Hear the sentiment
in toon, emotie, energie.

Een ander perspectief op stemsentimentanalyse.

Sentimentanalyse begon als een tekstprobleem: score een review positief of negatief, middel de woorden, ga verder. Bedrijven en onderzoekers behandelen het nu als een kernmanier om klanten, deelnemers en markten te begrijpen, waarbij subjectieve reacties worden omgezet in gestructureerde, meetbare gegevens. Maar de meeste gevoelens die ertoe doen, gebeuren in een gesprek, niet op een pagina. De manier waarop de stem van een beller halverwege een zin strakker wordt, de pauze voor een moeilijk antwoord, de toonhoogte die net na uw prijsaankondiging stijgt. Alleen-teksttools zien er niets van.

Waarom sentimentanalyse stopt bij woorden

Vroege sentimenttools liepen op sleutelwoordregels: een woord als “vreselijk” kreeg een negatieve score, “geweldig” kreeg een positieve score, en de tool middelde de twee. Die benadering miste sarcasme, voorbehoud en de manier waarop toon een compliment in een klacht kan veranderen. De meeste tools zijn nog steeds alleen voor tekst gebouwd, wat betekent dat een opname eerst apart moet worden getranscribeerd voordat analyse zelfs kan beginnen, nog een tool aan de workflow, nog een plek waar signaal verloren kan gaan tussen de opname en het rapport.

De stem lezen, niet alleen het transcript

Speak AI behandelt een gesprek op de manier waarop een scherpe CX-leider of onderzoeker dat zou doen, op machinessnelheid. Elke opname wordt getranscribeerd in uw taal, met 100+ ondersteund, en vervolgens wordt het audio zelf geanalyseerd: de woorden, de toon en emotionele energie erachter, en de toonhoogte en tempo die frustratie signaleren voordat een beller het woord ooit zegt. Sentiment wordt op zin- en sprekerniveau gescoord, dus u ziet precies waar een gesprek zich omdraait en wie dat deed, en u kunt over uw hele bibliotheek vragen stellen met AI Chat met behulp van Claude, ChatGPT en Gemini.

Wat vragen teams hun gesprekken

• “Wanneer werd het sentiment negatief in dit gesprek, en wat gebeurde er vlak daarvoor?”
• “Welke interviews hadden deze maand de meest positieve reacties op prijzen?”
• “Laat me elk gesprek zien waarin een klant een concurrent met negatieve toon noemde.”
• “Welke medewerkers houden het sentiment het langst positief, en wat doen zij anders?”
• “Vat de emotionele toon van de exit interviews van dit kwartaal samen.”

Van een sentimentscore naar een beslissing

Het resultaat is sentimentanalyse die je team kan uitvoeren, niet alleen een grafiek. Frustratiepieken komen aan het licht voordat een churn-oproep gebeurt in plaats van erna. Sleutelwoord-sentimentcorrelatie toont aan dat “prijzen” vermeldt negatief uitschiet terwijl “onboarding” positief uitschiet, en dashboards die u kunt aanpassen en white-label Volg hoe sentiment verandert bij een spreker, een project of een kwartaal, zodat deze maand wordt gemeten tegen vorige maand in plaats van een gevoelsmatig indruk. Een zorgconsultingbedrijf voerde patiëntsessies door deze workflow, waardoor de verwerkingstijd van 8 uur naar 0,3 uur werd teruggebracht met empathiescoring ingebouwd in elke sessie, en bespaard $190K+ op meer dan 10.000 uur.

En omdat toon zelden alleen staat, leest dezelfde engine sentiment over oproepen, vergaderingen en interviews van binnenuit Claude, ChatGPT en Cursor via de MCP server, zodat de vraag en het antwoord op dezelfde plaats staan.