CLARA프로젝트는 고객 통화 데이터 활용을 자동화하기 위해 고유한 슈퍼봇 음성 분석 시스템을 통한 기계 학습을 활용한다.
이 새로운 디지털 기술은 항공사, 은행, 하이테크 소매업체 및 기타 회사가 고객 경험을 획기적으로 개선하고 서비스를 미세 조정할 수 있도록 지원하며, 고객 전화 대화를 분석하는 것이 더욱 쉬워지게 한다.
기업은 콜센터에 의존하여 고객 요청을 관리, 모니터링하고 처리한다. 이러한 상호 작용은 많은 유용한 데이터를 생성하지만 모니터링이 대부분 수동으로 수행되어 많은 손실이 발생한다. 결과적으로 고객은 열악한 서비스를 받게되며, 기업은 이익의 손실을 보게 된다.
Predictiva의 CEO이자 CLARA프로젝트 코디네이터인 Pablo Enciso는 다음과 같이 설명한다. "이 데이터를 방대하고 확장 가능한 방식으로 구조화하고 분류할 수 있는 기술은 없다. 이러한 전화 중 0.5% 미만이 수동으로 감사된다. 이는 주관적이고 비용이 많이 들고 통계적으로 관련이 없는 접근 방식이므로 기업은 고객의 의견을 들을 수 있는 기회를 잃게 된다"
Predictiva는 이에 대한 해결책으로 고객과 회사 간의 전화 대화에 포함된 정보를 구조화하고 분류하기 위해 대화형 인텔리전스 플랫폼인 'Upbe'를 개발하였다. 이는 고객과의 상호 작용에서 일어나는 일을 이해하고 핵심 정보를 추출하여 프로세스를 최적화하고 더 나은 사용자 경험을 제공하며 서비스 품질을 향상시키는 확실한 해결책을 제공한다.
업비(Upbe)는 머신 러닝과 자연어 처리를 결합하여 전화 통화 내에서 고객 인사이트를 이해하는 기술이다. 먼저 전체 오디오 녹음을 텍스트로 변환하는 엔진을 사용하여 오디오 신호의 전사 및 분석이 완료되면 자연어 처리 모듈이 대화 내에서 의미론적 맥락을 식별한다.
이런 업비만의 고유한 자연어 처리 모델과 방법론은 기업에게 제품을 개선하는 방법부터 고객 이탈의 주요 원인 등 중요한 질문에 대한 답을 제공한다. Predictiva는 보다 정교한 접근 방식의 연구를 통해 산업별 특정 모델을 만들어 시장 출시 전략을 가속화하고자 한다.
