Kini, dengan dukungan teknologi AI seperti MiiTel Phone, proses Quality Assurance (QA) bisa dilakukan jauh lebih objektif. Aspek seperti Smiling Voice dapat diukur secara otomatis melalui berbagai metrik berikut:
1. Intonasi Suara
Sebuah studi menemukan bahwa ketika seseorang berbicara sambil tersenyum, suara mereka terdengar lebih tinggi dan cerah dibandingkan ketika berbicara tanpa senyum. Pendengar pun mampu mengenali perbedaan ini hanya dari suara, tanpa melihat ekspresi wajah.
Dalam konteks layanan pelanggan, intonasi yang ramah inilah yang sering disebut sebagai Smiling Voice. Dengan MiiTel Phone, aspek ini bisa diukur secara otomatis, sehingga perusahaan dapat memastikan agent benar-benar terdengar ramah di setiap percakapan telepon.
Selain intonasi, MiiTel juga mampu menganalisis metrik lainnya seperti kecepatan bicara, jumlah diam, jumlah overlaps, engagement percakapan, rasio bicara dan mendengarkan, dan banyak metrik lainnya.
2. Emotion Recognition
Selain intonasi, pengenalan emosi juga penting untuk dipantau di call center. Ini untuk memastikan bahwa suara yang didengar benar-benar mendorong respon positif dari pelanggan.
Dalam praktiknya, tingkat emosi bisa divisualisasikan dengan warna tertentu yang mewakili kondisi percakapan, misalnya warna yang menandakan nada suara positif, netral, atau negatif.
Dengan kombinasi rekaman dan visualisasi ini, perusahaan bisa lebih mudah menilai apakah agent merespons dengan tenang saat menghadapi keluhan, sekaligus memahami pola komunikasi yang cenderung menimbulkan reaksi positif maupun negatif dari pelanggan.
MiiTel telah dilengkapi fitur emotion recognition yang mampu mengenali tingkat emosi agent maupun pelanggan, sehingga memudahkan perusahaan untuk memonitor penerapan smiling voice.
3. Keyword Detection
Selain intonasi dan emosi, smiling voice juga bisa dipantau melalui analisis kata kunci (keyword). Kata-kata tertentu yang muncul dalam percakapan sering kali menjadi indikator reaksi pelanggan, apakah cenderung positif, negatif, atau netral.
Misalnya, ucapan seperti “terima kasih” atau “bagus sekali” dapat menandakan kepuasan, sementara kata “kecewa” atau “tidak puas” menunjukkan pengalaman yang buruk.
Dengan menetapkan daftar keyword ke dalam kategori Positive, Negative, atau Neutral, perusahaan dapat lebih mudah menilai kualitas interaksi tanpa harus bergantung sepenuhnya pada penilaian subjektif.
Sistem speech recognition di MiiTel akan mengenali keyword tersebut secara otomatis dalam percakapan, kemudian menampilkannya lengkap dengan konteks siapa yang mengucapkannya dan pada bagian mana dalam percakapan kata itu muncul.
Analisis ini membantu tim quality assurance (QA) menemukan momen penting yang perlu diperhatikan dan menjadi pelengkap dalam menilai smiling voice di call center.
4. Fundamental Frequency (F0)
Fundamental frequency (F0) adalah ukuran tinggi-rendahnya suara seseorang, yang biasanya disebut pitch. Saat orang berbicara sambil tersenyum, posisi mulut berubah sehingga suara terdengar sedikit lebih tinggi dan lebih berwarna dibandingkan saat berbicara normal. Perubahan ini membuat F0 bisa menjadi salah satu indikator smiling voice, terutama jika dipadukan dengan metrik lain seperti intonasi dan emosi.
Tampilkan Semua
