Já se perguntou qual a grande diferença entre ouvir e escutar? A expressão vem da ideia de que ouvir é o ato mecânico de captar sons através dos ouvidos, enquanto escutar é prestar atenção a algo que está sendo dito, ou ao som captado. Mas o que isso tem a ver com Speech Analytics? Absolutamente tudo! É necessária extrema atenção e meticulosidade nesse processo, para melhores resultados e insights futuros. Vem com a gente que te explicaremos!

Regionalismo, sotaques e Interaction Analytics: a pluralidade linguística

Quando a tecnologia de análise do discurso surgiu, transcrevendo as gravações que eram armazenadas e interpretando os dados gerados, começaram a surgir certas palavras não identificadas. Expressões regionais não reconhecidas, palavras ditas com entonações diferentes, de formas distintas das que eram previamente programadas nos softwares de reconhecimento. Com isso, muito não era transcrito e as eram grandes as perdas de dados geradas pela pluralidade de formas de expressão, dados esses que seriam de extrema importância à posterior avaliação.

Uma grande barreira enfrentada antes era incapacidade da “máquina” em reconhecer todas as nuances humanas, devido às limitações tecnológicas. Seria praticamente impossível inserir todas as possíveis palavras, expressões, gírias e regionalismos conhecidos. Com esse desafio, e querendo tornar a ferramenta mais útil, nossos grandes engenheiros, técnicos e deuses da tecnologia se atentaram para a grande diferença entre ouvir e escutar! As máquinas estavam ouvindo, porém não estavam escutando, ou melhor, não estavam transcrevendo absolutamente tudo, não estavam percebendo todas as diferenças na comunicação entre as pessoas, então eles tiveram a brilhante ideia de: juntar a transcrição e a fonética!

Transcrição X fonética e a solução

Mas espera aí, você sabe o que é isso?

De forma resumida: fonética é a área da linguística que estuda os sons e entende que eles são essenciais para a construção da linguagem. Logo, no Speech/Interaction Analytics a fonética funciona como um outro pilar, separado da transcrição, que permite uma análise mais detalhista e livre, gerando também dados do tom de voz, se ele corresponde a alguém nervoso, com pressa, ou tranquilo, e sobre a velocidade da fala. Com essa nova forma de analisar, o regionalismo e os sotaques também são englobados, trazendo muito mais informações.

Com todas essas inovações e tecnologias dedicadas ao Speech Analytics, a inserção de softwares e ferramentas possibilitaram a avaliação e tratamento de uma quantidade incrivelmente superior, levando a um patamar completamente diferente de avaliações manuais ou avaliações anteriores. Com Machine Learning – que é basicamente a tecnologia desenvolvida para que a máquina aprenda sozinha através de exemplos –, a capacidade das análises e das interações se tornam infinitas, assim como aumenta o potencial de melhores conclusões desses dados, levando a tomada de decisões mais assertivas, planejamentos melhores e estratégias mais afiadas e alinhadas com as demandas mercadológicas.

A tecnologia tornou possível a captação da comunicação mais humana possível, transformando a forma como analisamos e transformamos esses dados em ações.

Grandes possibilidades surgem com a combinação dessas novas tecnologias e suas implicações.