Globalna branża handlu detalicznego i e-commerce generuje miliardy dolarów rocznie i jest szeroko stosowana na wszystkich kontynentach. Mimo to bariery językowe i odpowiednia obsługa osób niepełnosprawnych fizycznie pozostają istotnymi kwestiami.
Tymczasem rozwój technologii rozpoznawania mowy oferuje obiecujące rozwiązania tych wyzwań.
W tym artykule zbadamy obecny stan technologii rozpoznawania mowy i jej przyszłe wpływy na globalny sektor handlu detalicznego i e-commerce.
Globalny przemysł detaliczny
Globalny rynek handlu detalicznego był wart około 28,84 miliardów dolarów w 2023 roku i przewiduje się, że do 2027 roku wzrośnie do około 37,66 miliardów dolarów przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) 7,4, twierdzi Business Research Company.
Chociaż fizyczny lub stacjonarny handel detaliczny pozostaje dominującym na tym rynku, metody sprzedaży detalicznej poza sklepami zyskują znaczną popularność. Sprzedaż detaliczna online, czyli e-commerce, zdobywa coraz większy udział w sektorze handluwym na wielu światowych rynkach.
Azja i Pacyfik były największym regionem na rynku detalicznym w 2023 roku. Ameryka Północna była drugim co do wielkości regionem.
Ten stały wzrost stymuluje popyt w branży detalicznej na oparte na sztucznej inteligencji tłumaczenie maszynowe i rozpoznawanie mowy w różnych dziedzinach, w tym w zarządzaniu, obsłudze klienta, a w ostatnich latach w analityce konsumenckiej. Obecnie dalsze wdrażanie technologii jest jednym z najważniejszych priorytetów dla kierownictwa handlu detalicznego na całym świecie.
Czym jest rozpoznawanie mowy?
Automatyczne rozpoznawanie mowy to technologia oparta na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym, umożliwiająca programom komputerowym interpretację sygnałów audio.
Z tą technologią jest ściśle powiązana transkrypcja, która polega na zamianie mowy na tekst pisany, tworząc transkrypcję tekstową.
Na czym polega proces rozpoznawania mowy?
Proces automatycznego rozpoznawania mowy obejmuje następujące etapy:
1. sygnał audio jest przechwytywany za pomocą mikrofonu lub innego urządzenia rejestrującego dźwięk;
2. plik audio jest następnie dzielony na fragmenty w celu ułatwienia przetwarzania, wraz z usuwaniem szumów i poprawą jakości w celu przygotowania go do dalszej transformacji;
3. rozpoznawanie mowy korzysta z sieci neuronowych i algorytmów dekodowania do interpretacji wynikowego tekstu, biorąc pod uwagę kontekst i strukturę języka. Na koniec tekst jest prezentowany jako dokument, wyświetlany na ekranie urządzenia lub wykonywany jako polecenie.
Korzyści z rozpoznawania mowy w handlu detalicznym i e-commerce
- Poprawa wielojęzycznej interakcji. Technologia rozpoznawania mowy może natychmiast zrozumieć, zidentyfikować i przetłumaczyć mowę wypowiadaną w dziesiątkach języków, umożliwiając kupującym i sprzedawcom skuteczniejszą komunikację bez względu na bariery językowe. Poprawia to ogólne doświadczenie klienta: osoby niebędące rodzimymi użytkownikami języka mogą łatwiej zadawać pytania i otrzymywać informacje w preferowanym języku. Wielojęzyczne wsparcie pomaga przyciągnąć bardziej zróżnicowaną grupę międzynarodowych klientów.
- Automatyzacja obsługi klienta. Aplikacje sklepowe z opcjami rozpoznawania mowy znajdują zastosowanie w składaniu zamówień online wyłącznie za pomocą poleceń głosowych. Dzięki wykorzystaniu rozpoznawania mowy zautomatyzowane systemy mogą obsługiwać dowolną liczbę rutynowych zapytań jednocześnie, uwalniając personel, który może skupić się na bardziej złożonych interakcjach. Technologia ta pozwala na szybsze rozwiązywanie problemów i bardziej efektywną obsługę zapytań, co prowadzi do większej satysfakcji klientów.
- Optymalizacja operacji. Rozpoznawanie mowy może zautomatyzować różne zadania administracyjne, takie jak składanie zamówień na towary i przetwarzanie płatności. Zmniejsza to obciążenie personelu i minimalizuje błędy ludzkie, prowadząc do bardziej wydajnych i dokładnych operacji. Automatyzacja poprzez rozpoznawanie mowy zapewnia szybką obsługę powtarzalnych zadań, poprawiając ogólną wydajność operacyjną.
- Zwiększenie dostępności. Technologia rozpoznawania mowy pomaga osobom niepełnosprawnym poprzez zapewnienie sterowania i usług aktywowanych głosem. Na przykład klienty niedowidzący mogą używać poleceń głosowych do poruszania się po sklepach lub uzyskiwania dostępu do informacji bez konieczności korzystania z pomocy wizualnych. Technologia ta zapewnia, że usługi są bardziej inkluzywne i zaspokajają potrzeby wszystkich gości.
- Personalizacja doświadczeń klientów. Technologia rozpoznawania mowy może gromadzić dane na temat preferencji i zachowań klientów i oferować bardziej spersonalizowane doświadczenia. Personalizacja poprzez interakcje głosowe pomaga stworzyć lepsze doświadczenia dla kupujących.
- Zapewnienie bezpieczeństwa danych. Zaawansowane systemy rozpoznawania mowy posiadają solidne funkcje bezpieczeństwa, zapewniające ochronę poufnych informacji. Takie lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy jak Lingvanex może gwarantować, że żadne informacje nie opuszczą serwerów firmy handlowej. Technologia pomaga zachować prywatność i bezpieczeństwo danych klientów, budując zaufanie.
Wykorzystanie rozpoznawania mowy w najbliższej przyszłości
Oczekuje się, że postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego jeszcze bardziej poprawią technologię rozpoznawania mowy. Oto kilka przewidywanych zmian:
- Zwiększona dokładność i rozumienie kontekstowe. Przyszłe ulepszenia w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego znacznie zwiększą dokładność systemów rozpoznawania mowy, będą mogły lepiej rozumieć akcenty, dialekty i niuanse mowy. Ulepszone rozumienie kontekstowe pozwoli tym systemom skutecznie interpretować złożone zapytania i dawać na nie dokładniejsze i trafniejsze odpowiedzi.
- Przetwarzanie języka naturalnego (ang. natural language processing, NLP). Postępy w NLP umożliwią systemom rozpoznawania mowy zrozumienie intencji kryjących się za wypowiadanymi słowami, a nie tylko ich dosłownego znaczenia. Ułatwi to bardziej intuicyjne i konwersacyjne interakcje, w których technologia może przewidywać potrzeby i oferować proaktywną pomoc, podobnie jak ludzka obsługa klienta.
- Natychmiastowe usługi tłumaczeniowe. Zautomatyzowane tłumaczenie w czasie rzeczywistym i rozpoznawanie mowy pomogą pokonać bariery językowe, umożliwiając klientom łatwą komunikację z personelem lub obsługą klienta za pomocą sztucznej inteligencji, zarówno w formie pisemnej, jak i mówionej.
- Asystenci głosowi. Przyszłe oprogramowanie e-commerce będzie wyposażone w zaawansowanych, sterowanych głosowo osobistych asystentów dla każdego klienta.
- Informacje o klientach oparte na sztucznej inteligencji. Technologia rozpoznawania mowy będzie gromadzić i analizować dane z interakcji z klientami, aby zapewnić cenny wgląd w ich preferencje i zachowania. Te dane pozwolą firmom detalicznym dostosować swoje usługi i działania marketingowe. Dzięki temu będą one oferować wysoce spersonalizowane doświadczenia, które zaspokoją indywidualne potrzeby i preferencje.
Poznaj lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy
Lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy jest tworzone przez jedną firmę, ale instalowane i obsługiwane na serwerach drugiej. Takie rozwiązanie zapewnia kompleksowe usługi rozpoznawania mowy PC i na wszystkich urządzeniach podłączonych do serwera z systemem Windows i Mac OS oraz tabletach i telefonach komórkowych z systemem Android i iOS.
Takie podejście jest wysoce bezpieczne, ponieważ nie potrzebuje przesyłania i przetwarzania nagrań audio na zewnętrznych serwerach. Znaczenie bezpieczeństwa jest nie do przecenienia, zwłaszcza w kontekście prywatnych informacji finansowych.
W tym miejscu lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy Lingvanex okazuje się nieocenione. Poza gwarancją pełnego bezpieczeństwa, Lingvanex oferuje stałą miesięczną cenę bez ograniczeń ilości przetwarzanego dźwięku. Za 400 euro miesięcznie użytkownicy mogą transkrybować od tysiąca do 50 tysięcy godzin audio.
Oprogramowanie automatycznie wstawia znaki interpunkcyjne i może dodawać znaczniki czasu do tekstu. Obsługuje transkrypcję zarówno mowy w czasie rzeczywistym, jak i wcześniej nagranych audio. Rozpoznawanie mowy jest dostępne z plików MP3, FLV, AVI, MP4, MOV, MKV, WAV, WMA, OGG i M4A.
Dodatkowo, lokalne oprogramowanie do rozpoznawania mowy Lingvanex może być płynnie zintegrowane z lokalnym oprogramowaniem do tłumaczenia maszynowego. Integracja ta pozwala na tłumaczenie w czasie rzeczywistym lub post facto rozpoznanego tekstu na 109 języków, bez ograniczeń ilości tłumaczeń.
Lingvanex oferuje również bezpłatny okres próbny, żeby użytkownicy mogli ocenić jakość rozpoznawania mowy.
Podsumowanie: Instrument, którego nie można przecenić
Oczekuje się, że zastosowanie technologii rozpoznawania mowy będzie szybko rosło w różnych branżach, w tym w handlu detalicznym i handlu elektronicznym.
Zachowania zakupowe konsumentów ewoluują zarówno w krajach rozwiniętych, jak i rozwijających się, z wyraźną zmianą w kierunku zakupów online. Klienci mogą teraz przeglądać produkty, pytać o ceny i funkcje oraz otrzymywać spersonalizowane rekomendacje w zaciszu własnego domu. Korzystanie z asystentów głosowych może dodatkowo poprawić to doświadczenie, czyniąc je bardziej płynnym i interaktywnym.
Według Bbadania Capgemini Conversational Commerce Survey, 41% konsumentów woli używać asystentów głosowych niż stron internetowych lub aplikacji do zakupów online, dzięki temu, że one usprawniają i automatyzują rutynowe zadania zakupowe.
Analitycy przewidują znaczny wzrost w sektorze rozpoznawania mowy, a sama funkcja rozpoznawania mowy stanie się standardem w wielu usługach handlowych.
Podsumowując, branża handlu detalicznego i e-commerce ma duże korzyści z postępów w dziedzinie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, w szczególności w zakresie rozpoznawania mowy. Technologie te będą wspierać innowacje, podnosić jakość obsługi klienta i odblokowywać nowe możliwości rozwoju i różnicowania.
