienda. Cerchi la possibilità di scrivere i propri criteri, pesarli, segnarne alcuni come errori bloccanti, versionare la scheda di valutazione quando cambia la policy e applicare schede diverse a code diverse. Se i criteri sono fissi, passerà il prossimo anno a spiegare ai suoi interlocutori perché il punteggio di qualità dello strumento non corrisponde al vostro.
Prove, non solo un numero
Chieda di vedere un punteggio, poi chieda di vedere il perché. Ogni criterio dovrebbe essere collegato alle righe specifiche che lo hanno attivato. Senza questa traccia non può gestire un processo di contestazione equo, non può fare la calibrazione con i revisori umani, e gli operatori non accetteranno i punteggi. È il predittore più affidabile della sopravvivenza di un’implementazione al primo trimestre.
Faccia un passo in più e chieda di mettere alla prova il valutatore, non solo di leggerlo. Consegni qualche centinaio di conversazioni già valutate dai suoi revisori, chieda il tasso di accordo con loro e poi dedichi il suo tempo ai disaccordi. Un fornitore che accoglie volentieri questo test le sta dicendo qualcosa. Anche un fornitore che risponde con un numero di benchmark misurato su dati che lei non può vedere le sta dicendo qualcosa. In questa categoria l’accuratezza verificabile è più rara di quanto dovrebbe, ed è il criterio che mantiene onesto tutto il resto.
Il percorso dall’insight al coaching
Chieda al fornitore di passare da una tendenza rilevata a una sessione di coaching completata senza uscire dal prodotto. Se la demo passa per un’esportazione CSV, il flusso non esiste. I meccanismi di questo passaggio sono descritti in trasformare i dati QA in coaching (in inglese), e vale la pena decidere come vuole che sia quel ciclo prima di guardare la demo di qualcuno.
Come condurre una valutazione che decida davvero qualcosa
Le demo sono costruite per riuscire. L’unica valutazione affidabile è un pilota strutturato sulle sue conversazioni, e richiede circa tre settimane.
Progetti il pilota prima di parlare con i fornitori
Scelga un campione rappresentativo, idealmente da 300 a 500 conversazioni che coprano il suo mix di canali reale, le code più trafficate, le sue lingue e una manciata deliberata di interazioni notoriamente negative che ha già esaminato a mano. Congeli quel set. Ogni fornitore riceve le stesse conversazioni, e così il confronto diventa significativo invece che aneddotico.
Decida che cosa significa superare il test
Metta per iscritto prima i criteri di successo. Criteri ragionevoli: accordo con i suoi revisori sui criteri oggettivi sopra una soglia concordata, tutte le conversazioni notoriamente negative segnalate, trascrizioni abbastanza leggibili da permettere a un supervisore di farci coaching, una domanda precisa sulla sua operazione con risposta dallo strumento in meno di dieci minuti, e configurazione completata senza tempo degli sviluppatori. Se non ha definito la soglia in anticipo, finirà per giustificare qualsiasi risultato ottenga.
Testi le cose noiose
Carichi la sua scheda di valutazione reale, non una di esempio, e misuri quanto tempo ci vuole. Cerchi qualcosa di cui conosce già la risposta e verifichi se lo strumento lo trova. Lo dia a due supervisori per una settimana senza formazione e veda se lo usano spontaneamente. Chieda come il sistema gestisce una conversazione che non riesce a valutare con sicurezza, perché uno strumento che tira a indovinare in silenzio è peggio di uno che si astiene e la segnala per la revisione.
Faccia ai fornitori le domande scomode
- I nostri dati vengono usati per addestrare i vostri modelli, e possiamo rinunciarvi senza perdere funzioni?
- Dove vengono elaborati i dati, compresi eventuali sub-responsabili, e potete garantire una regione specifica?
- Che cosa succede il giorno in cui ce ne andiamo: possiamo esportare punteggi, criteri e trascrizioni in un formato utilizzabile?
- Chi risponde dell’accuratezza, e ogni quanto il modello viene ricontrollato rispetto a uno standard umano?
- Che cosa hanno detto i vostri tre clienti persi più di recente, e che cosa è cambiato di conseguenza?
Kaizo è una delle opzioni da sottoporre esattamente a questo processo. Valuta gli agenti AI e il suo team umano con un unico standard, e ogni punteggio risale alle prove nel ticket, così può dimostrare che è giusto o sbagliato su conversazioni che i suoi revisori hanno già valutato. La copertura completa è ciò che rende questo test significativo invece che aneddotico: è una conversation intelligence che mette la qualità al primo posto, nativa per Zendesk e Salesforce, che valuta il 100% delle conversazioni con i suoi criteri. Lo valuti con gli stessi criteri del pilota che applica a tutti gli altri candidati.
Modelli di prezzo e che cosa fa davvero salire il costo
In questa categoria i prezzi pubblicati sono rari e i listini dicono poco, quindi capisca il modello invece di cercare un numero. Prevalgono tre strutture.
Per postazione
Paga per operatore, per supervisore o per utente con licenza, al mese o all’anno. È prevedibile e facile da mettere a budget, ed è il modello più conveniente se il volume di conversazioni per operatore è alto. Faccia attenzione alla distinzione tra utenti completi e utenti in sola lettura, perché pagare il prezzo pieno per un manager che legge una dashboard una volta a settimana distorce l’intero business case.
Per volume di conversazioni
Paga in base alle conversazioni, ai ticket o ai minuti di audio analizzati. Cresce con l’uso invece che con l’organico, il che si adatta ai team con volumi elevati rispetto al personale, ed è comune quando il costo del fornitore è dominato dalla trascrizione e dall’inferenza dei modelli. Il rischio è che la copertura completa diventi qualcosa da razionare. Se il prezzo rende doloroso analizzare il 100% delle conversazioni, ha ricomprato il campionamento con qualche passaggio in più.
Canone di piattaforma più consumo
Un abbonamento di base alla piattaforma più un consumo misurato in aggiunta. È la forma più comune in ambito enterprise e la più negoziabile, ma richiede la lettura più attenta. Chieda quali contatori esistono, qual è la tariffa per l’eccedenza e che cosa succede in un mese di picco.
Che cosa fa cambiare la cifra
- Volume e mix di canali: la voce costa più del testo da elaborare, e le chiamate lunghe costano più delle chat brevi.
- Copertura: valutare ogni conversazione costa più del campionamento, ed è di solito comunque più economico dell’organico di revisori che sostituisce.
- Lingue: ogni lingua in più può comportare un costo di configurazione o un costo per lingua.
- Conservazione: per quanto tempo vengono archiviate trascrizioni e registrazioni, e se l’archiviazione è fatturata a parte.
- Implementazione e servizi: chieda esplicitamente se onboarding, configurazione dei criteri e lavoro di integrazione sono inclusi o quotati a parte.
- Forma del contratto: i contratti pluriennali e il pagamento anticipato annuale di solito valgono uno sconto, e di solito le costano flessibilità.
Costruisca il confronto come costo totale su tre anni, compresi implementazione e tempo interno, non come prezzo mensile di listino. E costruisca anche l’altro lato del bilancio: ore dei revisori recuperate, escalation evitate e il valore di trovare un problema sistemico nella seconda settimana invece che al quinto mese.
Gli errori d’acquisto che costano ai team un anno
- Comprare analytics senza ciclo di coaching. Le dashboard su cui nessuno agisce sono l’errore più comune in questa categoria. L’insight deve arrivare a una persona con un nome e un passo successivo.
- Valutare sui dati del fornitore. Ogni prodotto sembra accurato su conversazioni scelte perché le gestisce bene. I suoi accenti e il suo gergo sono l’unico test equo.
- Accettare una scheda di valutazione fissa. Se non può codificare il suo standard, lo strumento misura la definizione di qualità di qualcun altro e i suoi interlocutori non si fideranno mai del numero.
- Trattare il sentiment come metrica principale. Il sentiment (in inglese) è un segnale utile e un obiettivo scadente. Comprare sulla forza di un grafico del sentiment di solito significa che non ha testato la valutazione.
- Ignorare i meccanismi di adozione. Uno strumento che vive fuori dall’helpdesk in cui il team lavora già viene usato durante il pilota e abbandonato subito dopo. Il nativo batte l’affiancato.
- Rimandare la revisione di sicurezza finché non interviene l’ufficio legale. Residenza dei dati, conservazione e condizioni sull’addestramento dei modelli hanno fatto saltare trattative in fase avanzata. Le sollevi nella prima settimana.
- Comprare per l’organizzazione che ha oggi. Chieda come il modello cambia di prezzo e di prestazioni al doppio del volume attuale e con l’AI che gestisce una quota crescente dei contatti.
Implementazione e tempi realistici per vedere valore
In questa categoria l’impegno di implementazione varia di un ordine di grandezza, e quasi tutta la variazione viene dalla profondità dell’integrazione, non dall’analisi in sé.
La tempistica realistica
Uno strumento che si collega nativamente all’helpdesk o al CRM che usa già è di solito operativo in pochi giorni: autorizza la connessione, le conversazioni storiche si sincronizzano e la valutazione parte. Una piattaforma che richiede di costruire una pipeline di dati, integrare la telefonia e mantenere un elenco operatori separato è un progetto che si misura in mesi e di solito richiede tempo degli sviluppatori da pianificare.
Scaglioni il rilascio invece di attivare tutto in una volta. Nella prima settimana, colleghi il sistema e lasci che indicizzi lo storico, così parte da una base di riferimento invece che da una dashboard vuota. Nella seconda e nella terza settimana, carichi la scheda di valutazione esistente e la calibri: faccia valutare in automatico le conversazioni già valutate dai suoi revisori e regoli i criteri dove non sono d’accordo, esattamente come descritto in misurare la qualità delle conversazioni su larga scala (in inglese). Dalla quarta settimana in poi, attivi la copertura completa e avvii la cadenza di coaching. Tendenze e rilevamento degli argomenti diventano più utili quanto più a lungo il sistema è in funzione, quindi consideri il terzo mese come il momento in cui la parte di analytics si guadagna il posto.
Come appare un buon risultato a novanta giorni
Ogni conversazione valutata invece di un campione del 2%. Un punteggio di qualità a cui il management crede perché può aprire le prove che ci sono dietro. Almeno un problema sistemico trovato e risolto che la revisione manuale avrebbe perso. Supervisori che passano il tempo a fare coaching invece che a valutare. Come riferimento per il potenziale massimo: in UiPath, Kaizo ha automatizzato il 100% del QA con un ROI del 200% e un aumento dell’8% del punteggio di qualità.
Se un fornitore non sa descrivere il suo risultato a novanta giorni in termini concreti come questi, è un’informazione utile. La migliore domanda di valutazione in tutta questa categoria è semplicemente: che cosa sarà vero della mia operazione tre mesi dopo l’avvio, e come lo saprò?
Domande frequenti
Che cos’è il software di conversation intelligence?
È un software che acquisisce le conversazioni con i clienti su voce, chat, email e messaggistica, le trascrive e le struttura, poi le valuta e le analizza automaticamente per qualità, sentiment, intento e argomenti emergenti. Per i team di assistenza il punto è la copertura: valuta il 100% delle conversazioni rispetto al suo standard invece del piccolo campione che un team umano riesce a leggere a mano.
In che cosa la conversation intelligence è diversa dallo speech analytics?
Lo speech analytics è l’antenato della categoria limitato alla voce: trascrive le chiamate e ci cerca parole chiave e frasi. La conversation intelligence copre ogni canale, aggiunge sopra la trascrizione il rilevamento di intenti, argomenti e tendenze, e nei prodotti orientati alla CX aggiunge la valutazione automatica con criteri definiti e un flusso di coaching. Se un prodotto gestisce solo la voce, è speech analytics, qualunque nome usi il sito.
Quanto costa il software di conversation intelligence?
Il prezzo è quasi sempre su preventivo e non pubblicato, e segue uno di tre modelli: per postazione, per conversazione o minuto di volume analizzato, oppure un canone di piattaforma più un consumo misurato. Le principali voci di costo sono il volume delle conversazioni, il mix tra voce e testo, il numero di lingue, la conservazione dei dati e il fatto che implementazione e configurazione siano incluse. Confronti il costo totale su tre anni compreso il tempo interno, non il prezzo mensile di listino.
Che cosa dobbiamo testare durante un pilota di conversation intelligence?
Congeli un set da 300 a 500 delle sue conversazioni che copra il suo mix di canali reale, le lingue e qualche interazione notoriamente negativa, e dia a ogni fornitore lo stesso set. Verifichi la qualità della trascrizione leggendo lei stesso le trascrizioni, carichi la sua scheda di valutazione reale invece di una di esempio e misuri l’accordo con i punteggi già dati dai suoi revisori. Definisca la soglia di superamento prima di iniziare, altrimenti finirà per giustificare il risultato.
Il software di conversation intelligence sostituisce i quality analyst?
No, cambia il loro lavoro. Il software si fa carico della valutazione meccanica di migliaia di conversazioni, e libera gli analisti per il lavoro che solo le persone possono fare: calibrare lo standard, risolvere le contestazioni, indagare i problemi sistemici che il sistema fa emergere e fare coaching. I team che lo trattano solo come una riduzione dell’organico di solito si ritrovano con dashboard su cui nessuno agisce.
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Provi la conversation intelligence sulle sue conversazioni
Porti la sua scheda di valutazione e un set di conversazioni già valutate dai suoi revisori. Collegheremo Kaizo al suo helpdesk, le valuteremo tutte con i suoi criteri e le mostreremo le prove dietro ogni punteggio, così potrà giudicarlo con gli stessi criteri che applica a tutti gli altri.
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