Una ricerca è UTILE solo se il dato è raccolto nel modo giusto
Metodologie tradizionali c’è sempre un intermediario – l’intervistatore – che introduce:
errori (trascrizione sbagliata o incompleta),
sintesi eccessive,
bias personali (tono, modo di porre le domande, “guidare” la risposta).
Questo è devastante soprattutto sulle domande aperte: 3–4 frasi ricche di sfumature diventano 3 parole nel questionario. Ma proprio lì, nei dettagli, si nascondono spesso gli insight qualitativi più importanti!
La nostra proposta:
Un sistema che cattura e trascrive in tempo reale la risposta del cliente, ne analizza tono di voce + contenuto, e controlla l’inserimento dei dati da parte dell’intervistatore, riducendo al minimo errori e bias.
Risultato:
il margine d’errore “teorico” della ricerca diventa realistico,
si ottengono molti più insight qualitativi a parità di interviste,
si guadagna efficienza operativa, perché il controllo qualità non è più manuale e a posteriori ma automatico e in tempo reale.
Privacy by design
Problema
Per registrare le chiamate serve consenso esplicito e questo: ● complica l’operatività, ● riduce la disponibilità dei clienti, ● crea problemi di storage, retention, audit, DPO, ecc.
Soluzione
Il nostro sistema: ● non registra l’audio, ● lavora sul flusso voce in tempo reale, che viene trascritto al volo, ● elabora il testo con un modello AI in locale / on-prem, ● garantisce che nessun contenuto sensibile finisca su servizi esterni.
Use case
Durante la chiamata CATI: ● l’AI ascolta intervistatore e cliente, ● genera i “sottotitoli” in tempo reale sullo schermo, ● tutto avviene su infrastruttura del cliente, con policy di sicurezza e retention definite dal cliente stesso.
Controllo qualità in tempo reale
Problema
Oggi il controllo qualità avviene: ● su pochi campioni riascoltati, ● giorni o settimane dopo la raccolta, ● con altissimo costo di supervisione. Nel frattempo, errori sistematici di un intervistatore possono compromettere centinaia o migliaia di interviste.
Soluzione
l nostro sistema: ● controlla l’intervista mentre avviene, ● confronta quello che il cliente dice con quello che viene inserito a sistema, Segnala: ● risposte non coerenti con la domanda, ● valori inseriti “a caso”, ● omissione delle risposte aperte, ● cambi di domanda, suggerimenti, ecc.
Use case
In una ricerca nel settore bancario: ● l’intervistatore seleziona “molto soddisfatto” su una scala 1–10, ma il cliente in realtà dice “Mah, non tanto, anzi sto pensando di cambiare banca”. ● Il sistema segnala in tempo reale la discrepanza: popup per l’intervistatore (“Verifica la risposta, possibile errore di inserimento”), log per il supervisore, con elenco delle interviste “critiche”.
Riduzione del bias dell’intervistatore e coaching automatico
Problema
L’intervistatore non è neutro: ● può “guidare” le risposte, ● può semplificare troppo, ● può saltare domande per fare prima, ● può avere uno stile di intervista che disturba il cliente (tono aggressivo, fretta, ecc.). ● Tutto questo oggi è quasi impossibile da monitorare su larga scala.
Soluzione
Il nostro sistema: ● analizza tono, ritmo e struttura del dialogo, riconosce quando: ● l’intervistatore suggerisce la risposta (“si trova bene, vero?”), salta o modifica parti della domanda, interrompe spesso il cliente, crea una scorecard automatica per ciascun intervistatore: ● aderenza allo script, ● completezza delle domande, ● qualità della gestione delle aperte.
Use case
Su un call center con 50 intervistatori: ● il sistema mostra che 3 di loro hanno un tasso altissimo di “risposte troppo positive” + molte discrepanze voce/testo, HR e ricerca possono: ● riascoltare solo quel sottoinsieme, ● organizzare formazione mirata, ● migliorare la qualità media senza ascoltare migliaia di chiamate a random.
Insight qualitativi “di massa
Problema
Le domande aperte sono una miniera d’oro, ma: ● nessuno ha tempo di leggerle tutte, ● la codifica manuale richiede ore/uomo, ● alla fine ci si limita a qualche esempio “aneddotico” nelle slide.
Soluzione
Ogni risposta aperta viene: ● trascritta integralmente, ● classificata automaticamente in una o più categorie (multi-label), arricchita con: ● sentiment (positivo, negativo, neutro), ● emozione prevalente (frustrazione, soddisfazione, ansia, entusiasmo…), ● motivazioni sintetiche, ● evidenze testuali (pezzi di frase che giustificano la codifica), ● eventuale flag_urgenza (es. “chiudo il conto”, “faccio reclamo”, ecc.).
Use case
Su 10.000 interviste: ● si ottiene una tabella di indicatori qualitativi per filiale, area, segmento cliente, ecc., il ricercatore può filtrare: ● tutte le risposte negative con emozione “frustrazione” e categoria “Operatività e tempi”, ● vedere subito quali frasi ricorrono, ● integrare questi insight nel report quantitativo senza fare coding manuale.
Efficienza operativa e time-to-insight
Problema
Tra fine campo, pulizia dati, coding aperte e preparazione delle tabelle: ● passano spesso settimane, ● una parte consistente del budget va in attività ripetitive (ricodifica, controlli manuali).
Soluzione
Il nostro sistema: ● riduce drasticamente il tempo di: ● back-check, ● coding delle aperte, ● pulizia e riconciliazione dati, ● anticipa la fase di analisi: ● molti indicatori sono già pronti il giorno dopo la raccolta (o addirittura in near real-time).
Use case
Per un cliente retail che deve decidere: ● nuove policy di servizio in filiale, ● allocazione di personale, il ricercatore può: ● accedere alla dashboard con sentiment, motivazioni e urgenze già durante il fieldwork, ● suggerire azioni correttive senza aspettare la chiusura del progetto.
Architettura aperta e integrabile
Problema
Molti istituti di ricerca usano software legacy (CATI/CAPI proprietari, old school) difficili da integrare con tecnologie nuove.
Soluzione
La nostra piattaforma: ● lavora a livello di flusso audio + API testuali, può “agganciarsi” a: ● centralini esistenti, ● software CATI proprietari, ● strumenti CRM, ● esporta i dati in formati standard (CSV, JSON, DB relazionale), senza imporre di cambiare tecnologia core.
Use case
Istituto che usa da 10 anni un CATI proprietario: ● noi inseriamo un “layer” AI tra centralino e CATI, non toccano la logica dei questionari, ricevono: ● le trascrizioni delle aperte, ● gli indicatori qualitativi, ● gli alert di qualità, ● tutto integrato nel loro modo attuale di lavorare.
Cosa Facciamo
Trascrizione Automatica e Gestione Completa Speech-to-Text
Il servizio Speech-to-Text di YAC trasforma file audio e video in testi pronti all’uso. Ci occupiamo della raccolta dei contenuti, della trascrizione automatica, della revisione e dell’organizzazione del materiale finale. Grazie a sistemi affidabili e controlli interni, consegniamo testi corretti, ordinati e subito utilizzabili per analisi, report, ricerche o attività interne del tuo team.Grazie a sistemi affidabili e controlli interni, assicuriamo dati chiari, puliti e facilmente utilizzabili per le analisi quantitative.
Trascrizione Automatica e Revisione
Caricamento File Audio/Video
Monitoraggio in Tempo Reale
Dati Sicuri e Organizzati
FAQ – Speech-to-Text
Quali Tipi Di File Posso Trascrivere?
Usiamo un sistema Speech-to-Text e, quando serve, una verifica umana per ottenere testi chiari e ben organizzati.
Sì, aggiorniamo lo stato del lavoro passo dopo passo.
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