AI Voice Analytics w Thulium: automatyczna analiza i podsumowania rozmów AI

Zobacz, co naprawdę dzieje się w rozmowach z klientami

Jeśli odpowiadasz za obsługę klienta lub zarządzasz zespołem infolinii, dobrze wiesz, że sama liczba połączeń nie wystarczy do oceny jakości kanału głosowego w Twojej firmie. Możesz zadawać sobie pytania “Dlaczego klienci dzwonią?”, “Które rozmowy kończą się frustracją?” lub “Co wydłuża połączenia i blokuje kolejkę?” Do tej pory odpowiedzi na te pytania wymagały odsłuchiwania nagrań, czytania transkrypcji albo polegania na ręcznie uzupełnianych notatkach i tagach. To zajmuje czas i często daje niepełny obraz sytuacji. Dlatego w Thulium powstało AI Voice Analytics - zestaw funkcji, które analizują rozmowy telefoniczne i pomagają wyciągać z nich konkretne wnioski operacyjne, jakościowe i biznesowe. Dzięki temu zespół nie tylko obsługuje połączenia, ale też lepiej rozumie, co dzieje się na infolinii i gdzie warto wprowadzić zmiany.

Czym jest AI Voice Analytics w Thulium?

AI Voice Analytics to moduł analizy rozmów telefonicznych wspierany przez AI. Na podstawie treści rozmowy system potrafi automatycznie przygotować podsumowanie, rozpoznać intencję klienta, ocenić sentyment, sprawdzić proporcje rozmowy, wskazać najczęstsze pytania i problemy, a także zweryfikować zgodność rozmowy z ustalonym skryptem lub standardem.

To rozwiązanie dla firm, które chcą:

• poprawić jakość obsługi bez ręcznego odsłuchiwania nagrań,
• szybciej wyłapywać ryzykowne lub problematyczne interakcje,
• podejmować decyzje na podstawie realnych danych z rozmów, a nie intuicji.

W praktyce AI Voice Analytics wspiera jednocześnie trzy poziomy pracy:

Agenta, bo skraca czas kontaktu i daje lepszy kontekst do kolejnych rozmów,

Team Leadera, bo ułatwia ocenę jakości i wychwytywanie wzorców,

Biznes, bo pokazuje prawdziwe powody kontaktu i obszary do optymalizacji.

Jak działa analiza rozmów AI w Thulium?

Z funkcji można skorzystać na dwa sposoby:

• automatycznie - jako proces uruchamiany przez administratora,
• manualnie - dla wybranej rozmowy, uruchamiany przez agenta.

To ważne, bo firmy mogą dopasować sposób działania do własnego procesu. Jedne będą chciały analizować wszystkie rozmowy automatycznie, inne zaczną od wybranych kontaktów, np. eskalacji, reklamacji albo rozmów sprzedażowych.

Co daje AI Voice Analytics w codziennej pracy?

Największa wartość nie polega tylko na analizie dla analizy. Chodzi o to, żeby z rozmów telefonicznych dało się szybciej wyciągać konkretne informacje:

• co klient chciał załatwić,
• jak przebiegła rozmowa,
• czy pojawiły się emocje lub ryzyko eskalacji,
• czy agent zrealizował ważne elementy procesu,
• jakie pytania i problemy powtarzają się najczęściej.

Dzięki temu rozmowy stają się źródłem wiedzy o jakości obsługi, efektywności zespołu i realnych potrzebach klientów.

3 praktyczne use case’y AI Voice Analytics w Thulium

1. Klient dzwoni ponownie, a agent od razu zna kontekst

Funkcja: podsumowanie rozmowy w 5 bullet pointach

Jednym z najczęstszych problemów na infolinii nie jest sama rozmowa, ale to, co dzieje się po niej. Agent musi ręcznie uzupełnić notatkę, wpisać ustalenia do CRM i zadbać o to, by kolejna osoba w zespole mogła szybko zrozumieć sprawę. W praktyce notatki bywają skrótowe, niespójne i często pomijają ważne szczegóły. W Thulium AI może wygenerować podsumowanie rozmowy w 5 punktach, które porządkuje najważniejsze ustalenia bez konieczności pisania wszystkiego od zera.

Jak to wygląda w praktyce?

Dwa dni temu klient zadzwonił do sklepu internetowego, pytając o konkretny model ekspresu do kawy. Chciał wiedzieć, jakie ma funkcje, czy jest dostępny od ręki i czy uda się dostarczyć go przed weekendem. Nie kupił od razu - powiedział, że musi się jeszcze zastanowić. Dziś dzwoni ponownie. Agent odbiera połączenie w Thulium i widzi ostatni kontakt z klientem. Otwiera poprzednią rozmowę i ma przed sobą gotowe podsumowanie: interesujący model, pytania o funkcje, temat dostawy i etap decyzji zakupowej. Nie musi pytać klienta od początku, o jaki produkt chodziło. Klient nie musi powtarzać całej historii. Rozmowa od razu przechodzi do kolejnego kroku, czyli finalizacji decyzji.

Co to daje firmie?

Dla agenta to krótszy czas obsługi i mniejsze ryzyko pominięcia ważnej informacji. Dla Team Leadera to szybki kontekst bez odsłuchiwania rozmowy i bardziej uporządkowane notatki w zespole. Dla biznesu to lepsza ciągłość obsługi i mniej sytuacji, w których klient ma poczucie, że za każdym razem musi tłumaczyć wszystko od nowa.

2. Zespół ma długie rozmowy, ale problem nie leży po stronie klientów

Funkcja: proporcje rozmowy + udział ciszy

Kiedy średni czas rozmów rośnie, łatwo założyć, że klienci mają bardziej złożone sprawy albo zespół trafia na trudniejsze przypadki. Ale nie zawsze to jest prawdziwa przyczyna. Czasem problemem nie jest temat rozmowy, tylko jej dynamika. Dlatego w AI Voice Analytics dostępna jest analiza proporcji rozmowy, czyli tego, jaki udział w rozmowie ma agent, jaki klient oraz ile pojawia się ciszy.

Jak to wygląda w praktyce?

Team Leader zauważa, że w ostatnich tygodniach rozmowy w zespole wyraźnie się wydłużyły. Jednocześnie rośnie liczba połączeń porzuconych, bo klienci dłużej czekają w kolejce. Nie widać jednak większego wzrostu reklamacji ani bardziej skomplikowanych tematów. Po wejściu do raportu AI Voice Analytics okazuje się, że w wielu rozmowach pojawia się wysoki udział ciszy po stronie agentów. To ważna wskazówka. Długie rozmowy nie wynikają z tego, że klienci są trudniejsi. Wynikają z tego, że konsultanci podczas połączenia długo szukają informacji, przełączają się między narzędziami albo konsultują sprawę poza rozmową.

Co daje to firmie?

Dla agenta to obiektywny wgląd w styl prowadzenia rozmowy i momenty, w których traci dynamikę. Dla Team Leadera to szybka diagnoza bez odsłuchiwania dziesiątek nagrań. Dla biznesu to bardzo konkretna wiedza: czy trzeba pracować nad kompetencjami zespołu, czy raczej poprawić proces, dostęp do wiedzy albo narzędzia.

3. Firma w końcu wie, dlaczego klienci naprawdę dzwonią

Funkcje: analiza intencji + Top 5 najczęstszych pytań i problemów

W wielu organizacjach raportowanie powodów kontaktu opiera się na ręcznym oznaczaniu tematów przez agentów. Problem w tym, że przy dużym ruchu konsultanci zwykle wybierają kategorię najbardziej ogólną albo najszybszą do kliknięcia. Dzięki temu raporty nie pokazują realnych intencji klientów.

AI Voice Analytics rozwiązuje ten problem na dwa sposoby:

• automatycznie rozpoznaje intencję rozmowy na podstawie jej treści,
• pokazuje Top 5 najczęstszych pytań i problemów, które rzeczywiście pojawiają się na infolinii.

Jak to wygląda w praktyce

Zespół supportu i obsługi klienta zgłasza, że infolinia jest obciążona dużą liczbą prostych, powtarzalnych pytań. Team Leader postanawia to zweryfikować w danych. W raporcie widać jasno, że klienci bardzo często pytają o konkretne kwestie, np. godziny otwarcia, lokalizację punktu, parking, status zamówienia czy zasady zwrotu. Jednocześnie analiza intencji pokazuje, które sprawy naprawdę generują największy wolumen kontaktów: pytania o zamówienie, korekty, zwroty czy sprawy posprzedażowe.

Na tej podstawie firma podejmuje działania:

• uzupełnia informacje na stronie WWW,
• dodaje odpowiedni komunikat w IVR,
• upraszcza listę ręcznie - wybieranych tematów przez agentów,
• kieruje część prostych spraw do samoobsługi.

Co daje to firmie?

Dla agenta oznacza to mniej administracyjnego tagowania i mniej prostych, powtarzalnych pytań. Dla Team Leadera to wiarygodne dane o realnych powodach kontaktu i twarde argumenty do rozmów z marketingiem, IT, logistyką czy sprzedażą. Dla biznesu to możliwość usuwania przyczyn kontaktu, a nie tylko obsługiwania ich skutków.

I właśnie tutaj najlepiej widać przewagę AI: rozmowy przestają być tylko kosztem operacyjnym, a zaczynają działać jak źródło wiedzy o tym, co warto poprawić w procesie, komunikacji i ofercie.

Jakie funkcje obejmuje AI Voice Analytics w Thulium?

W ramach modułu dostępne są m.in.:

• podsumowanie rozmowy w 5 bullet pointach,
• proporcje rozmowy i udział ciszy,
• analiza sentymentu,
• skrypt rozmowy / ocena zgodności z kryteriami,
• analiza intencji,
• Top 5 najczęstszych pytań i problemów.

To zestaw funkcji, który pozwala patrzeć na rozmowę z kilku perspektyw jednocześnie: jakościowej, operacyjnej i biznesowej.

Na przykład analiza sentymentu pomaga szybko wychwycić rozmowy, które kończą się negatywnie i mogą wymagać dodatkowej uwagi. Z kolei skrypt rozmowy pozwala sprawdzić, czy konsultanci realizują ustalone elementy standardu, np. określenie celu rozmowy, podkreślenie korzyści czy prawidłowe domknięcie kontaktu.

W efekcie AI Voice Analytics nie służy tylko do analizowania co się wydarzyło, ale też do budowania lepszej jakości obsługi w skali całego zespołu.

Jak zacząć korzystać z Thulium AI Voice Analytics?

Jeśli chcesz sprawdzić, jak AI Voice Analytics działa w praktyce, skontaktuj się z nami: kontakt@thulium.com lub wejdź na stronę Thulium AI.

Jeśli korzystasz już z Thulium, możesz też zajrzeć do instrukcji i zobaczyć, jak uruchomić analizę rozmów w systemie. Analiza dostępna jest dla wszystkich klientów. Przejdź do instrukcji w help center.

Podsumowanie

Rozmowy z klientami zawierają ogromną ilość wiedzy, ale bez odpowiednich narzędzi trudno ją wykorzystać. AI Voice Analytics w Thulium pomaga zamienić nagrania i transkrypcje w konkretne wnioski: o jakości pracy zespołu, powodach kontaktu, emocjach klientów i obszarach do poprawy.

To oznacza mniej pracy po rozmowie, lepszy kontekst dla agentów, szybsze decyzje dla Team Leaderów i realne wsparcie w optymalizacji procesów obsługi klienta.