Invoca將機器學習應用于語音呼叫的轉錄和分類

Invoca Inc. 今天擴展了其呼叫跟蹤和分析平臺的功能，該功能可將關鍵字分析應用于轉錄的對話并自動將其分類以用于營銷目的。

新的信號發現功能使用無監督機器學習來搜索大量已記錄的呼叫，并根據單詞和語音模式自動將它們分組。

無人監督機器學習無需人工指導即可發現模式。然后，可以將這些分析得出的數據用于改善客戶體驗和營銷計劃。

Invoca的目標是每月大約有4000萬個通話，據說通話是由搜索結果和工具(例如Google LLC的“點擊通話”功能)推動的。這些通話通常會被記錄下來，但是要從中定義有用的營銷指標具有挑戰性，因為轉錄成本很高且內容是非結構化的。

Invoca的技術分析以前對話的數據庫，以基于語音模式(如圖)創建主題集群。營銷人員可以使用這些群集來檢測對話事件，例如呼叫者詢問價格匹配或競爭性促銷。

該公司產品營銷高級總監伊恩·戴利(Ian Dailey)說：“這創建了一個對話，其中包含了一系列獨特的主題。” “營銷人員可以選擇使用此歷史信息來標記入站呼叫。”

Invoca估計，營銷人員可以通過使用語音分析來增強廣告系列，從而將轉化率提高15%至20%。與今天的公告相吻合的是，該公司正在發布一項針對500個企業對消費者營銷商的研究結果，該研究結果發現只有8%的人說電話數據是告知廣告系列個性化的主要來源。

通過將呼叫定向到最有能力處理呼叫的員工，明智的呼叫路由選擇的優勢還可以提高運營效率。戴利說：“通過了解您所駕駛的電話類型，您就可以停止銷售人員為客戶服務而進行的現場呼叫。”

他以一家醫院的例子為例，該醫院有專職工作人員每周花費幾個小時來收聽通話記錄，以確定付費媒體活動是否導致預約。Invoca的軟件確定，當他們的呼叫被路由到消息傳遞服務時，許多呼叫者都掛斷了電話。該組織更改了其路由規則，并大大提高了呼叫與預定約會的比率。

該技術利用了針對性的電話號碼和廣告功能，這些功能可根據發出呼叫的網頁來路由呼叫。“如果您知道每次有人從某個目標頁面進入，您都可以選擇最能回答這些問題的資源，”產品管理高級總監Sean Storlie說。

每個對話都與一個數字客戶ID相關聯，營銷人員可以根據存儲在客戶關系管理工具和社交媒體交互中的信息來創建或擴展客戶關系。例如，詢問競爭性促銷的客戶可以使用有關該主題的個性化廣告或網頁作為目標。

Invoca成立于2008年，已籌集了6,000萬美元，并表示每年處理約1億個電話。其基于云的服務是根據訂購的功能和呼入電話量的組合定價的，但該公司未提供更多詳細信息。