A szolgáltató és kereskedő cégek alapvető érdeke, hogy újabb ügyfeleket nyerjenek meg maguknak, meglévő ügyfeleiket pedig megtartsák. A telefonbeszélgetéseket a legtöbb cég rögzíti, így lehetőség van azok utólagos elemzésére, és az eredmények felhasználásával a fenti tevékenységek hatékonyságának növelésére. A felvett beszélgetések elemzésére már most is lehetőséget nyújt a Nextent korábbi fejlesztése, amelyen a vállalkozás az új fejlesztésével túl kíván lépni a valósidejĹą elemzések irányába.

A Nextent CLICLA (client classification by calls) nevĹą fejlesztésének fő célkitĹązése egy olyan újszerĹą, nyelv-független technológia kidolgozása, mely ügyfélszolgálati telefonbeszélgetések alapján az ügyfeleket osztályozza, klaszterekbe sorolja. Az osztályozás többféle aspektus alapján történhet. Kérhető nemek, életkor, fizetési megbízhatóság, stb. szerinti osztályozás, sőt ezek kombinálására is lehetőséget ad a rendszer. Tudományos szempontból a klaszterezés gépi tanulással történik a telefonos beszélgetések több szempontú feldolgozása alapján. A feldolgozás feladata a különböző beszéddinamikai jellemzők (beszélőszétválasztás, kommunikációs jegyek, kulcsszó-felismerés, pszicho-lingvisztikai tulajdonságok, valamint a korábban már bemutatott érzelemdetektálás) kinyerése és számszerĹąsítése.

A projektben jelentős újdonság a beszédből történő valós idejĹą információkinyerés, mely eddig feltáratlan területnek számított. Az ügyfélmenedzsment támogatására szolgáló rendszer ezúttal nem csupán a beszéd közben felmerülő érzelmek, hanem számos egyéb, az elhangzott szövegből kinyerhető tulajdonság alapján rendszerez. A korábbi szúrópróbaszerĹą, utólagos (offline) elemzések hiányos, bizonytalan képet adtak a szolgáltatók számára, ráadásul a beszélgetés közben az ügyintéző csak a megérzéseire hagyatkozhatott a megfelelő értékesítési pillanatot illetően, így ezen párbeszédek irányítása meglehetősen szubjektív volt. A folyamatot befolyásoló érzelmi tényezők leginkább a beszédben tetten érhetők, ezért nagyon fontos a beszédben rejlő különböző kommunikációs jegyek feltárása és feldolgozása, melyek alapján könnyebben megfigyelhetők azok az összefüggések, amelyek az ügyfél megszerzésének, ill. megtartásának sikerességére mutatnak rá.

Az online elemzés jelenti a projekt forradalmi tudományos újdonságát. A hagyományos elemzés esetén a feldolgozás kezdetekor már rendelkezésre áll a teljes anyag. Elemzéstechnikailag ez azt jelenti, hogy minden elemzendő rész környezete is ismert, így a környezetből információ nyerhető az elemzési számításokhoz. Valós idejĹą elemzésnél a „jelen”, az elemzendő rész, hiszen az elkövetkezendő beszélgetés, vagyis a jövő még hiányzik, „nem született meg”. Így csupán a már elhangzott beszélgetés (a múlt) használható az elemzéshez, csak ebből nyerhető ki információ. Ahhoz, hogy csupán ennyiből is megbízható pontossággal tudjuk az érzelmeket detektálni, ezért a cég fejlesztői a gépi tanulás során is ily módon tanítanak és tesztelnek, vagyis az algoritmusok minden információt a már rendelkezésre álló környezetből szereznek meg.

A rendszer egészének két fontos paramétere a nyelv-, ill. a domén-függetlenség. Ez a két tulajdonság teszi lehetővé, hogy a fejlesztés eredményeként előálló prototípus minimális adaptációval más nyelvre, illetve más üzleti területen is mĹąködtethető.  A fent említett megoldások nemzetközi viszonylatban is újdonságnak számítanak. Az egyes részterületek vonatkozásában már léteznek kiválósági megoldások, de ilyen összetett rendszer nem készült még a nemzetközi porondon sem.

A legújabb fejlesztés 2012 végén indult, az első prototípus várhatóan 2014 első negyedévében kerülhet az ügyfelekhez. A kutatás-fejlesztési projekt a cég Szegeden található innovációs központjában valósul meg, a GOP-1.1.1-11-2012-0050 azonosító szám alatt futó beruházást az Új Széchenyi Terv keretében az Európai Unió 165.867.500 forinttal támogatja.