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세계의 음성 분석 시장
Voice Analytics
상품코드 : 1594945
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2024년 11월
페이지 정보 : 영문 78 Pages
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한글목차

음성 분석 세계 시장은 2030년까지 33억 달러에 달할 것으로 전망

2023년 11억 달러로 추정되는 세계 음성 분석 시장은 2023-2030년간 연평균 17.6%의 성장률을 기록하며 2030년에는 33억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 솔루션 구성 요소는 CAGR 16.9%를 기록하여 분석 기간 종료 시점에 21억 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. 서비스 구성 요소 분야의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 18.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 약 2억 9,040만 달러, 중국은 CAGR 23.2%로 성장할 것으로 전망

미국의 음성 분석 시장 규모는 2023년 2억 9,040만 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제 대국인 중국은 2023-2030년의 분석 기간 동안 23.2%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타내고, 2030년까지 8억 1,930만 달러 규모에 도달할 것으로 예상됩니다. 다른 주목할 만한 지역 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 동안 각각 13.0%와 14.9%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다. 유럽에서는 독일이 약 13.8%의 연평균 복합 성장률(CAGR)을 나타낼 전망입니다.

세계 음성 분석 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

음성 분석이란 무엇이며, 왜 현대 비즈니스 인텔리전스에 필수적인가?

음성 분석은 고객 서비스 전화, 인터뷰, 회의 등의 음성 소스에서 음성 언어를 캡처, 처리, 분석하여 의미 있는 통찰력을 추출하는 기술을 말합니다. 음성 분석 시스템은 자연어 처리(NLP), 인공지능(AI), 머신러닝(ML)을 사용하여 감정 식별, 키워드 감지, 음성 필사, 감정 분석을 통해 대화에서 귀중한 정보를 발견합니다. 음성 분석은 고객 서비스, 금융 서비스, 의료, 통신, 소매 등 다양한 산업에서 고객 경험 향상, 업무 효율성 개선, 컴플라이언스 및 리스크 관리 지원 등에 광범위하게 활용되고 있습니다.

음성 분석의 중요성은 기업이 고객의 요구를 더 잘 이해하고, 서비스 제공을 개선하고, 프로세스를 최적화할 수 있도록 음성 대화를 실용적인 데이터로 변환할 수 있는 능력에 있습니다. 음성 분석은 어조, 음성 패턴 및 감정을 분석하여 고객의 불만, 만족도 및 의도를 파악하고 고객의 행동과 선호도를 더 깊이 이해할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 개선 기회를 파악하고, 마케팅 전략을 조정하고, 컴플라이언스를 모니터링하고, 판매 전환율을 높일 수 있습니다. 고객 경험이 경쟁 시장에서 중요한 차별화 요소로 떠오르면서 음성 분석은 고객 중심의 성장을 가속하고, 커뮤니케이션을 개선하며, 데이터 기반 의사결정을 지원하는 필수적인 도구로 부상하고 있습니다.

기술의 발전은 음성 분석 시장을 어떻게 형성하고 있는가?

기술의 발전은 음성 분석 솔루션의 정확성, 속도, 다양성을 크게 향상시켜 다양한 분야의 혁신을 촉진하고 있습니다. 주요 발전 중 하나는 고급 자연어 처리(NLP)와 딥러닝 알고리즘의 통합으로 음성 분석 시스템이 문맥을 이해하고, 의도를 감지하고, 언어의 미묘한 변화를 인식할 수 있게 되었습니다는 점입니다. 이를 통해 음성 분석은 여러 화자, 배경 소음, 다양한 억양 등의 문제에서도 복잡한 감정을 식별하고 의도를 분석하여 보다 정확한 통찰력을 제공할 수 있는 능력을 향상시켰습니다.

실시간 음성 분석이 도입되면서 이 기술의 기능도 확장됐습니다. 통화가 끝난 후 분석하는 기존의 통화 분석과 달리, 실시간 음성 분석은 실시간 대화 중에도 즉각적인 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 고객 서비스 담당자는 고객의 감정, 어조, 긴급도에 따라 대응을 조정하여 긍정적인 결과를 얻을 가능성을 높일 수 있습니다. 실시간 분석은 컨택센터, 영업, 위기 관리와 같이 적시에 통찰력이 고객 만족도와 비즈니스 성과에 큰 영향을 미치는 분야에서 특히 유용합니다.

음성 분석과 인공지능(AI)의 통합은 보다 개인화된 고객 응대로 이어지고 있으며, AI 기반 분석은 감정적 신호와 말투의 변화를 감지하여 시스템이 보다 공감적이고 맞춤화된 응답을 제공할 수 있도록 돕습니다. 또한, 음성 분석의 하위 집합인 음성 생체 인식은 화자 인증에 사용되어 금융 거래, 고객 지원 및 액세스 제어에서 안전하고 마찰 없는 인증을 가능하게 합니다. 클라우드 기반 음성 분석 솔루션의 등장으로 이 기술의 도달 범위와 확장성이 더욱 확대되었습니다. 클라우드 기반 플랫폼은 빠른 도입, 저렴한 비용, 기존 고객관계관리(CRM) 시스템과의 손쉬운 통합을 통해 모든 규모의 기업이 음성 분석을 활용하여 더 깊은 통찰력과 고객 참여를 강화할 수 있도록 돕습니다. 이러한 기술 혁신은 음성 분석의 기능을 확장할 뿐만 아니라 AI 자동화, 실시간 커뮤니케이션, 개인화된 고객 경험 등 다양한 트렌드와도 부합합니다.

다양한 분야에서 음성 분석의 새로운 용도는 무엇인가?

음성 분석은 고객 인사이트 강화, 서비스 품질 향상, 업무 효율화 등의 요구에 힘입어 다양한 산업 분야에서 활용이 확대되고 있습니다. 컨택센터 분야에서는 고객과의 대화 모니터링, 통화 품질 분석, 상담원 성과 평가에 음성 분석이 널리 활용되고 있습니다. 긴 대기 시간, 잦은 통화 연결, 미해결 문의 등 중요한 문제를 파악하여 콜센터가 워크플로우를 최적화하고 상담원 교육을 강화하며 고객 만족도를 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 음성 분석은 감정과 어조를 분석하여 에스컬레이션 위험이 있는 콜을 식별하여 적시에 개입하고 첫 번째 해결률을 높일 수 있습니다.

금융 서비스 분야에서 음성 분석은 사기 감지, 컴플라이언스 모니터링, 고객 지원에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 은행과 금융기관은 음성 분석을 통해 사기 징후가 있는지 통화를 모니터링하고, 음성 생체 인식을 통해 고객의 신원을 확인하며, MiFID II, Dodd-Frank, GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정) 등의 규제 요건을 준수하기 위해 음성 분석을 사용하고 있습니다. 금융회사는 키워드, 감정, 발화 패턴의 이상 징후를 분석하여 의심스러운 행동을 감지하고 보안을 강화하는 동시에 고객 관계와 서비스 제공을 강화할 수 있는 기회를 파악할 수 있습니다.

헬스케어 분야에서 음성 분석은 환자 참여도를 높이고, 정신건강을 모니터링하며, 원격 의료 상호작용을 지원하는 데 사용되고 있습니다. 의료진과 환자의 대화를 분석하면 환자의 우려 사항, 치료 계획 준수 및 전반적인 만족도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한, 음성 분석은 환자의 스트레스와 불안을 파악하여 정신 건강 평가 및 개입을 지원하는 통찰력을 제공합니다. 소매 업계에서는 음성 분석을 통해 고객의 선호도를 이해하고, 판매 시 구매 신호를 파악하며, 음성 대화에서 얻은 고객 피드백을 분석하여 마케팅 캠페인을 강화하는 데 활용하고 있습니다.

인사(HR)에서 음성 분석은 면접 평가, 직원 피드백 분석, 팀 커뮤니케이션 모니터링에 적용되고 있습니다. HR 팀은 면접에서 후보자의 특성과 역량을 파악하고, 피드백 세션에서 직원의 감정을 감지하고, 회의 중 팀 역학을 모니터링하여 인재 관리 및 조직 문화 개발에 있어 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 이러한 분야에서 음성 분석의 활용이 확대되고 있는 것은 음성 분석이 고객과의 상호 작용을 변화시키고, 컴플라이언스를 강화하며, 개인화된 경험을 촉진하는 데 중요한 역할을 하고 있음을 보여줍니다.

음성 분석 시장의 성장 동력은 무엇인가?

음성 분석 시장의 성장은 고객 경험 향상에 대한 수요 증가, AI 기반 기술 채택 증가, 업계 전반의 컴플라이언스 요구 사항 증가 등 여러 요인에 의해 주도되고 있습니다. 주요 성장 요인 중 하나는 고객 중심의 비즈니스 전략에 대한 요구가 증가하고 있다는 점입니다. 기업이 고객 만족도와 충성도를 높이기 위해 노력하는 가운데, 음성 분석은 고객의 고통, 선호도, 행동을 실시간으로 파악하는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. 대화 분석을 통해 기업은 서비스 개선 영역을 파악하고, 보다 효과적인 마케팅 캠페인을 설계하고, 고객의 요구에 맞게 제품 및 서비스를 조정하여 고객 유지 및 매출 증대를 촉진할 수 있습니다.

AI 기반 기술의 도입은 음성 분석의 성장에 크게 기여하고 있습니다. 자연어 처리(NLP), 딥러닝, 감정 감지의 발전으로 음성 분석은 고객과의 대화에서 발생하는 뉘앙스를 보다 정확하고 효과적으로 파악할 수 있게 되었습니다. AI의 통합은 자동화를 지원하여 기업이 대량의 데이터를 보다 효율적으로 분석하고, 수작업을 줄이고, 대화 중 실시간 피드백을 제공할 수 있도록 돕고, 고객 감정과 행동을 이해하는 것이 경쟁 우위의 핵심인 컨택센터, 금융 서비스, 헬스케어, 소매업에 적용되고 있습니다. 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다.

GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정), PCI-DSS, MiFID II, HIPAA와 같은 규제 준수 요건도 음성 분석에 대한 수요를 촉진하고 있으며, GDPR(EU 개인정보보호규정)(EU 개인정보보호규정), PCI-DSS, MiFID II, HIPAA와 같은 규제로 인해 기업은 컴플라이언스, 데이터 보안 및 위험 관리를 위해 고객과의 상호 작용을 모니터링하고 기록해야 합니다. 모니터링하고 기록해야 합니다. 음성 분석 솔루션은 자동 녹취, 키워드 검색, 컴플라이언스 감사 등의 기능을 제공하여 기업이 높은 수준의 고객 서비스를 유지하면서 규제 기준을 충족할 수 있도록 돕습니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅과 SaaS(Software as a Service) 모델의 성장으로 인해 음성 분석은 모든 규모의 기업에서 보다 쉽게 접근 가능하고 확장 가능하며 비용 효율적이어서 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.

AI, 실시간 분석, 클라우드 기반 플랫폼의 지속적인 기술 혁신으로 음성 분석 시장은 강력한 성장세를 보이고 있습니다. 이러한 추세와 더불어 고객 경험, 규제 대응, AI 기반 인사이트에 대한 관심이 높아지면서 음성 분석은 다양한 분야에서 커뮤니케이션을 최적화하고, 고객 대응을 강화하며, 업무 효율성을 개선하고자 하는 현대 기업에게 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다.

부문

컴포넌트(솔루션, 서비스), 배포(온프레미스, 클라우드), 산업별(은행/금융서비스/보험(BFSI), 소매 및 전자상거래, 헬스케어, 통신, 정부 및 국방, 기타 산업)로 구분됩니다.

조사 대상 기업 예시(총 12개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Voice Analytics Market to Reach US$3.3 Billion by 2030

The global market for Voice Analytics estimated at US$1.1 Billion in the year 2023, is expected to reach US$3.3 Billion by 2030, growing at a CAGR of 17.6% over the analysis period 2023-2030. Solutions Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 16.9% CAGR and reach US$2.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Services Component segment is estimated at 18.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$290.4 Million While China is Forecast to Grow at 23.2% CAGR

The Voice Analytics market in the U.S. is estimated at US$290.4 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$819.3 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 23.2% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 13.0% and 14.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 13.8% CAGR.

Global Voice Analytics Market - Key Trends & Drivers Summarized

What Is Voice Analytics, and Why Is It So Crucial in Modern Business Intelligence?

Voice Analytics refers to the technology that captures, processes, and analyzes spoken words from audio sources like customer service calls, interviews, and meetings to extract meaningful insights. Using natural language processing (NLP), artificial intelligence (AI), and machine learning (ML), voice analytics systems can identify emotions, detect keywords, transcribe speech, and provide sentiment analysis, uncovering valuable information from conversations. Voice analytics is widely used in industries such as customer service, financial services, healthcare, telecommunications, and retail to improve customer experience, enhance operational efficiency, and support compliance and risk management.

The importance of voice analytics lies in its ability to transform spoken interactions into actionable data, enabling businesses to better understand customer needs, improve service delivery, and optimize processes. By analyzing tone, speech patterns, and sentiment, voice analytics can reveal customer frustrations, satisfaction, and intent, providing a deeper understanding of customer behavior and preferences. This allows businesses to identify opportunities for improvement, tailor marketing strategies, monitor compliance, and boost sales conversion rates. As customer experience becomes a key differentiator in competitive markets, voice analytics has emerged as an essential tool for driving customer-centric growth, improving communication, and supporting data-driven decision-making.

How Are Technological Advancements Shaping the Voice Analytics Market?

Technological advancements have significantly enhanced the accuracy, speed, and versatility of Voice Analytics solutions, driving innovation across various sectors. One of the major developments is the integration of advanced natural language processing (NLP) and deep learning algorithms, which allow voice analytics systems to understand context, detect intent, and recognize subtle variations in language. This has improved the ability of voice analytics to identify complex sentiments, analyze intent, and provide more accurate insights, even in challenging scenarios with multiple speakers, background noise, or varied accents.

The adoption of real-time voice analytics has also expanded the capabilities of the technology. Unlike traditional call analysis, which often occurs after the call has ended, real-time voice analytics can provide instant feedback during live interactions. This enables customer service agents to adjust their responses based on customer sentiment, tone, or urgency, improving the chances of positive outcomes. Real-time analytics is particularly beneficial for sectors like contact centers, sales, and crisis management, where timely insights can make a significant difference in customer satisfaction and business outcomes.

The integration of voice analytics with artificial intelligence (AI) has also led to more personalized customer interactions. AI-driven analytics can detect emotional cues and variations in speech, enabling systems to deliver more empathetic and tailored responses. Additionally, voice biometrics, a subset of voice analytics, is being used for speaker verification, enabling secure, frictionless authentication for financial transactions, customer support, and access control. The rise of cloud-based voice analytics solutions has further expanded the reach and scalability of the technology. Cloud-based platforms offer faster deployment, lower costs, and easy integration with existing customer relationship management (CRM) systems, enabling businesses of all sizes to leverage voice analytics for deeper insights and enhanced customer engagement. These technological innovations not only expand the capabilities of voice analytics but also align with broader trends toward AI-driven automation, real-time communication, and personalized customer experiences.

What Are the Emerging Applications of Voice Analytics Across Different Sectors?

Voice Analytics is finding expanding applications across a wide range of industries, driven by the need for deeper customer insights, improved service quality, and operational efficiency. In the contact center sector, voice analytics is widely used to monitor customer interactions, analyze call quality, and assess agent performance. It helps identify key issues, such as long wait times, frequent call transfers, and unresolved queries, enabling call centers to optimize workflows, enhance agent training, and improve customer satisfaction. By analyzing sentiment and tone, voice analytics can also help managers identify calls at risk of escalation, allowing for timely intervention and increased first-call resolution rates.

In the financial services sector, voice analytics plays a crucial role in fraud detection, compliance monitoring, and customer support. Banks and financial institutions use voice analytics to monitor calls for signs of fraud, verify customer identity through voice biometrics, and ensure compliance with regulatory requirements like MiFID II, Dodd-Frank, and GDPR. By analyzing keywords, sentiment, and anomalies in speech patterns, financial firms can detect suspicious activity and improve security while also identifying opportunities to enhance customer relationships and service delivery.

In healthcare, voice analytics is used to improve patient engagement, monitor mental health, and support telemedicine interactions. Analyzing conversations between healthcare providers and patients allows for better understanding of patient concerns, adherence to treatment plans, and overall satisfaction. Additionally, voice analytics can identify stress or anxiety in patients, providing insights that support mental health assessments and interventions. In retail, voice analytics is used to understand customer preferences, identify buying signals during sales calls, and enhance marketing campaigns by analyzing customer feedback from voice interactions.

In human resources (HR), voice analytics is applied to interview assessments, employee feedback analysis, and team communication monitoring. It helps HR teams identify candidates’ traits and competencies during interviews, detect employee sentiment in feedback sessions, and monitor team dynamics during meetings, supporting better decision-making in talent management and organizational culture development. The expanding applications of voice analytics across these sectors highlight its critical role in transforming customer interactions, enhancing compliance, and driving personalized experiences.

What Drives Growth in the Voice Analytics Market?

The growth in the Voice Analytics market is driven by several factors, including increasing demand for improved customer experience, rising adoption of AI-driven technologies, and growing compliance requirements across industries. One of the primary growth drivers is the rising need for customer-centric business strategies. As companies aim to enhance customer satisfaction and loyalty, voice analytics provides the insights needed to understand customer pain points, preferences, and behaviors in real-time. By analyzing conversations, businesses can identify areas for service improvement, design more effective marketing campaigns, and tailor products or services to meet customer demands, driving customer retention and sales growth.

The adoption of AI-driven technologies has significantly contributed to the growth of voice analytics. Advancements in natural language processing (NLP), deep learning, and emotion detection have made voice analytics more accurate and effective in identifying nuances in customer conversations. This has led to broader adoption in contact centers, financial services, healthcare, and retail, where understanding customer sentiment and behavior is key to competitive advantage. AI integration also supports automation, enabling businesses to analyze large volumes of data more efficiently, reduce manual effort, and provide real-time feedback during interactions.

Regulatory compliance requirements across industries have also fueled demand for voice analytics. Regulations like GDPR, PCI-DSS, MiFID II, and HIPAA require businesses to monitor and record customer interactions to ensure compliance, data security, and risk management. Voice analytics solutions offer features like automatic transcription, keyword spotting, and compliance auditing, helping organizations meet regulatory standards while maintaining high levels of customer service. Additionally, the growth of cloud computing and SaaS (Software as a Service) models has made voice analytics more accessible, scalable, and cost-effective for businesses of all sizes, further driving market growth.

With ongoing innovations in AI, real-time analytics, and cloud-based platforms, the voice analytics market is poised for robust growth. These trends, combined with increasing focus on customer experience, regulatory compliance, and AI-driven insights, make voice analytics a vital tool for modern businesses seeking to optimize communication, enhance customer interactions, and drive operational efficiency across various sectors.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Voice Analytics market in terms of US$ Thousand by the following Component; Deployment; Vertical, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Solutions, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); Vertical (BFSI, Retail & eCommerce, Healthcare, Telecommunications, Government & Defense, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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