Hear the sentiment
içinde tone, emotion, energy.

A different approach to voice sentiment analysis.

Duyarlılık analizi bir metin sorunu olarak başladı: bir incelemeyi olumlu veya olumsuz puan ver, sözcükleri ortala, devam et. İşletmeler ve araştırmacılar artık bunu müşterileri, katılımcıları ve pazarları anlamanın temel bir yolu olarak görüyor; sübjektif tepkileri yapılandırılmış, ölçülebilir veriye çeviriyor. Ancak önemli olan duyarlılığın çoğu bir sayfada değil, bir çağrıda gerçekleşir. Arayanın sesinin cümlenin ortasında nasıl sıklaştığı, zor bir cevaptan önceki duraklama, fiyatlandırmanızdan hemen sonra yükselen tonlama. Yalnızca metne sahip araçlar hiçbirini görmezler.

Why sentiment scoring stops at the words

Erken duygu araçları anahtar kelime kuralları üzerinde çalıştı: "korkunç" gibi bir kelime negatif, "harika" pozitif puanladı ve araç iki ortalaması aldı. Bu yaklaşım ironi, uzlaşma ve tonun bir iltifatı bir şikayete nasıl çevirebileceğini kaçırdı. Çoğu araç yine de yalnızca metin için oluşturulmuştur; bu, bir kaydı analiz başlamadan önce ayrı olarak transkript etmek anlamına gelir, iş akışına bir daha araç, sinyal kaydı ile rapor arasında kaybolması için bir yer daha.

Reading the voice, not just the transcript

Speak AI, makine hızında keskin bir CX lideri veya araştırmacının yapacağı şekilde bir konuşmaya davranır. Her kayıt dilinizde transkripsiyonu yapılır; 100’den fazla desteklenir ve ardından ses kendisi analiz edilir: sözcükler, bunların arkasındaki ton ve duygusal enerji ve çağıran sözcüğü bir kez bile söylemeden önce hayal kırıklığını işaret eden ses ve tempo. Duyarlılık cümle ve konuşmacı düzeyinde puanlanır, böylece konuşmanın tam olarak nerede dönüştüğünü ve kimin dönüştürdüğünü görür, ve AI Chat kullanarak Claude, ChatGPT ve Gemini ile tüm kütüphaneniz genelinde sorgulayabilirsiniz.

What teams ask their conversations

• “Bu aramada duygu ne zaman negatife döndü ve bunun hemen öncesinde ne oldu?”
• “Bu ay fiyatlandırma hakkında en olumlu yanıtları hangi görüşmeler aldı?”
• “Bir müşterin rakipinden negatif tonda bahsettiği her aramayı bana göster.”
• “Hangi temsilciler duyguyu en uzun süre olumlu tutuyor ve farklı ne yapıyorlar?”
• “Bu çeyreğin çıkış görüşmelerinin duygusal tonunu özetleyin.”

From a sentiment score to a decision

Sonuç, ekibinizin üzerine çalışabileceği duygusallık analizi, sadece bir grafik değildir. Hayal kırıklığı artışları, çalışanı kaybetme araması sırasında değil, sonrasında ortaya çıkar. Anahtar kelime-duygusallık korelasyonu, “fiyatlandırma” söz konusu edilişinin olumsuz eğilimli olduğunu, “yer alma” ise olumlu eğilimli olduğunu gösterir. özelleştirebileceğiniz ve white-label oluşturabileceğiniz kontrol panelleri Duyguların bir konuşmacı, proje veya çeyrek içinde nasıl değiştiğini izleyin, böylece bu ay geçen ayı içgüdü yerine ölçülebilir hale gelsin. Bir sağlık danışmanlık firması hasta seanslarını bu iş akışından geçirdi ve işlem süresini 8 saattan 0,3’e düşürdü ve her seansa empati puanlaması dahil edildi. saved $190K+ across 10,000+ hours.

Ve ton nadiren yalnız yaşadığından, aynı motor Claude, ChatGPT ve Cursor içinden çağrılar, toplantılar ve görüşmeler arasında duyguları okur ve MCP sunucusu, so the question and the answer live in the same place.