Aberdeen 2018年发布的一项关于客户心声的调研结果表明，擅于规划并运营VoC计划的企业往往业绩表现突出，相比未实施该计划的企业，客户保留率高出45%，同时能够节省客户服务成本达13倍之多。
然而，传统的数据分析手段费时费力，效率低下，难以实现通话录音的真正价值。语音分析技术融合了语音识别技术与大数据分析技术，通过实时通话质检、全量录音质检、自动化质量管理等一系列解决方案，助力企业挖掘客户价值并洞悉市场需求，从而达到优化客户交互、加快市场开拓、推动业务创新的目的。
客户交互正处于快速发展的数字化浪潮之中，启动语音分析计划势在必行。然而很多企业却不知道从何下手。Verint倡导客户交互的易用化、现代化和自动化，希望以下这些建议可以帮助企业在打造并实施语音分析计划时有章可循。
第一，识别重要数据及其存储位置
语音团队应充分了解内部客户需求，即其服务的企业相关部门工作中存在的痛点、亟待解决的问题、语音分析团队的解决方案中应融入哪些数据等。常用的数据一般包括：
- 呼叫类型或队列（例如：技术问题、账单、销售、缴费等）
- 交换机数据
- IVR数据
- 客户满意度数据
- 与客户相关的数据（例如：客户终身价值、购买的服务、客户服务周期、客户获得方法、上次联系日期、上次联系原因等）
第二，为员工普及语音分析相关的知识
如今语音分析的应用越来越普遍，然而人们对于这个概念仍然存在模糊的认识，不太清楚它到底是什么。员工对于语音分析的工作原理、实际应用中的准确度、主要功能、部署方式以及语音团队挖掘数据、获取价值的方法等知识了解得越多，企业就能够越迅速、越顺利地获得投资回报。
第三，就分类构架达成一致并创建分类
分类指语音分析解决方案对通话内容进行识别和标注主题的过程，应按照企业的业务类型、客户类型、客户来电原因等不同角度对通话进行分类，并建立相关分析图表，据此清晰直观地发现客户服务中存在的问题，继而分析原因并寻找改进的解决方案。
完成这项任务可能需要一些时间，但花些精力讨论并创建核心分类非常重要。框架分类不必一下子就建全，可以在几周之内先创建一个可以快速启用的初始框架，之后，企业可根据业务进展情况创建其它分类并随时进行微调，使企业的分类体系不断得到完善。这种按需逐渐创建并增加分类数量的方法，便于维护和完善，效率远远高于一蹴而就的做法。
第四，建立沟通流程
语音分析团队需要与企业的其它部门进行充分的沟通，这一点许多企业往往认识不足。建立沟通流程非常重要，员工可以通过该流程提出关于语音分析的问题、请求或建议，推动企业上下形成合力。
首先，让所有企业决策者、部门主管及其他相关人员与语音分析团队进行充分沟通，加强对彼此需求的了解。
确定语音分析团队接收请求单的方式，如电话、电子邮件等。请求单中涵盖的信息如处理和完成时间等要罗列清楚，如果对分析结果的呈现有格式要求（如ppt，Email），也需在请求中予以说明。
确定语音分析团队分享信息的方式，为调研项目制定基础时间表，同时让该表具备一定灵活性。
收到请求单后跟进调研进展并部署相关行动。
第五，基于洞察力采取行动
语音分析本身并不能改善客户交互、减少客户流失、增加购买行为、降低运营成本或优化业务流程。为获得投资回报，企业应根据解决方案中提供的建议决策采取行动。Verint?语音分析?解决方案汇集了大量辅助明智决策的情报信息，能够帮助企业更快获得投资回报，其中包括：
- 根本原因分析
Verint语音分析通过多种算法对搜索结果中有统计学意义的词汇及短语群组进行推算，这种做法可以显着减少用户听取通话录音的时间，更高效地建立准确、有价值的分类。
- 比较数据集
类比报告可自动识别任意两组通话在使用语言和短语上的显着性差异，如成功的销售案例与失败的销售案例，客户满意的通话与客户不满意的通话，使用的相关语汇会有很大不同。通过研究结果理想与不理想的通话中经常出现的词汇及短语，企业可以制定话术指导或撰写话术脚本及知识性文章，帮助员工更有效地处理类似情况。
- 自动化主题与话题识别
由语义智能驱动的Verint语音分析通过将讨论话题和会话关系进行分组，自动从客户交互中提取主题。这些主题与人工建立的通话分类相似，但它们是由系统自动生成的，不带有任何用户偏见，因此可以揭示出一些企业可能没有意识到的重大趋势。
成功的语音分析计划需要的不仅仅是技术投资和建立语音分析专业团队，还需要明确该团队在整个企业中创建、利用与共享情报信息的方式，从而确保企业的语音分析计划行之有效并获得长久成功。
