Что дает Speech Analytics менеджерам контакт-центров

Что дает Speech Analytics менеджерам контакт-центров

Очень часто телефон является основным средством коммуникации клиентов с компанией. В таких компаниях контакт-центры — это «уши» бизнеса. Менеджеры контакт-центров каждый день общаются с клиентами и либо получают хорошие отзывы, либо узнают о проблемах с качеством товара или обслуживанием.

Эта информация важна для принятия управленческих решений. Но если компания хочет ей управлять, она должна научиться ее анализировать. Для этого не нужно проводить отдельные исследования, вся информация содержится в речи клиента. С помощью Speech Analytics или речевой аналитики можно узнать, как ваши клиенты относятся к компании.

Мы уже писали о том, как речевая аналитика повышает производительность продаж. Сегодня расскажем, как она работает и что дает менеджерам контакт-центров.

Что такое Speech Analytics

Речевая аналитика (англ. — Speech Analytics) — это инструмент на основе искусственного интеллекта, который и анализирует звонки как в режиме реального времени, так и в записи. Система записывает все диалоги с клиентами, распознает речь и извлекает из нее данные для анализа ключевых слов, скорости речи или среднего времени обработки заявки, а затем составляет отчет. Также речевая аналитика помогает контролировать, насколько хорошо операторы или голосовые ассистенты соблюдают сценарий звонка. 

Инструмент речевой аналитики проверяет все важные моменты взаимодействия с клиентом: выявляет закономерности и находит в расшифровках звонков необходимые фрагменты. Например, если оператор грубил клиенту или перебивал его, — это все отражается в отчете. Бизнес использует эти отчеты, чтобы постоянно совершенствоваться и повышать качество обслуживания клиентов. 

Как работает Speech Analytics

Работа речевой аналитики состоит из нескольких этапов: сбор информации, обработка записи и подготовка отчета для анализа.

  • Сбор информации. Система собирает неструктурированные данные из разговоров: информацию об операторе, который обрабатывал звонок, дату и время звонка, а также данные о клиенте.
  • Обработка записи. Система распознает речь, переводит ее в текст и извлекает все аудиосигналы, такие как длительность разговора и молчания во время звонка. Текстовые расшифровки с сигналами система речевой аналитики преобразует в структурированный вид.
  • Подготовка отчета. Система анализирует закономерности в телефонных звонках и готовит отчет. Собранные данные помогают предприятиям повысить производительность контакт-центров и сократить расходы на анализ обслуживания клиентов.

Расскажем подробнее о втором этапе процесса речевой аналитики. Обработка записи телефонного разговора включает в себя три механизма: распознавание речи, аналитику на основе тегов и разделение звуковых дорожек. 

  • Распознавание речи. Система распознает речь, выделяя отдельные слова, различные по смыслу. Инструмент самостоятельно понимает, какое слово было произнесено в тот или иной момент, и отделяет эти слова друг от друга, а затем преобразует все в текст.
  • Аналитика на основе тегов. Преобразованный текст система анализирует на основе тегов — определенных категорий слов. В эти категории входят различные наборы фраз, которые помогают оценить процесс взаимодействия  оператора с клиентом. Например, тегом могут являться слова-паразиты.
  • Разделение звуковых дорожек. Телефонный разговор включает в себя две звуковые дорожки — речь клиента и речь оператора. Система речевой аналитики замечает все участки, где дорожки пересекаются (оператор или клиент перебил собеседника) или разрываются (собеседники замолчали) и фиксирует данные для дальнейшего анализа разговора.

    Speech Analytics также фиксирует динамику разговора. Система сопоставляет звуковые дорожки собеседников и фиксирует следующие элементы: молчание (оператор и клиент молчат), прерывание (оператор или клиент молчит больше пяти секунд), перебивание (одновременный разговор), количество перебиваний и участки речи каждого собеседника.

Собственная ИИ-разработка Voximplant, классификатор диалогов, позволяет контролировать процесс лидогенерации: находить звонки в CRM-системе по ключевым словам, задавать выполнение определенных действий при срабатывании триггера и оценивать звонки по заданным критериям. Входящий звонок маршрутизируется на оператора, разговор записывается и делится на два канала (голос клиента и голос оператора), затем диалог транскрибируется и в текстовом виде передается модели для аналитики. 

Что Speech Analytics дает менеджерам контакт-центров

Сегодня с помощью любой телефонии можно записывать звонки, но даже маленький контакт-центр в месяц может обрабатывать несколько тысяч часов разговоров, которые вряд ли кто-то прослушает. Обычно к ним возвращаются, когда клиент уже оставил негативный отзыв. На этом моменте компания уже потеряла клиента.

По сравнению с распознаванием голоса система речевой аналитики предоставляет компаниям больше данных. Помимо транскрипции речи, бизнес получает подробный анализ удовлетворенности клиентов и информацию о производительности контакт-центра.

Система речевой аналитики помогает контакт-центрам наладить работу в следующих направлениях: 

  • Персонализация. Менеджеры по продажам могут выбирать сценарии коммуникаций и организовывать индивидуальный стиль общения с клиентом на основе его профиля.
  • Точные данные. Менеджеру по качеству больше не нужно прослушивать сотни звонков, поскольку искусственный интеллект автоматически находит недостатки, которые нужно исправить. Менеджер может понять, удовлетворен клиент или нет, благодаря выделенным ключевым словам или фразам в отчете системы.
  • Оптимизация сценариев. Система речевой аналитики определяет точные моменты из сценария разговора, которые не удовлетворяют клиентов. Это позволяет отредактировать их и быстрее составить шаблоны, которые отвечают запросам клиентов, чтобы сделать работу контакт-центра более эффективной.
  • Сбор информации. Компаниям больше не нужно проводить опросы для сбора данных о клиентах. Уровень их удовлетворенности можно измерить с помощью практических сведений на основе голосовых данных.
  • Улучшение клиентского опыта. Целью любого клиента является быстрое решение проблемы. Речевая аналитика помогает компаниям удовлетворять это желание, постоянно совершенствуясь: обучая сотрудников и редактируя сценарии. Благодаря Speech Analytics можно выявлять запросы клиентов и также развивать новые продукты или услуги, так как аналитика данных позволяет отслеживать, что покупателю нужно прямо сейчас. 

Например, компания «Шинсервис» проанализировала все входящие обращения и выяснила, что 15% из них — это запросы статуса заказа. Именно ответ на этот вопрос компания автоматизировала. Подобным образом можно сэкономить средства, снизить нагрузку на операторов и улучшить качество обслуживания клиентов.

  • Принятие новых стратегических решений. После изучения записей разговоров опытных сотрудников с клиентами, которые остались удовлетворены решением их проблемы, можно выявить инсайты и использовать эту информацию для создания эффективных сценариев для других операторов контакт-центра, чтобы они также могли решать сложные задачи в будущем. Речевая аналитика помогает оптимизировать обучение сотрудников и быстро внедрять изменения.
  • Планирование затрат. Бизнес может потерять огромные суммы из-за некачественной работы операторов и низкой продуктивности колл-центра. Речевая аналитика помогает выявить слабые места для того, чтобы компания могла эффективно перераспределить бюджет.

Чтобы повысить производительность сотрудников и общую лояльность клиентов, компании используют системы речевой аналитики. Speech Analytics помогает определить эмоциональную удовлетворенность клиентов услугами компании. Например, можно понять, когда клиент счастлив, а когда испытывает стресс во время разговора. Благодаря визуальному представлению данных о вызовах и телефонных разговорах можно принимать дальнейшие управленческие решения для повышения эффективности работы контакт-центра.

Voximplant предлагает все функции для создания эффективного контакт-центра, включая распознавание голоса и речевую аналитику. Если вы хотите, чтобы ваша телефонная система отвечала конкретным требованиям бизнеса, свяжитесь с нами для обсуждения всех вариантов.

Теги:speech-to-textvoximplant
B6A24216-9891-45D1-9D1D-E7359CEB8282 Created with sketchtool.
Комментарии(0)
Добавить ваш комментарий

Пожалйуста, заполните это поле.

Рекомендации
Зарегистрируйтесь, чтобы получить бесплатный аккаунт разработчика, или свяжитесь с нашими специалистами