Ascolta il sentimento
in tono, emozione, energia.

Un approccio diverso all’analisi del sentiment vocale.

L’analisi del sentimento è iniziata come un problema di testo: valuta una recensione positiva o negativa, calcola la media delle parole, vai avanti. Le aziende e i ricercatori ora la trattano come un modo fondamentale per comprendere clienti, partecipanti e mercati, trasformando reazioni soggettive in dati strutturati e misurabili. Ma la maggior parte del sentimento che conta succede su una chiamata, non su una pagina. Il modo in cui la voce di un chiamante si tende a metà frase, la pausa prima di una risposta difficile, l’intonazione che sale subito dopo che arriva il tuo prezzo. Gli strumenti solo testo non vedono nulla di tutto questo.

Perché l’analisi del sentiment si ferma alle parole

I primi tool di sentiment funzionavano con regole di parole chiave: una parola come “terribile” aveva un punteggio negativo, “ottimo” aveva un punteggio positivo, e il tool calcolava la media dei due. Questo approccio mancava il sarcasmo, l'attenuazione, e il modo in cui il tono può trasformare un complimento in una lamentela. La maggior parte dei tool è ancora costruita solo per il testo, il che significa trascrivere una registrazione separatamente prima che l'analisi possa iniziare, uno strumento in più aggiunto al flusso di lavoro, un altro posto dove il segnale può andare perso tra la registrazione e il report.

Leggere la voce, non solo la trascrizione

Speak AI tratta una conversazione come farebbe una sharp CX lead o un ricercatore, a velocità macchina. Ogni registrazione è trascritta nella tua lingua, con 100+ supportate, e quindi l’audio stesso è analizzato: le parole, il tono e l’energia emotiva dietro di esse, e il pitch e il ritmo che segnalano frustrazione prima che un chiamante dica mai la parola. Il sentimento è valutato a livello di frase e di parlante, quindi vedi esattamente dove una conversazione gira e chi l’ha girata, e puoi chiedere in tutta la tua libreria con AI Chat usando Claude, ChatGPT e Gemini.

Cosa chiedono i team alle loro conversazioni

• “Quando il sentimento è diventato negativo in questa chiamata, e cosa è successo subito prima?”
• “Quali interviste hanno avuto le risposte più positive riguardo ai prezzi questo mese?”
• “Mostrami ogni chiamata in cui un cliente ha menzionato un concorrente con tono negativo.”
• “Quali agenti mantengono il sentiment positivo più a lungo, e cosa fanno diversamente?”
• “Riassumi il tono emotivo dei colloqui di uscita di questo trimestre.”

Da un punteggio di sentiment a una decisione

Il risultato è un’analisi del sentiment su cui il tuo team può agire, non solo un grafico. I picchi di frustrazione emergono prima che accada una chiamata di churn invece che dopo. La correlazione parola chiave-sentiment mostra che le menzioni “pricing” tendono al negativo mentre “onboarding” tende al positivo, e dashboard che puoi personalizzare e white-label traccia come il sentimento si muove tra un oratore, un progetto o un trimestre, in modo che questo mese sia misurato rispetto al mese scorso invece che su una sensazione. Una società di consulenza sanitaria ha sottoposto le sessioni con i pazienti a questo flusso di lavoro, riducendo il tempo di elaborazione da 8 ore a 0,3 con valutazione dell’empatia integrata in ogni sessione, e risparmiato $190K+ su 10.000+ ore.

E poiché il tono raramente vive da solo, lo stesso motore legge il sentiment su call, meeting e interviste dall’interno di Claude, ChatGPT e Cursor attraverso il Server MCP, quindi la domanda e la risposta vivono nello stesso posto.