Az Amazon Web Services (AWS) új API-t hozott létre, hogy segítsen a vállalatoknak megállapítani, hogyan érzik magukat az ügyfeleik, a Qualtrics pedig ugyanilyen szolgáltatások érdekében megvásárolta egy versenytársát.
A vállalatok ma már nem csak azt akarják tudni, hogy mit vesznek a vásárlók, hanem azt is, hogyan érzik magukat, és az olyan cégek, mint az Amazon Web Services és a Qualtrics, az SAP tapasztalatmenedzsment leányvállalata, lépéseket tesznek ennek a vágynak a kihasználására.
Az AWS új API-kkal bővítette ki hangátíró szolgáltatását, amelyek nemcsak azt próbálják jelenteni, hogy valaki mit mondott, hanem azt is, hogy mit értett ezen, és a hangulatelemzés segítségével azt is, hogy mit érzett.
Egy héttel korábban a Qualtrics megállapodott a beszélgetéselemzésre specializálódott Clarabridge 1,1 milliárd dollárért történő megvásárlásáról. Erre azért volt szüksége, hogy automatizálja annak meghatározását, hogy miként érzik magukat az ügyfelek és az alkalmazottak. A Clarabridge felvásárlása betölti a Qualtrics képességeiben tátongó űrt, amelyet Faith Brown, a Forrester elemzője még 2018-ban azonosított, amikor az SAP 8 milliárd dollárért megvette az online felmérésekkel foglalkozó céget. "A Clarabridge, ha szövegelemzésről van szó, jobb, mint a Qualtrics" - közölték akkor.
Míg a Qualtrics kifejezetten felmérésekben kérdezi meg az alkalmazottakat vagy az ügyfeleket, hogy mit gondolnak egy adott kérdésről, addig a Clarabridge implicit módon, hangulatelemzéssel próbálja ezt kideríteni abból, amit a hívásokban mondanak, a közösségi médiában vagy az e-mailekben írnak.
Az olykor véleménybányászatnak is nevezett hangulatelemzés az a számítási folyamat, amelynek során azonosítjuk valakinek valamivel kapcsolatos hozzáállását az alapján, hogy mit mond vagy ír róla. Legegyszerűbb esetben - mint az AWS új szolgáltatásában - a használt nyelvezetet egyetlen tengely mentén pontozzák, a negatívtól a pozitívig. A vállalatok már több mint egy évtizede alkalmazzák ezt a módszert, hogy megtudják, mit gondolnak valójában az alkalmazottak - írja a CIO-com.
A kifinomultabb technikák a kifejezett érzelmek - harag, undor - osztályozására törekednek. A Clarabridge és más, hozzá hasonló cégek ezt a funkciót egy alkalmazásba csomagolják, amely olyan jelentéseket szolgáltat, amelyeket a kapcsolattartó központok dolgozói vagy feletteseik felhasználhatnak az interakciók vagy a képzés javítására.
Az Amazon Transcribe Call Analytics olyan API-t vagy parancssori eszközt kínál, amelyet a vállalkozások beépíthetnek alkalmazásaikba, hogy automatizálják az ügyfélkapcsolati központokkal folytatott interakciók elemzését 21 nyelven. Az alap átírási szolgáltatás 2017 óta létezik. A nemrégiben bemutatott új API az átírást olyan információkkal gazdagítja, hogy az egyes résztvevők mennyi ideig beszéltek, címkézi a hívó fél által a szándékát leíró szavakat és a hívás különböző fázisait (bevezetés, lezárás), valamint pontozza a hangulati eltéréseket (-5-től +5-ig osztályozva minden egyes beszélő esetében), a sebességet és a hangerőt a hívás különböző szakaszaiban.
A szolgáltatás nem működik élő hívásokban. A hangfelvételeket az AWS Simple Storage Service (S3) szolgáltatásra kell feltölteni. A szolgáltatás már elérhető Észak-Amerikában (USA Nyugat, USA Kelet és Kanada), Európában (London és Frankfurt), valamint az ázsiai és csendes-óceáni térségben (Mumbai, Szöul, Szingapúr, Sydney és Tokió). Az árazása a hívás időtartamán alapul, és az USA keleti régiójában percenként 0,03 dollár körül kezdődik, majd közel kétharmadával csökken, ha a hívásforgalom meghaladja a havi 5 millió percet.
A Microsoft Azure és a Google Cloud Platform is kínál szöveges hangulatelemző és beszédből szövegbe történő átvitelre alkalmas eszközöket, de úgy tűnik, hogy egyikük sem csomagolta ezeket egyetlen API-ba, hogy az AWS-hez hasonlóan beépíthesse őket a vállalati műszerfalakba.
Az érzelemelemzés más helyeken is megjelenik. A Qualtrics riválisa, a SurveyMonkey, amely nemrégiben változtatta meg a nevét Momentive-ra, 2021 áprilisában a fizetős csomagjaihoz hozzáadta a nyílt szöveges felmérési válaszok elemzését 10 nyelven. Az egyszerű pontozástól kezdve az érzelmek címkézéséig minden megközelítés a természetes nyelvi feldolgozásra támaszkodik, egy olyan területre, amely arra törekszik, hogy a számítógépeket megtanítsa a nyelvtanra és a szavak jelentésére, vagy legalábbis arra, hogy mintákat azonosítson és számértékeket társítson hozzájuk.
A terület tele van buktatókkal az óvatlan algoritmus számára: a szarkazmus nyilvánvaló ("igen, persze"), de vannak olyanok is, akik a konfliktus elkerülése érdekében kitérnek a kérdés elől, mintha azt mondanák egy nekik felszolgált rossz tojásról, hogy "részleteiben jó".
Ez a trend nem veszélytelen. Az Európai Unió vezető adatvédelmi biztosa például a minap azt ajánlotta, hogy az olyan személyes adatokat, mint a keresési lekérdezések és az internetes böngészési előzmények, ne használják fel a hitelpontok és a hitelképesség értékeléséhez.
