Речевая аналитика давно стала неотъемлемой частью цифровой трансформации бизнеса. Автоматизированный анализ разговоров с клиентами помогает извлекать ценную информацию из звонков и использовать её для принятия обоснованных решений. Как работает этот инструмент и в чём заключаются его основные преимущества — читайте в этой статье.
Что такое речевая аналитика?
Речевая аналитика — это технология обработки и анализа голосовых данных с помощью искусственного интеллекта. Её основная задача — выявлять важные элементы в телефонных разговорах: ключевые слова, эмоции, намерения собеседника, а также соответствие речи оператора заранее подготовленным скриптам.
Из чего состоит система аналитики речи:
- Автоматическое распознавание речи (ASR). Преобразует устную беседу в текст. Современные ASR-системы способны распознавать речь на разных языках, с разными акцентами и в условиях различного уровня шума.
- Обработка естественного языка (NLP). Анализирует текст, полученный от ASR, для извлечения смысла. Система определяет структуру предложений, ключевые слова, намерения абонента и другие важные детали.
- Анализ тональности (Sentiment Analysis). Технология определяет эмоциональную окраску разговора и помогает понять, насколько человек удовлетворён или недоволен разговором, насколько грамотно оператор общается с ним, выявить признаки агрессии или раздражения.
В отличие от традиционного прослушивания звонков вручную, сервис речевой аналитики позволяет обрабатывать тысячи звонков за считанные минуты, исключая человеческий фактор и обеспечивая высокую точность оценки.
Принцип работы
Практически все программы для автоматической оценки звонков работают по следующему принципу:
- Все входящие и исходящие обращения записываются и сохраняются в цифровом формате в CRM или на специальной платформе для записи звонков.
- Аудиофайлы передаются в модуль ASR, который преобразует речь в текст. Современные системы транскрибируют телефонные разговоры в режиме реального времени.
- После транскрибации текст передаётся в модули NLP и Sentiment Analysis для анализа, в ходе которого определяются ключевые слова и фразы, распознаются интенты (намерения клиента) и проводится эмоциональный анализ.
Затем на основе собранных данных формируется отчёт по речевой аналитике с рекомендациями для менеджеров, руководителей и аналитиков.
Преимущества для бизнеса
Внедрение системы анализа разговоров с клиентами даёт предприятиям массу преимуществ:
- Контроль качества обслуживания. Программа отслеживает, насколько точно операторы следуют скриптам, вежливы ли они и умеют ли правильно реагировать на возражения.
- Повышение конверсии. Благодаря выявлению успешных моделей поведения можно улучшать сценарии общения и обучать персонал.
- Снижение количества жалоб. Быстрое выявление проблемных ситуаций позволяет реагировать ещё до того, как клиент напишет претензию.
- Автоматизация обучения операторов. Программы для автоматической оценки звонков помогают определить сильные и слабые стороны сотрудников.
- Выявление скрытых тенденций. Анализ часто повторяющихся слов и фраз позволяет находить болевые точки у покупателей и улучшать предложение.
Где применяется речевая аналитика?
Колл-центры. Внедрение речевой аналитики в колл-центры — это стандарт для повышения эффективности работы операторов, оценки качества обслуживания и выявления проблемных зон.
Продажи. Аналитика звонков в продажах помогает адаптировать скрипты и понять, какие методы являются рабочими, а какие — нет.
Поддержка клиентов. С помощью программы можно определить, что именно не устраивает потребителей в товаре или услуге. Она показывает, по каким причинам люди чаще всего обращаются в службу поддержки, и помогает понять, довольны ли они решением своих вопросов.
Маркетинг. Система речевого анализа помогает определить, как пользователи реагируют на рекламу и специальные предложения, и позволяет разделить аудиторию по интересам и поведению.
Финансовый сектор. В банках и страховых компаниях можно отследить, соблюдают ли сотрудники внутренние правила общения. Также технологию используют для выявления подозрительных разговоров и оценки надёжности потребителей, например, перед выдачей кредита.
Этапы внедрения
Прежде чем начинать интеграцию речевой аналитики для бизнеса, необходимо провести подготовительную работу, которая состоит из следующих этапов:
- Определите, что вы хотите анализировать: качество обслуживания, конверсию звонков, NPS (индекс потребительской лояльности) или что-то другое. От этого зависят параметры анализа и настройки системы.
- Выберите платформу, которая соответствует вашим потребностям и бюджету. Есть множество различных решений, как облачных, так и on-premise. Необходимо учитывать функциональность, масштабируемость, стоимость и возможность интеграции с существующими системами.
Например, MTC Exolve имеет свою API-платформу, которая обладает всеми необходимыми функциями для работы в различных сферах.
- Интегрируйте платформу с вашей CRM и телефонией, чтобы получить полную картину клиентского опыта. Она позволит связать данные о звонках с информацией о клиентах и историей их взаимодействия с компанией.
- Настройте параметры анализа: определите ключевые слова, интенты, категории и другие параметры, которые будут использоваться для изучения разговоров. Неправильная настройка параметров может привести к неточным результатам.
- Обучите команду работе с отчётами и рекомендациями, полученными от системы речевой аналитики. Важно, чтобы сотрудники понимали, как использовать информацию для улучшения своей работы и процессов компании.
Какие ошибки могут возникнуть при внедрении?
Одной из основных проблем при внедрении речевой аналитики для продаж является отсутствие чётких ключевых показателей эффективности (KPI). Без них сложно оценить, насколько успешно функционирует система и какие результаты она приносит.
Ещё одна распространённая ошибка — использовать её исключительно как инструмент контроля за сотрудниками. На самом деле, главная задача анализа — выявление проблем и предоставление обратной связи, которая способствует профессиональному развитию работников.
Кроме того, очень важно учитывать мнения операторов, так как они взаимодействуют с клиентами и могут поделиться ценными наблюдениями о типичных трудностях и запросах. И, наконец, большое значение имеет настройка словарей и правил анализа. Неправильная конфигурация может привести к искажению данных, поэтому параметры системы необходимо регулярно проверять и при необходимости корректировать.
Перспективы развития речевой аналитики
Будущее речевого анализа данных выглядит очень привлекательно. Какие изменения ожидают пользователей в ближайшее время:
- Генеративный ИИ сможет автоматически генерировать рекомендации для операторов в режиме реального времени, помогая им решать проблемы клиентов более эффективно.
- Технология сможет прогнозировать вероятность ухода покупателей на основе анализа их разговоров с операторами.
- На основе профиля клиента система научится предлагать наилучший способ построения диалога.
- Объединение данных о звонках с CRM, BI-платформами и другими источниками даст полное представление о клиентском опыте.
Заключение
- Хотите найти решение, как повысить качество обслуживания с помощью ИИ? Обратите внимание на программы для анализа данных. Они легко интегрируются с большинством CRM и при правильной настройке дают хорошие результаты за короткое время.
- Основные преимущества речевой аналитики для бизнеса включают повышение качества обслуживания, увеличение конверсии продаж, снижение количества жалоб и автоматизацию обучения операторов, что позволяет быстрее реагировать на проблемы и улучшать клиентский опыт.
- Аналитика речи применяется в различных сферах: колл-центрах, продажах, службах поддержки, маркетинге и финансовом секторе, где помогает оптимизировать процессы, выявлять скрытые тенденции и улучшать взаимодействие с клиентами.
- Внедрение речевой аналитики требует чёткой постановки целей, выбора подходящей платформы, интеграции с CRM и телефонией, а также правильной настройки параметров анализа и обучения команды работе с системой, чтобы избежать ошибок и получить точные результаты.
