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시장보고서
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시장 점유율과 예측 : 음성 애널리틱스(2023-2028년), 세계 규모(2개 리포트의 번들)Market Share and Forecast: Speech Analytics, 2023-2028, Worldwide (Bundle of Two Reports) |
QKS Group은 음성 애널리틱스 시장이 2028년까지 CAGR 32.30%를 기록할 것으로 예측한다고 밝혔습니다.
음성 애널리틱스는 음성 데이터 분석에 필요한 시간에 따라 실시간 음성 분석과 통화 후 음성 분석으로 크게 나뉩니다. 실시간 음성 분석은 진행 중인 음성 대화 중 분석을 가능하게 하며, 상담원에게 즉각적으로 실용적인 데이터, 동향, 메트릭스를 제공하여 서비스 품질을 향상시킵니다. 또한 고객의 감정, 어조, 패턴에 대한 인사이트을 제공하여 상담원이 고객 경험을 개선할 수 있도록 실시간으로 안내합니다. 통화 후 음성 분석은 체결된 대화에서 학습하고, 키워드를 인식하고, 개인화된 텍스트 분류 모델을 생성하는 데 중점을 두어 향후 고객 지원 프로세스 및 전략에 정보를 제공합니다. ML 알고리즘과 데이터를 사용한 예측 분석을 통해 기업은 고객과의 대화 결과를 예측하고, 사후 대응 전략에서 사전 예방적 전략으로 전환할 수 있습니다. 종합적인 컨택센터 분석은 음성, 문자, 이메일을 포함한 모든 인터랙션 데이터를 통합하여 고객 여정에 대한 종합적인 360도 뷰를 제공함으로써 더 깊은 인사이트와 교차 채널 최적화의 기회를 제공합니다.
QKS Group은 음성 애널리틱스 시장이 2028년까지 12.54%의 CAGR을 기록할 것으로 예측한다고 밝혔습니다.
음성 분석 영역에서 기업은 이 기술을 활용하여 음성 통화에서 실용적인 데이터를 추출하고 귀중한 인사이트을 얻고 있습니다. 이 기능은 다양한 고객과의 대화에 대응하고, 녹음 데이터와 옴니채널 데이터를 원활하게 통합하여 고객 니즈를 더 잘 이해하고, 고객 이탈과 불만의 근본 원인을 파악할 수 있도록 지원합니다. 이 기술을 통해 기업은 종합적인 통화 평가를 수행하고 엔드투엔드 분석을 수행할 수 있습니다. 또한 분석 툴을 활용하여 리스크를 식별 및 완화하고, 궁극적으로 고객 참여 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시켜 상담원 교육 구상을 촉진할 수 있습니다.
This product includes two reports: Market Share and Market Forecast.
QKS Group Reveals that Speech Analytics Market is Projected to Register a CAGR of 32.30% by 2028.
Speech analytics can be broadly categorized into real-time speech analytics and post-call speech analytics based on the time required for audio data analysis. Real-time speech analytics enables analysis during ongoing voice conversations, providing agents with instant actionable data, trends, and metrics to enhance service quality. It also offers insights into customer sentiment, tone, and patterns, guiding agents in real time to improve the customer experience. Post-call speech analytics focuses on learning from concluded conversations, recognizing keywords, and creating personalized text categorization models to inform future customer support processes and strategies. The adoption of predictive analytics using ML algorithms and data enables businesses to forecast outcomes in customer interactions, transcending from reactive to proactive and preventative strategies. Holistic contact center analytics consolidates all interaction data, including voice, text, and email, and provides a comprehensive 360-degree view of customer journeys, offering deeper insights and opportunities for cross-channel optimization.
Quadrant Knowledge Solutions defines speech analytics as a technology that analyzes customer conversations from live or recorded audio data to derive deep insights, trends, and metrics from each conversation. It uses AI technologies such as NLP, speech recognition, and transcription to evaluate agent performance, assess customer experience, and monitor organization-wide strengths and shortcomings in every voice interaction.
QKS Group Reveals that Speech Analytics Market is Projected to Register a CAGR of 12.54% by 2028.
In the realm of speech analytics, organizations leverage this technology to extract actionable data and gain valuable insights from voice calls. The capability extends to handling a diverse spectrum of customer interactions, seamlessly integrating recorded and omnichannel data to enhance the comprehension of customer needs and discern the underlying causes of customer churn and dissatisfaction. This technology enables organizations to conduct comprehensive call evaluations, allowing for end-to-end analysis. Furthermore, it facilitates agent training initiatives, leveraging analytical tools to identify and mitigate risks, ultimately improving the overall effectiveness of customer engagement processes.
The evolution of speech analytics software, initially known as word detection tools or audio mining software, traces its roots to security applications where words and phrases were tracked. Formerly, the technology processed audio and video files using a large vocabulary recognizer, converting speech into text with a moderate accuracy rate while identifying predefined words or phrases. Recent advancements in phonetics-based technology have exponentially improved the accuracy of speech analytics solutions, offering flexibility in mining words, phrases, names, and sentences not previously listed in dictionary databases.