Analyse vocale Taille du Marché

Statistiques pour 2023 et 2024 Analyse vocale Taille du Marché, créé par Mordor Intelligence™ Rapports sur l'industrie Analyse vocale Taille du Marché le rapport inclut une prévision de marché jusqu'à 2029 et aperçu historique. Obtenez un échantillon de cette analyse de la taille de l'industrie sous forme de téléchargement gratuit de rapport PDF.

Taille du Marché de Analyse vocale Industrie

Résumé du marché de lanalyse vocale
share button
Période d'étude 2019 - 2029
Taille du Marché (2024) USD 3,13 milliards de dollars
Taille du Marché (2029) USD 6,47 milliards de dollars
TCAC(2024 - 2029) Equal-15.61
Marché à la Croissance la Plus Rapide Asie-Pacifique
Plus Grand Marché Amérique du Nord
Concentration du marché Haut

Principaux acteurs

Acteurs majeurs du marché de lanalyse vocale

*Avis de non-responsabilité : les principaux acteurs sont triés sans ordre particulier

setting-icon

Besoin d'un rapport qui reflète l'impact de la COVID-19 sur ce marché et sa croissance ?

Analyse du marché de lanalyse vocale

La taille du marché de lanalyse vocale est estimée à 3,13 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 6,47 milliards USD dici 2029, avec une croissance de 15,61 % au cours de la période de prévision (2024-2029)

Les solutions d'analyse vocale peuvent convertir les enregistrements d'appels en données exploitables, puis traduire les données en informations précieuses et efficaces dans l'ensemble de l'entreprise. Ces solutions sont principalement utilisées pour gérer un large éventail dinteractions clients. Les entreprises du monde entier ont intégré l'analyse vocale grâce à une combinaison de données enregistrées en interne et de données syndiquées en externe pour générer une solution de pointe permettant de comprendre les exigences des clients et de réduire globalement le taux de désabonnement

  • L'analyse vocale fournit des informations exploitables qui augmentent la valeur de l'entreprise et motivent la prise de décision basée sur les données pour améliorer les méthodologies de formation des agents individuels. Pour améliorer la satisfaction client, il est essentiel de mesurer lefficacité du centre de contact. Ainsi, grâce à lanalyse vocale, les utilisateurs peuvent découvrir des problèmes susceptibles dêtre récurrents sur plusieurs appels mais qui nétaient pas identifiés comme une préoccupation majeure à lépoque. Les entreprises peuvent utiliser des outils d'analyse vocale pour mieux comprendre le comportement inexpliqué des consommateurs et obtenir des informations sur leurs intentions et leur niveau de satisfaction.
  • Lors de lépidémie de COVID-19, les industries dutilisateurs finaux potentiels ont adopté des solutions danalyse vocale basées sur la technologie de pointe, stimulant ainsi la croissance du marché. Alors que les centres dappels constituent depuis longtemps une grande frontière en matière dautomatisation du lieu de travail, la pandémie a accéléré le processus global. En outre, l'IA et l'apprentissage automatique ont considérablement augmenté la vitesse à laquelle les entreprises peuvent segmenter les conversations en catégories pertinentes grâce à l'analyse vocale pour comprendre ce qui se passe dans une conversation.
  • L'un des composants essentiels des solutions d'analyse vocale est la transformation des données audio en texte. Le texte est beaucoup plus facile à partager et à rechercher que l'audio pour prouver la conformité réglementaire, réaliser un audit ou permettre le processus de découverte en cas de litige. Les données sont disponibles pour toute personne qui en a besoin dans un format facile à trouver au sein de l'organisation. En janvier 2022, Meta AI a publié data2vec, un algorithme auto-supervisé hautes performances qui s'applique à plusieurs modalités, y compris des applications distinctes sur la parole, le texte et les images. Il a été identifié comme ayant surpassé les algorithmes standard de lindustrie à usage unique pour la vision par ordinateur et la parole.
  • De plus, le marché est témoin des efforts des fournisseurs en faveur de l'innovation de produits et de divers partenariats visant à fournir aux entreprises de meilleures solutions. Par exemple, Cogito a développé un outil danalyse de conversations en temps réel basé sur les sciences comportementales et le deep learning. L'IA de l'entreprise écoute les conversations à la fois pour le contenu et le ton. Cogito affirme qu'il peut détecter les imitations, les changements de volume, de hauteur, etc., pour obtenir un aperçu en temps réel de ce que ressentent exactement les clients et du déroulement de tous les appels de l'entreprise. Il fournit également des suggestions en temps réel aux représentants du service client pour améliorer l'appel et évaluer les performances.
  • L'un des premiers tests approfondis du système Cogito a été réalisé auprès de la compagnie d'assurance Humana au cours d'un essai de six mois qui a impliqué un total de 200 appels d'agents. L'utilisation du système a ainsi entraîné une amélioration de 28 % des scores nets des promoteurs, un Amélioration de 6 % dans la résolution des problèmes et moins d'appelants demandant à parler à un responsable. Cogito affirme que son système réduit les rappels de 10 % et augmente la satisfaction client de 28 %.
  • L'explosion rapide de la demande de logiciels et de plates-formes d'analyse vocale a annoncé la croissance de plusieurs startups dans le domaine, dont quelques entreprises qui ont enregistré une croissance près de 10 fois. Par exemple, SuccessKPI, un fournisseur d'outils de surveillance de la qualité et d'analyse vocale, a enregistré une augmentation de 200 % de la demande pour sa plateforme en raison de la numérisation croissante des opérations en Amérique du Nord et de leur expansion en Amérique latine, en Europe et en Asie-Pacifique. Cette croissance a nécessité un investissement de 33,0 millions de dollars de la part de Banneker Partners en janvier 2022 pour permettre l'expansion rapide des équipes de réussite des clients, de produits, de partenaires, de marketing et de vente à l'échelle mondiale.
  • Cependant, le marché étudié est confronté à des difficultés dans le déploiement des communications vocales. Il est plus difficile pour un système informatique de gérer les interactions vocales que le chat à un niveau purement technique. Le bruit de fond, les modèles de parole inhabituels, les accents différents et la mauvaise prononciation rendent difficile la traduction des voix en texte par une IA.

Analyse de la taille et de la part du marché de lanalyse vocale – Tendances de croissance et prévisions (2024-2029)