Wyobraź sobie, że możesz wyciągać wnioski z każdej rozmowy z klientem – niezależnie od tego, czy jest to rozmowa handlowa, czat z obsługą klienta, czy Zoom – bez konieczności ręcznego przeglądania wielu godzin rozmów. Takie możliwości oferuje oprogramowanie do analizy rozmów. W 2025 r. firmy coraz częściej sięgają po te oparte na sztucznej inteligencji narzędzia, aby rejestrować i analizować dialogi w celu uzyskania praktycznych wniosków. Dlaczego? Ponieważ dane z rozmów stały się kopalnią złota dla poprawy sprzedaży, doświadczeń klientów i wydajności zespołów. W rzeczywistości 85% decydentów biznesowych twierdzi, że analiza rozmów jest ważna dla ich przyszłej strategii przedsiębiorstwa.

Od zwiększenia współczynników konwersji po poprawę satysfakcji klientów – wpływ jest realny.


W tym przewodniku dowiesz się, czym jest oprogramowanie do analizy rozmów, jakie są jego kluczowe funkcje oraz poznasz szczegółowo najlepsze narzędzia, takie jak tl;dv, Gong, Chorus, CallMiner i inne.

Przyjrzyjmy się, jak analiza rozmów może zmienić Twoją firmę.

Spis treści

Czym jest oprogramowanie do analizy rozmów?


Oprogramowanie do analizy rozmów to technologia wykorzystująca sztuczną inteligencję i przetwarzanie języka naturalnego do rejestrowania, transkrypcji i analizy komunikacji z klientami lub potencjalnymi klientami. Komunikacja ta może obejmować rozmowy telefoniczne, wideokonferencje, rozmowy z działem pomocy technicznej, wiadomości e-mail lub interakcje na czacie. Oprogramowanie nie tylko rejestruje to, co zostało powiedziane – sięga głębiej, aby znaleźć wzorce i wnioski. Na przykład może wykrywać nastroje klientów (czy są zadowoleni, czy sfrustrowani?), identyfikować często pojawiające się słowa kluczowe lub tematy, a nawet podkreślać momenty, takie jak pytania lub zastrzeżenia.


Chociaż terminy „analiza konwersacji” i „inteligencja konwersacyjna” są używane zamiennie, analiza odnosi się do surowych danych i ich gromadzenia. Inteligencja konwersacyjna to wnioski i działania wynikające z analizy konwersacji.


Mówiąc prościej, narzędzia do analizy rozmów zbierają nieustrukturyzowane dane z rozmów, a potem zamieniają je w uporządkowane informacje. Dzięki temu firma może „czytać między wierszami” interakcji z klientami, żeby dowiedzieć się, co wpływa na wzrost sprzedaży, jakie problemy powodują odejście klientów lub jak poprawić jakość usług. Dzięki automatycznej analizie rozmów na dużą skalę firmy nie muszą już polegać tylko na przeczuciach – dostają dane oparte na głosie klientów. To tak, jakby trener lub analityk podsłuchiwał każdą rozmowę i przedstawiał raport na temat tego, co się sprawdziło, a co nie.


Platformy te zazwyczaj oferują pulpit nawigacyjny z analizami, transkrypcjami rozmów lub spotkań, a często także rekomendacjami. Nowoczesne rozwiązania idą o krok dalej, oferując analizę w czasie rzeczywistym – na przykład przekazując przedstawicielom handlowym wskazówki na żywo podczas rozmowy (np. informując ich, jeśli mówią zbyt szybko lub jeśli wspomniano o konkurencji). Ostateczny cel: pomóc zespołom w podejmowaniu lepszych decyzji i prowadzeniu bardziej efektywnych rozmów. Biorąc pod uwagę wysoką wartość tych informacji, nie dziwi fakt, że rynek analizy rozmów przeżywa boom, a duże firmy inwestują znaczne środki w tę dziedzinę.

Dlaczego narzędzia do analizy rozmów są ważne?

Wykorzystanie analizy rozmów może być ogromną pomocą dla wielu firm.

Oto kilka kluczowych korzyści i powodów, dla których organizacje wdrażają te narzędzia:

  • Zwiększona wydajność sprzedaży
  • Poprawa jakości obsługi klienta
  • Wskazówki dotyczące działań na dużą skalę
  • Współpraca zespołowa i spójność
  • Zapewnienie jakości i zgodności z przepisami

Zwiększona wydajność sprzedaży

W sprzedaży analiza nagrań rozmów i transkrypcji spotkań pomaga zidentyfikować, co wyróżnia najlepszych pracowników. Zespoły mogą wskazać, które frazy sprzyjają zawieraniu transakcji, a które zastrzeżenia powodują problemy. Coaching staje się oparty na danych – menedżerowie mogą wykorzystywać rzeczywiste przykłady rozmów do szkolenia przedstawicieli handlowych. Efekt? Wyższe wskaźniki skuteczności i większe przychody. (Na przykład jedno z badań wykazało, że firmy wykorzystujące sztuczną inteligencję do analizy danych dotyczących klientów osiągnęły 20-procentowy wzrost satysfakcji klientów, co często przekłada się również na lepsze wyniki sprzedaży).

Poprawa jakości obsługi klienta

Każda rozmowa z klientem jest bogata w informacje zwrotne. Analiza rozmów w centrach kontaktowych lub zespołach wsparcia może ujawnić typowe problemy, powody zgłoszeń i trendy w nastrojach klientów. Dzięki szybkiemu wykrywaniu powtarzających się problemów lub negatywnych nastrojów firmy mogą szybciej rozwiązywać problemy i zwiększać zadowolenie oraz lojalność klientów. W rzeczywistości monitorowanie rozmów w czasie rzeczywistym może nawet uratować klientów zagrożonych odejściem — jeśli rozmowa zmierza w złym kierunku, przełożony może interweniować lub system może podpowiedzieć agentowi najlepsze działania, jakie należy podjąć.

Wskazówki dotyczące działań na dużą skalę

Menedżerowie nie są w stanie ręcznie odsłuchać każdej rozmowy z klientem ani przeczytać każdego czatu. Te narzędzia automatycznie analizują setki lub tysiące interakcji, aby wyodrębnić wzorce. Możesz dowiedzieć się, że 30% klientów ciągle pyta o funkcję, której brakuje w Twoim produkcie – to cenna informacja dla rozwoju produktu. Zespół marketingowy może też odkryć, jakiego języka używają klienci, aby opisać swoje problemy, co pozwoli na lepsze dostosowanie komunikatów. Mówiąc najprościej, analiza rozmów przekształca głos klienta w wykresy i raporty, które każdy interesariusz może wykorzystać do podejmowania decyzji.

Współpraca zespołowa i spójność

Dzięki transkrypcji spotkań i rozmów telefonicznych wszyscy członkowie zespołu mogą powrócić do omówionych kwestii bez konieczności polegania na pamięci. Działy sprzedaży, marketingu i wsparcia mogą działać w sposób skoordynowany, ponieważ mają dosłownie tę samą wiedzę na temat rozmów z klientami. Nowi członkowie zespołu szybciej wdrażają się w obowiązki, przeglądając poprzednie rozmowy. Ponadto udostępnianie ważnych fragmentów rozmów (np. świetnej prezentacji sprzedażowej lub historii sukcesu klienta) staje się łatwe, co pozwala na rozpowszechnianie wiedzy w całej organizacji.

Zapewnienie jakości i zgodności z przepisami

Wiele branż ma wymagania dotyczące zgodności w zakresie komunikacji (np. finanse lub opieka zdrowotna). Oprogramowanie do analizy rozmów może pomóc w monitorowaniu przestrzegania skryptów lub przepisów. Na przykład może ono sygnalizować, jeśli agent nie przeczytał wymaganego zastrzeżenia podczas rozmowy. Narzędzia te pomagają również w zapewnieniu zgodności z przepisami dotyczącymi ochrony danych poprzez bezpieczne przechowywanie i przetwarzanie nagrań rozmów. (Uwaga: nie ma jednej zasady dotyczącej nagrywania rozmów na całym świecie, ale zagłębiliśmy się w tę kwestię w naszym artykule na temat nagrywania rozmów bez zgody). Dobre oprogramowanie do analizy rozmów może przypominać o środkach zapewniających zgodność z przepisami, takich jak uzyskanie zgody, lub je automatyzować.

Najważniejsze jest to, że narzędzia do analizy rozmów pomagają firmom działać w sposób bardziej oparty na danych i proaktywny. Zamiast reagować po utracie transakcji lub klienta, można uzyskać przewagę dzięki analizie wzorców występujących w rozmowach. Chodzi o zrozumienie, dlaczego coś się dzieje – dlaczego transakcje są zawierane lub tracone, dlaczego klienci odchodzą lub pozostają zadowoleni – poprzez analizę rzeczywistych wypowiedzi klientów i pracowników. W dzisiejszym konkurencyjnym środowisku ta wiedza jest niezwykle cenna. Jest ona nawet bezpośrednio powiązana z przychodami: inteligencja konwersacyjna ma bezpośredni wpływ na inteligencję przychodową (szerszą strategię stymulowania wzrostu sprzedaży), dlatego tak wiele firm chętnie z niej korzysta.

Najważniejsze cechy, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze narzędzi do analizy rozmów

Nie wszystkie platformy do analizy rozmów są takie same. Oceniając oprogramowanie pod kątem swoich potrzeb, zwróć uwagę na następujące kluczowe funkcje, które mogą decydować o wartości, jaką otrzymujesz:

  • Transkrypcja i nagrywanie oparte na sztucznej inteligencji – niezawodna konwersja mowy na tekst z identyfikacją mówcy.
  • Analizy i alerty w czasie rzeczywistym – analiza nastrojów na żywo i natychmiastowa informacja zwrotna.
  • Generowanie spostrzeżeń AI – wykrywanie słów kluczowych i nastrojów.
  • Integracja z CRM i przepływami pracy – synchronizacja z narzędziami takimi jak Salesforce, Slack i Zoom.
  • Łatwość obsługi i współpraca – intuicyjne pulpity nawigacyjne i transkrypcje z funkcją wyszukiwania.
  • Dostosowanie i szkolenia – elastyczne modele sztucznej inteligencji dostosowane do terminologii branżowej.
  • Funkcje bezpieczeństwa i zgodności – szyfrowanie na poziomie przedsiębiorstwa i dostęp oparty na rolach.

Transkrypcja i nagrywanie oparte na sztucznej inteligencji

Zasadniczo narzędzie powinno niezawodnie nagrywać rozmowy lub spotkania i przekształcać mowę na tekst z wysoką dokładnością. Jeśli prowadzisz działalność na skalę globalną, poszukaj narzędzia obsługującego wiele języków oraz oferującego takie funkcje, jak identyfikacja mówcy (informacja o tym, kto co powiedział), a nawet nagrywanie wideo (w przypadku spotkań wirtualnych). Dokładne transkrypcje stanowią podstawę wszystkich innych analiz.

Analizy i alerty w czasie rzeczywistym

Czy oprogramowanie może dostarczać informacji podczas rozmowy na żywo, czy tylko po jej zakończeniu? Funkcje działające w czasie rzeczywistym (takie jak analiza nastrojów na żywo lub alerty dla agentów w czasie rzeczywistym) świetnie sprawdzają się w szkoleniach i zapewniają natychmiastowość. Na przykład niektóre narzędzia mogą na żywo oznaczać ważne momenty lub powiadamiać kierownika, jeśli rozmowa nie przebiega pomyślnie, aby mógł on interweniować. Ta funkcja jest szczególnie cenna w centrach kontaktowych i dynamicznych zespołach sprzedaży.

Generowanie wniosków dotyczących sztucznej inteligencji (nastroje i słowa kluczowe)

Oprócz transkrypcji, dobre platformy wykorzystują sztuczną inteligencję do uzyskania głębszego znaczenia. Analiza nastrojów mierzy ton emocjonalny (np. wykrywa, czy klient jest niezadowolony, czy zadowolony). Wykrywanie słów kluczowych i tematów automatycznie oznacza takie elementy, jak nazwy produktów, wspomniani konkurenci lub konkretne problemy. Niektóre platformy przeprowadzają nawet analizę tematyczną wielu rozmów (np. „20% rozmów w tym tygodniu dotyczyło kwestii cenowych”). Te informacje pomagają szybko uchwycić trendy bez konieczności czytania wszystkich transkrypcji.

Integracja z CRM i przepływami pracy

Analiza rozmów nie powinna być odizolowana. Najlepsze narzędzia integrują się z istniejącą infrastrukturą techniczną – na przykład automatycznie rejestrują notatki i transkrypcje rozmów w systemie CRM (takim jak Salesforce HubSpot) lub łączą się z aplikacjami Slack, Zoom, Microsoft Teams itp. Integracja oznacza, że informacje są przekazywane do normalnych procesów roboczych. Jeśli analizowana jest rozmowa handlowa, ważne jest, aby najważniejsze informacje były dołączone do okazji sprzedaży w systemie CRM, co ułatwia dalsze działania. Rozważ również integrację z systemami obsługi klienta, jeśli analizujesz rozmowy z działem wsparcia, a nawet z narzędziami BI do zaawansowanego raportowania.

Łatwość użytkowania i współpraca

Przyjazny dla użytkownika interfejs ma kluczowe znaczenie, ponieważ narzędzia te będą używane zarówno przez kierowników, jak i pracowników pierwszej linii. Poszukaj intuicyjnych pulpitów nawigacyjnych i możliwości wyszukiwania poprzednich rozmów według słów kluczowych (np. znajdź wszystkie rozmowy, w których omawiano „rabat cenowy”). Funkcje umożliwiające współpracę – takie jak komentowanie transkrypcji rozmów, udostępnianie fragmentów rozmów lub zaznaczanie ważnych momentów – mogą pomóc zespołom w wspólnej pracy nad ulepszeniami. Nie trzeba mieć doktoratu z nauki o danych, aby czerpać korzyści z analiz; wnioski powinny być przedstawione w jasny sposób (wykresy, karty oceny rozmów itp.), a nawet użytkownicy bez wiedzy technicznej powinni mieć do nich dostęp.

Dostosowanie i szkolenie

Każda firma ma swój własny język. Dobre oprogramowanie do analizy rozmów pozwala dostosować takie aspekty, jak słownictwo (tak, aby rozpoznawało terminy lub akronimy specyficzne dla branży), a nawet trenować modele sztucznej inteligencji na podstawie danych użytkownika. Niektóre narzędzia (jak zobaczymy poniżej) pozwalają tworzyć niestandardowe kategorie lub modele – na przykład oznaczać rozmowy, w których wspomniano o konkretnym problemie związanym z produktem. Jeśli masz wyjątkowe potrzeby, zastanów się, jak elastyczna jest platforma. Czy możesz skonfigurować niestandardowe pulpity nawigacyjne? Zdefiniować, co stanowi „pozytywną” a co „negatywną” rozmowę w Twoim kontekście? Te możliwości mogą znacznie zwiększyć trafność wyników.

Funkcje bezpieczeństwa i zgodności

Rozmowy często zawierają poufne informacje (ceny, dane osobowe itp.), dlatego bezpieczeństwo ma ogromne znaczenie. Upewnij się, że narzędzie oferuje szyfrowanie na poziomie korporacyjnym dla nagrań i przechowywania danych. Ważna jest również kontrola dostępu oparta na rolach (aby tylko upoważnione osoby mogły odsłuchiwać określone rozmowy). W celu zapewnienia zgodności z przepisami: jeśli działasz w branżach lub regionach podlegających regulacjom (np. RODO w Europie), sprawdź, czy oprogramowanie zapewnia pomocne narzędzia (na przykład możliwość automatycznego usuwania nagrań po upływie określonego czasu lub uzyskiwania zgody użytkowników).

Pamiętaj o tych funkcjach podczas porównywania konkretnych produktów. Wybór „najlepszego” oprogramowania do analizy rozmów zależy od tego, które z tych funkcji są dla Ciebie najważniejsze. Na przykład zespół sprzedaży w start-upie może priorytetowo traktować łatwość obsługi i integrację z systemem CRM, podczas gdy duże centrum obsługi telefonicznej może przywiązywać większą wagę do analizy w czasie rzeczywistym i kontroli zgodności. Następnie przyjrzyjmy się najlepszym narzędziom do analizy rozmów i sprawdźmy, jak wypadają one w tych obszarach.

Źródło: VIP VOIP

Najlepsze oprogramowanie do analizy rozmów w 2025 roku

Oto kilka najlepszych platform do analizy rozmów, które warto wziąć pod uwagę. Omówimy różne narzędzia przeznaczone dla zespołów sprzedaży, obsługi klienta i ogólnego zastosowania biznesowego, podkreślając ich mocne strony i idealne zastosowania. Każde z nich ma unikalne cechy, które je wyróżniają:

  • tl;dv
  • Gong.io
  • Chorus
  • CallMiner
  • SentiSum

1. tl;dv 

Jeśli chodzi o analizę rozmów podczas spotkań online i wideorozmów, tl;dv doskonałym wyborem. Jest to oparty na sztucznej inteligencji asystent spotkań, który nagrywa i transkrybuje spotkania wideo (np. Zoom, Google Meet) w czasie rzeczywistym.

Jedną z największych zalet tl;dvjest jego dostępność: oferuje on bezpłatny plan na zawsze, który obsługuje nagrania. Dzięki temu jest niezwykle przyjazny dla małych zespołów lub start-upów, które chcą rozpocząć analizę rozmów bez ponoszenia ogromnych nakładów finansowych.

Pomimo przystępnej ceny, tl;dv zaawansowane funkcje.

Obsługuje transkrypcję w ponad 30 językach, wraz z identyfikacją mówcy i notatkami z oznaczeniem czasu.

Podczas spotkań użytkownicy mogą zaznaczać lub wyróżniać kluczowe momenty (na przykład, gdy klient wspomina o konkurencji lub gdy zadaje istotne pytanie) – tl;dv następnie te punkty, aby ułatwić ich odnalezienie.

Po rozmowie tl;dv generowane przez sztuczną inteligencję podsumowania i spostrzeżenia, dzięki czemu natychmiast otrzymujesz najważniejsze informacje z spotkania bez konieczności ponownego odsłuchiwania całej rozmowy.

Zespoły doceniają również funkcje współpracy tl;dv: można udostępniać krótkie klipy wideo z ważnymi fragmentami lub komentować konkretne wiersze transkrypcji, co doskonale sprawdza się podczas szkolenia lub dzielenia się wiedzą między zespołami.

Integracja to kolejna mocna strona. tl;dv z popularnymi narzędziami – na przykład może przesyłać podsumowania spotkań i transkrypcje do Twojego CRM (Salesforce, HubSpot itp.) lub automatycznie wysyłać najważniejsze informacje do Slacka i Notion. Dzięki temu dane z rozmów nie pozostają w próżni, ale stają się częścią szerszego przepływu pracy.

Ze względu na łatwość obsługi i wszechstronność, tl;dv wyłącznie do rozmów sprzedażowych – jest wykorzystywane w różnych działach, od zespołów produktowych rejestrujących wywiady z użytkownikami po zespoły HR dokumentujące spotkania.

Krótko mówiąc, tl;dv analizę rozmów na poziomie korporacyjnym w przyjaznym dla użytkownika pakiecie, a wszystko to za ułamek ceny niektórych znanych konkurentów. Jest to idealny wybór, jeśli chcesz usprawnić spotkania i rozmowy telefoniczne w całej organizacji bez konieczności długiego szkolenia lub ponoszenia wysokich kosztów.

2. Gong.io

W świecie sprzedaży Gong często synonimem inteligencji konwersacyjnej. Jako jeden z pionierów i liderów rynku, Gong kompleksową platformą zaprojektowaną przede wszystkim w celu pomocy zespołom sprzedaży w rejestrowaniu i analizowaniu interakcji z klientami. Nagrywa rozmowy (telefoniczne i internetowe), transkrybuje je i wykorzystuje sztuczną inteligencję do wydobywania bogatych informacji. Analizy Gongdotyczą takich kwestii, jak proporcje rozmowy (ile mówił przedstawiciel handlowy w porównaniu z klientem), zadawane pytania, wzmianki o konkurencji, a nawet nastrój klienta podczas rozmowy. Gong słynie z dostarczania takich wskaźników, jak częstotliwość, z jaką najlepsi przedstawiciele handlowi wspominają o cenach, lub które słowa kluczowe korelują z wygranymi transakcjami. Ten poziom szczegółowości sprawił, że Gong niezbędnym do szkolenia sprzedawców i analizy przychodów – menedżerowie mogą dokładnie wskazać, gdzie transakcje utknęły w martwym punkcie lub gdzie przedstawiciele handlowi potrzebują poprawy.

Jedną z godnych uwagi funkcji Gong możliwość analizowania nastrojów i ostrzegania o transakcjach. Na przykład, jeśli potencjalny klient wykazuje oznaki braku zaangażowania podczas rozmowy telefonicznej (negatywne nastawienie lub użycie pewnych „niepokojących” zwrotów), Gong oznaczyć tę transakcję jako zagrożoną w procesie sprzedaży. Funkcja ta jest głęboko zintegrowana z systemami CRM, dzięki czemu te informacje są bezpośrednio powiązane z dokumentacją transakcji.

Z czasem Gong nawet prognozować sprzedaż, analizując jakość rozmów w całym procesie sprzedaży (dzięki czemu ma wpływ zarówno na analizę rozmów, jak i na analizę przychodów). Według opinii użytkowników Gong również chwalony za stosunkowo przyjazny dla użytkownika interfejs, biorąc pod uwagę jego złożone możliwości – pulpit nawigacyjny ułatwia wyszukiwanie i filtrowanie bibliotek rozmów (można przeszukiwać tysiące rozmów pod kątem występowania określonego słowa lub tematu).

Jednak moc Gongma swoją cenę. Jest to jedno z droższych rozwiązań w tej dziedzinie – często skierowane do średnich i dużych przedsiębiorstw dysponujących znacznymi budżetami i dedykowanymi zespołami wsparcia sprzedaży. (Jego ceny nie są podawane do wiadomości publicznej i zazwyczaj wiążą się z wieloletnimi umowami i zobowiązaniami finansowymi rzędu dziesiątek tysięcy dolarów). Jeśli masz duży zespół sprzedaży i potrzebujesz najlepszych funkcji analitycznych i coachingowych, Gong często najlepszym wyborem. Jednak mniejsze organizacje czasami uważają, że jest to „więcej niż potrzebujesz” i szukają tańszych Gong . 

Podsumowując, Gong bogata w funkcje platforma do analizy rozmów sprzedażowych, której możliwości obejmują również coaching i prognozowanie przychodów. Najlepiej sprawdza się w organizacjach, w których optymalizacja rozmów sprzedażowych może przynieść znaczny zwrot z inwestycji – i które są gotowe zainwestować w tym zakresie.

3. Chorus.ai, znany również jako ZoomInfo Chorus

Chorus.ai to kolejny potentat w dziedzinie analizy rozmów, szczególnie dla zespołów sprzedaży i obsługi klienta. Chorus bezpośrednim konkurentem Gong zasłynął dzięki zaawansowanym analizom opartym na sztucznej inteligencji oraz przyjaznym dla użytkownika funkcjom przeglądania rozmów.

Funkcje Chorus.ai są bardzo podobne do Gong: rejestruje i transkrybuje rozmowy sprzedażowe oraz wirtualne spotkania, a następnie analizuje je pod kątem takich elementów, jak słowa kluczowe, wzmianki o konkurencji, kolejne kroki i poziom zaangażowania. Posiada przejrzysty interfejs do przeglądania rozmów – można przejść do ważnych momentów rozmowy (Chorus oznacza momenty, takie jak omówienie ceny lub uzgodnienie dalszych działań). Chorus duży nacisk na poprawę wyników zespołu sprzedaży: menedżerowie mogą go używać do szkolenia przedstawicieli handlowych, tworzenia list odtwarzania z przykładami udanych rozmów lub pozostawiania opinii na temat nagrań rozmów. Platforma zapewnia również analizę wszystkich rozmów, pomagając liderom dostrzegać trendy. Na przykład Chorus ujawnić, że wzmianki o konkretnej nowej funkcji produktu pojawiają się często w rozmowach w pierwszym kwartale, co może stanowić informację dla zespołów marketingowych lub produktowych.


Dzięki wsparciu ZoomInfo, Chorus coraz bardziej Chorus jako część szerszego pakietu rozwiązań do analizy przychodów. Jeśli jesteś już klientem ZoomInfo (w zakresie analizy potencjalnych klientów), dodanie Chorus stworzyć potężną kombinację – uzyskasz kontekst rozmów sprzedażowych wraz z bogatymi danymi firmograficznymi dostarczanymi przez ZoomInfo. Jeśli chodzi o użyteczność, wielu użytkowników ceni Chorus proste i intuicyjne opcje odtwarzania i udostępniania. Dobrze integruje się również z systemami CRM i kalendarzami, automatycznie rejestrując spotkania.


Chorus, podobnie jak Gong, jest zazwyczaj skierowany do profesjonalnych organizacji sprzedażowych, w tym zespołów sprzedaży korporacyjnej. Jego ceny również należą do wyższych (zakres oprogramowania korporacyjnego) i zazwyczaj wymagają podpisania umowy. Chorus być właściwym wyborem, jeśli cenisz sobie jego integrację z ZoomInfo lub jeśli porównujesz go z Gong platformę do rozmów sprzedażowych – te dwa rozwiązania są często wymieniane jednym tchem.

Ogólnie rzecz biorąc, Chorus.ai to najwyższej klasy narzędzie do analizy rozmów, które wyróżnia się w zakresie wniosków opartych na sztucznej inteligencji i poprawy skuteczności sprzedaży, a obecnie jest wspierane przez zasoby i dane ZoomInfo. Jeśli wolisz alternatywę dla Chorus, zapoznaj się z naszym przewodnikiem.

4. CallMiner

Jeśli interesują Cię centra obsługi telefonicznej i analiza głosu na dużą skalę, nazwa CallMiner będzie pojawiać się często. CallMiner to firma o ugruntowanej pozycji (jej początki sięgają początku XXI wieku) w dziedzinie tzw. analizy mowy – terminu będącego w zasadzie poprzednikiem analizy rozmów, skupiającej się głównie na rozmowach telefonicznych, zwłaszcza w centrach obsługi klienta. Jest to rozwiązanie stworzone do intensywnej analizy interakcji z klientami, często w środowiskach takich jak centra obsługi klienta, działy windykacyjne lub wszelkie operacje obsługujące duże ilości połączeń.

Główne zalety CallMiner to kompleksowe funkcje analityczne i wysoce konfigurowalne pulpity nawigacyjne. Platforma nie tylko transkrybuje rozmowy, ale także wykorzystuje zaawansowane funkcje analityczne do identyfikacji emocji klientów, czasów ciszy lub oczekiwania, zgodności ze skryptem oraz powodów rozmów. Na przykład centrum kontaktowe korzystające z CallMiner może automatycznie kategoryzować powody, dla których klienci dzwonią (kwestie rozliczeniowe, prośby o anulowanie, pytania dotyczące produktów itp.), analizując użyte słowa i kontekst. Zapewnia również ocenę wydajności agentów, co jest przydatne w zarządzaniu jakością – można sprawdzić, którzy agenci obsługują rozmowy skutecznie, a którzy mogą potrzebować dodatkowego szkolenia (być może nie przestrzegają zatwierdzonego skryptu lub tracą okazje do dodatkowej sprzedaży itp.).

Pulpit nawigacyjny i narzędzia raportowania CallMiner są znane z dużej konfigurowalności. Przedsiębiorstwa mogą tworzyć niestandardowe pulpity nawigacyjne dla różnych interesariuszy – np. specjalista ds. zgodności może mieć pulpit nawigacyjny skupiający się na połączeniach, w których nie podano informacji prawnych, podczas gdy kierownik ds. obsługi klienta widzi trendy w zakresie satysfakcji klientów.

Przez lata CallMiner wzbogacił się również o funkcje czasu rzeczywistego i ulepszenia AI, ale jego mocną stroną pozostaje analiza dużych ilości nagranych rozmów w celu znalezienia przydatnych informacji. Często oferuje również możliwość obsługi danych z wielu kanałów – chociaż podstawą jest głos, niektóre wersje mogą przetwarzać dane z czatów lub e-maili, zapewniając ujednolicony widok (chociaż firmy takie jak CallMiner od dawna specjalizują się w analizie głosu).

Ze względu na swoją złożoność CallMiner jest zazwyczaj używany przez większe przedsiębiorstwa lub organizacje posiadające dedykowane zespoły analityczne. Jego wdrożenie i dostosowanie może być skomplikowane (możliwość wielu dostosowań), ale w zamian otrzymujesz rozwiązanie dostosowane do potrzeb Twojej firmy.

W raportach branżowych często wymienia się ją jako jednego z najlepszych dostawców usług analizy rozmów dla centrów kontaktowych. Jeśli prowadzisz duże centrum wsparcia i musisz monitorować 100% połączeń pod kątem jakości, zgodności z przepisami i wniosków (co jest niemożliwe do wykonania ręcznie), platforma taka jak CallMiner jest idealnym rozwiązaniem.

Nie jest to najtańsza opcja, ale uważana jest za jedną z najskuteczniejszych w zakresie analizy rozmów głosowych w środowiskach, w których zrozumienie rozmów z klientami ma kluczowe znaczenie.

5. SentiSum

Przechodząc do obszaru obsługi klienta i doświadczeń, SentiSum to oparta na sztucznej inteligencji platforma do analizy rozmów, skupiająca się na rozmowach dotyczących obsługi klienta. W przeciwieństwie do narzędzi ukierunkowanych na sprzedaż (które koncentrują się na rozmowach dotyczących przychodów), SentiSum zostało stworzone do analizowania rozmów z klientami we wszystkich kanałach – od zgłoszeń do pomocy technicznej i transkrypcji czatów na żywo po logi call center, a nawet e-maile. Celem jest przełamanie barier i zapewnienie firmom jednolitego zrozumienia tego, co mówią im klienci, niezależnie od medium. W świecie obsługi klienta często nazywa się to analizą głosu klienta (VoC).

Cechą charakterystyczną SentiSum jest łatwość obsługi i praktyczne informacje dla zespołów wsparcia. Wykorzystuje sztuczną inteligencję (przetwarzanie języka naturalnego) do automatycznego oznaczania i kategoryzowania interakcji wsparcia na dużą skalę. Na przykład SentiSum może przetworzyć tysiące zgłoszeń do obsługi klienta i wykazać, że znaczna część z nich dotyczy „opóźnień w dostawach” lub „błędów w rozliczeniach”.

W czasie rzeczywistym wyświetla najpopularniejsze problemy, dzięki czemu kierownictwo działu wsparcia technicznego wie, które kwestie budzą największe zainteresowanie, i może odpowiednio zareagować (np. powiadomić zespół operacyjny, jeśli wielu klientów zgłasza awarię strony internetowej). Platforma zapewnia również analizę nastrojów w wiadomościach od klientów, pomagając w ocenie ich zadowolenia. Z czasem te informacje mogą pomóc w zmniejszeniu liczby zgłoszeń — jeśli zauważysz powtarzający się problem, możesz usunąć jego przyczynę lub zaktualizować sekcję FAQ.

Jedną z rzeczy, na które kładzie nacisk SentiSum, jest integracja międzykanałowa. Można go podłączyć do systemów takich jak Zendesk, Intercom lub innych platform obsługi klienta, aby pobierać dane dotyczące rozmów. Jeśli więc klient najpierw dzwoni, potem pisze na czacie, a następnie wysyła e-maile, SentiSum może zebrać te informacje, aby uzyskać pełny obraz jego doświadczeń i frustracji. Menedżerowie wsparcia technicznego, którzy korzystają z SentiSum, często chwalą to, jak przekształca ono nieustrukturyzowane opinie w przejrzyste wykresy i raporty, które mogą udostępniać zespołom produktowym lub kierownictwu. Na przykład można dosłownie pokazać, jakie są 5 najważniejszych problemów klientów w danym tygodniu, poparte danymi z rzeczywistych rozmów.


Dla firm, które otrzymują wiele opinii od klientów i chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do wykrywania trendów i poprawy jakości usług, SentiSum jest doskonałym narzędziem. Jest ono stosunkowo młode w porównaniu z gigantami takimi jak CallMiner, ale często oznacza to bardziej nowoczesny interfejs oparty na chmurze i szybką konfigurację. Jest również przyjazne dla użytkownika, dzięki czemu mogą z niego korzystać zarówno pracownicy pomocy technicznej, jak i menedżerowie (nie tylko analitycy danych).

Podsumowując, SentiSum zapewnia analizę rozmów z perspektywy doświadczeń klientów – chodzi o zrozumienie i poprawę jakości obsługi klienta poprzez analizę opinii klientów wyrażanych w różnych kanałach. Jest to szczególnie przydatne dla zespołów obsługi klienta i specjalistów ds. doświadczeń klientów, którzy potrzebują praktycznych danych do wprowadzania ulepszeń.

Źródło: SentiSum

Analiza porównawcza: wybór odpowiedniego narzędzia do analizy rozmów

  • Dla zespołów zorientowanych na sprzedaż (analiza przychodów)
  • Dla działów obsługi klienta i centrów kontaktowych
  • Do ogólnego zastosowania biznesowego i zwiększenia wydajności spotkań
  • Kwestie budżetowe
  • Integracja i ekosystem
  • Możliwości sztucznej inteligencji i przyszłościowość

Dla zespołów zorientowanych na sprzedaż (analiza przychodów)

Jeśli chcesz poprawić wyniki sprzedaży, śledzić transakcje i szkolić przedstawicieli handlowych, tl;dv niedrogie rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, które nagrywa, transkrybuje i podsumowuje rozmowy telefoniczne. Łatwo dostosowuje się do wewnętrznych procesów sprzedaży, zapewniając wgląd w dane sprzedażowe bez złożoności i wysokich kosztów tradycyjnych platform.

Gong Chorus znane narzędzia dla przedsiębiorstw, oferujące zaawansowane funkcje analityczne i prognozowanie transakcji. Gong zaawansowane informacje dotyczące sprzedaży, natomiast Chorus ściśle Chorus z danymi ZoomInfo. Jednak oba rozwiązania są dość drogie i mogą być zbyt rozbudowane dla mniejszych zespołów.

Dla zespołów sprzedaży, które chcą uzyskać analizy oparte na sztucznej inteligencji, płynne wdrożenie i zaawansowane śledzenie połączeń bez ponoszenia kosztów na poziomie przedsiębiorstwa, tl;dv mądrzejszym wyborem.

Dla działów obsługi klienta i centrów kontaktowych

Jeśli Twoim celem jest usprawnienie działalności centrum obsługi klienta lub poprawa jakości obsługi klienta, zapoznaj się z narzędziami takimi jak CallMiner i SentiSum.

CallMiner jest idealnym rozwiązaniem dla dużych call center, które wymagają zaawansowanej analizy głosu, monitorowania zgodności i niestandardowego raportowania. Jest to rozwiązanie dla przedsiębiorstw, które muszą szczegółowo analizować każdą rozmowę.

W przypadku wielokanałowego środowiska wsparcia (połączenia telefoniczne + czaty + e-maile) SentiSum sprawdza się dobrze: SentiSum pomaga szybko wykrywać trendy dotyczące zgłoszeń do pomocy technicznej i problemy klientów.

Do ogólnego zastosowania biznesowego i zwiększenia wydajności spotkań

Jeśli szukasz narzędzia, które każdy zespół w Twojej firmie może wykorzystać do rejestrowania wniosków ze spotkań lub rozmów wewnętrznych, tl;dv najlepszym wyborem. Nie ogranicza się ono do sprzedaży lub wsparcia technicznego – świetnie nadaje się do nagrywania spotkań zespołów, rozmów z klientami, wywiadów itp. i przekształcania ich w dokumenty z możliwością wyszukiwania. Bezpłatny plan i łatwość obsługi sprawiają, że warto wypróbować to narzędzie w różnych działach.

Kwestie budżetowe

Budżet może być ważnym czynnikiem decydującym. Platformy z wyższej półki, takie jak Gong, Chorus czy CallMiner, często wymagają znacznych inwestycji (a czasem długoterminowych umów). Są one fantastyczne, jeśli skala i zyski to uzasadniają – np. 200-osobowy zespół sprzedaży poprawiający wskaźniki skuteczności o kilka procent może oznaczać miliony przychodów, dzięki czemu Gong .

Jeśli jednak prowadzisz małą lub średnią firmę, być może wolisz bardziej elastyczne lub przystępne cenowo opcje. tl;dv się bogatą ofertą bezpłatną i przystępnymi cenowo aktualizacjami. SentiSum również jest bardziej przystępne cenowo, a jednocześnie oferuje solidne funkcje.

Zasadniczo należy ocenić zwrot z inwestycji: jeśli narzędzie pomaga zawrzeć znacznie więcej transakcji lub radykalnie poprawić wskaźnik CSAT, może się ono zwrócić; jeśli potrzebujesz tylko podstawowych transkrypcji i funkcji wyszukiwania, wystarczające może być lżejsze narzędzie.

Integracja i ekosystem

Zastanów się, jakich narzędzi już używasz. Jeśli Twój zespół korzysta z Zoom Google Meet, płynna integracja tl;dvz tymi platformami jest dodatkowym atutem (wystarczy jedno kliknięcie, aby nagrać i transkrybować).

Jeśli jesteś intensywnym Salesforce i chcesz uzyskać wgląd w rozmowy bezpośrednio w Salesforce, Chorus Gong Chorus oferują silną integrację z CRM.

Jeśli korzystasz z oprogramowania pomocy technicznej (Zendesk, Freshdesk itp.), sprawdź, czy SentiSum ma gotowe do użycia złącza. Zastanów się też, gdzie chcesz przechowywać dane rozmów – w CRM, hurtowni danych, a może po prostu w samej aplikacji? Upewnij się, że wybrane narzędzie dobrze współgra z Twoim przepływem pracy.

Możliwości sztucznej inteligencji i przyszłościowość

Wszystkie te narzędzia wykorzystują sztuczną inteligencję, ale niektóre z nich wykraczają poza standardowe rozwiązania. Jeśli zależy Ci na wskazówkach AI w czasie rzeczywistym i najnowocześniejszych funkcjach, Gong, a w pewnym stopniu także CallMiner, oferują funkcje pomocy agentom w czasie rzeczywistym.

Jeśli zależy Ci na niestandardowej sztucznej inteligencji (być może nawet z wykorzystaniem własnych modeli AI), niektórzy dostawcy będą wprowadzać innowacje szybciej niż inni. Wybór platformy, która aktywnie rozwija nowe funkcje AI, pozwoli Ci wyprzedzić konkurencję.

Przy podejmowaniu decyzji często pomocne jest przetestowanie jednego lub dwóch narzędzi z własnym zespołem i danymi. Wielu dostawców oferuje wersje demonstracyjne lub okresy próbne, a tl;dv szczególności ma całkowicie bezpłatny poziom. Zbierz opinie od rzeczywistych użytkowników – przedstawicieli handlowych, pracowników wsparcia technicznego, menedżerów – na temat tego, który interfejs i informacje są dla nich najbardziej przydatne.

Weź również pod uwagę skalowalność: narzędzie, które obecnie pasuje do 10-osobowego zespołu, powinno idealnie sprawdzać się również w przypadku 100-osobowego zespołu, jeśli planowany jest rozwój (lub odwrotnie, narzędzia dla przedsiębiorstw powinny również sprawdzać się w przypadku redukcji zatrudnienia).

Czy potrzebujesz oprogramowania do analizy rozmów?


Aby odnieść sukces w sprzedaży, tak. Jego zdolność do uzyskiwania wniosków z codziennych rozmów – rozmów sprzedażowych, interakcji z obsługą klienta, spotkań zespołu – może znacznie poprawić wyniki Twojej organizacji. Zbadaliśmy, w jaki sposób narzędzia te mogą zwiększyć wskaźniki skuteczności sprzedaży, poprawić satysfakcję klientów, zapewnić jakość i zgodność z przepisami oraz ogólnie usprawnić proces podejmowania decyzji poprzez wykorzystanie rzeczywistych danych dotyczących rozmów. Niezależnie od tego, czy jest to kierownik sprzedaży analizujący rozmowy w celu udoskonalenia swojej oferty, czy kierownik wsparcia identyfikujący najważniejsze problemy klientów w danym tygodniu, analiza rozmów zapewnia wartość dodaną we wszystkich obszarach.


Wybór najlepszego oprogramowania do analizy rozmów zależy od indywidualnych potrzeb. Warto poświęcić czas na ocenę wymagań (sprzedaż vs wsparcie, budżet, integracja itp.) i ewentualnie przetestować kilka opcji. Dobrą wiadomością jest to, że istnieje rozwiązanie dla niemal każdego scenariusza – od potężnych platform korporacyjnych po lekkie, dostępne narzędzia. Dokonując wyboru, pamiętaj, że kluczowe znaczenie ma przyjęcie rozwiązania przez Twój zespół: najdroższe, bogate w funkcje narzędzie nie ma większego znaczenia, jeśli pracownicy nie będą z niego korzystać. Czasami prostsza, przyjazna dla użytkownika opcja, którą ludzie lubią używać, może przynieść większy zwrot z inwestycji niż ta z dziesiątkami dodatków, która pozostaje niewykorzystana.


Jednym z powracających tematów jest to, że sztuczna inteligencja wzmacnia wpływ tych narzędzi. Dzięki transkrypcji w czasie rzeczywistym, analizie nastrojów, a nawet wskazówkom prognostycznym, nowoczesna analityka konwersacji może osiągnąć to, co jeszcze kilka lat temu było nie do pomyślenia. I wciąż się doskonali. Widzieliśmy już, że firmy inwestujące w te technologie czerpią z tego korzyści – na przykład przedsiębiorstwa wykorzystujące analizy oparte na sztucznej inteligencji osiągają wymiernie wyższy poziom satysfakcji klientów. Wybierając odpowiednią platformę, umożliwisz swojemu zespołowi inteligentniejszą pracę, szybsze reagowanie na potrzeby klientów oraz ciągłe uczenie się i doskonalenie na podstawie każdej interakcji.


Podsumowując, oprogramowanie do analizy rozmów może być szybszą drogą do rozwoju i zwiększenia wydajności. Przekształca rozmowy w namacalne dane, a dane w działania. Dlatego podczas oceny dostępnych opcji zastanów się, w jakim kierunku chcesz, aby te informacje o rozmowach poprowadziły Twoją firmę. Niezależnie od tego, czy priorytetem jest dla Ciebie szeroka użyteczność tl;dv, inteligencja sprzedażowa Gongczy inne omówione przez nas rozwiązania, ostateczny cel jest ten sam: lepsze zrozumienie i obsługa klientów, jedna rozmowa po drugiej.

Najczęściej zadawane pytania dotyczące oprogramowania do analizy rozmów

Oprogramowanie do analizy rozmów rejestruje, transkrybuje i analizuje interakcje ustne lub pisemne z rozmów telefonicznych, spotkań, czatów i wiadomości e-mail. Wykorzystując sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego (NLP), wyodrębnia informacje, takie jak nastroje, zaangażowanie, kluczowe tematy i trendy, pomagając firmom w podejmowaniu decyzji opartych na danych.

W 2025 r. firmy będą polegać na analizie konwersacji, aby poprawę interakcji z klientami, optymalizację strategii sprzedaży i usprawnienie działalności. Informacje oparte na sztucznej inteligencji pomagają zespołom w zrozumieniu potrzeb klientów, identyfikacji możliwości generowania przychodów i poprawie jakości usług, co czyni je kluczowym narzędziem do utrzymania konkurencyjności.

Najważniejsze funkcje obejmują transkrypcję opartą na sztucznej inteligencji, analizę nastrojów, śledzenie słów kluczowych, podsumowania rozmów, integrację z CRM oraz analizę w czasie rzeczywistym. Poszukaj narzędzi, które obsługują automatycznego coachingu, transkrypcji wielojęzycznej i monitorowania zgodności.

Analizując rozmowy sprzedażowe, sztuczna inteligencja wykrywa skuteczne zachowania, typowe zastrzeżenia i ryzyko związane z transakcjami. Pomaga to menedżerom skuteczniej szkolić przedstawicieli handlowych i zapewnia przestrzeganie najlepszych praktyk przez zespoły. Prognozowanie sprzedaży również ulega poprawie dzięki śledzeniu nastrojów związanych z transakcjami i zaangażowania interesariuszy.

Tak, firmy używają go do identyfikowania powtarzających się problemów klientów, monitorowania nastrojów i poprawy reakcji agentów. Informacje oparte na sztucznej inteligencji pomagają zespołom personalizować interakcje, zapewniać zgodność z przepisami i proaktywnie reagować na problemy, co prowadzi do większej satysfakcji i lojalności klientów.

Niektóre z wiodących rozwiązań obejmują:

  • tl;dv – Nagrywanie spotkań, transkrypcja i sporządzanie notatek z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w przystępną ceną i elastyczną integracją.
  • Gong – platforma zorientowana na sprzedaż, oferująca zaawansowane funkcje analityczne i śledzenie transakcji.
  • Chorus – Integruje się z ZoomInfo w celu uzyskania informacji handlowych.
  • Avoma – Łączy zarządzanie spotkaniami z analizą rozmów.
  • Convin.ai – Zaprojektowany dla centrów kontaktowych z monitorowaniem zgodności.

Sztuczna inteligencja usprawnia analizę rozmów poprzez transkrypcję rozmów, wykrywanie nastrojów, podsumowywanie spostrzeżeń i identyfikowanie trendów. Generatywna sztuczna inteligencja może nawet zapewnić szkolenia w czasie rzeczywistym, analizy predykcyjne i automatyczne działania następcze, dzięki czemu rozmowy stają się bardziej praktyczne.

Największe korzyści odnoszą branże, które opierają się na częstych interakcjach z klientami, w tym sprzedaż, obsługę klienta, finanse, opiekę zdrowotną, handel detaliczny i technologię. Firmy wykorzystują go do szkolenia zespołów, udoskonalania komunikacji i poprawy świadczenia usług.

Poszukaj narzędzi, które spełniają wymagania wymogami zgodności z RODO, HIPAA i SOC 2. Szyfrowanie, dostęp oparty na rolach i bezpieczne przechowywanie danych są niezbędne do ochrony poufnych rozmów. Przed wdrożeniem zawsze zapoznaj się z polityką bezpieczeństwa dostawcy.

Potencjalne przeszkody obejmują dokładność transkrypcji, krzywe uczenia się sztucznej inteligencji oraz złożoność integracji. Aby je pokonać, firmy powinny wybrać platformy przyjazne dla użytkownika, przetestować integracje podczas okresów próbnych i zapewnić szkolenia dla zespołów. Zapewnienie silnego wsparcia dostawcy również pomaga w płynnym wdrożeniu.