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語音智能

語音是客戶所產生的最未經過濾的訊號——我們將其轉化為機器可讀的數據

每一次商業對話都承載著傳統分析從未捕捉的智能:一通電話中提出的投訴、購買決定前的片刻猶豫、一個不斷重複的問題所暗示的產品缺口。這些訊號在通話結束的瞬間消失——除非它們被捕獲、轉錄,並處理成結構化數據。

情報處理流程

01

語音採集

人工智能即時接聽並錄製客戶來電。

02

語音轉錄

語音轉換為結構化文字語料庫。

03

訊號提取

情緒標記、關鍵詞聚類、意圖分類。

04

情報輸出

情緒與主導情感評分、流失警示、滿意度指標——與社交聆聽產品線同一套量度。

SPOKEN CONVERSATION 對話 SCORED SIGNAL 量化訊號
FIG. V-01 — 語音轉訊號

結果:一個以客戶未經修飾的真實聲音補充數碼訊號的全新數據層。

應用場景

CHURN

語音衍生的流失預警

在不滿、取消意圖與摩擦語言浮現於收入數據之前識別它們——直接輸入香港工坊的留存健康評分。

PRODUCT

客戶語音作為產品訊號

從通話記錄提取的反覆投訴、未解決問題與重複功能請求,轉化為結構化的產品開發輸入。

SENTIMENT

即時客戶情緒監測

對語調、情感基調與語言強度評分並作趨勢分析——以直接對話的未經過濾語感,補充平台情緒分析。

L3

決策情報整合

語音記錄與 CRM、損益表及社交數據一同輸入香港工坊決策情報簡報——香港中小企營運者所能取得的最完整客戶全貌。

結構性差異

主動徵集的訊號——意向從設計上就更高

語音數據與社交數據存在一個關鍵的結構性差異:它是主動發起的。致電您業務的客戶已決定主動接觸——其訊號意圖遠高於任何公開平台所得。語音智能將這一層面納入與定性數據挖掘引擎相同的分析框架,在數碼、社交和語音渠道上產生統一的情報全景。

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