上篇文章有说到智能语音分析系统这个营销工具,在翻看留言的过程中,发现大家对语音分析系统和语音大数据分析之间的联系还存在一些理解偏差,今天就借助语音大数据分析的几方面技术点来给大家作讲解。
语音数据作为大数据重要的组成部分,想要最终应用到业务场景中产生价值,一般来说需要解决好这几个方面的技术点。
第一是语音识别技术,主要是通过对音频文件进行文本转写、关键字提取、声纹识别、语音情绪识别,来把一段段的录音进行分轨,区分出沟通双方甚至多方角色的声音归属,并转换成机器可以处理的文字记录。
第二则是运用自然语言处理技术对数据进行处理分析包括:文本分类和聚类、信息检索和过滤、信息抽取、分布式存储等。
第三则是语义理解,通过一系列的语音模型、人工质检标签训练,来对语音内容进行深度的机器学习和理解,给语音内容中体现客户特点和指定质检词的信息打上标签,自动构建可持续更新的客户和销售画像。
第四则是数据分析洞察,通过预测算法、成功因素分析、热点事件发现、关联分析等技术,计算、挖掘不同标签对成单的影响关系。找出哪些话术利于成单、哪些话术是影响成单的危险话术、哪类标签的客户成交率高,并以此指导市场营销和销售培训。
目前语音大数据分析这个行业被越来越多的人熟知,嘟嘟拓客作为智能语音数据驱动的人工智能大数据解决方案与智能营销方案提供商,拥有亿万级语音处理能力与多年语音数据分析行业经验作为海淀科技企业,我们正在努力研发更好的技术,帮助企业做好语音大数据分析,增益提效。
好了,关于如何通过智能语音分析系统做好语音大数据分析小编这里就说这么多,相信大家看过之后应该都有了一些自己的理解,如果您对我司产品感兴趣的话欢迎您留下您的联系方式,这边会在第一时间回复您的。
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