Речевая аналитика в бизнесе: как контролировать звонки, не слушая их

По данным аналитического агентства Market Research Future, глобальный рынок речевой аналитики ежегодно растет более чем на 24 %. По мнению экспертов, ключевой драйвер распространения этой технологии – стремление компаний обеспечить максимальную удовлетворенность клиентов и превзойти их ожидания. Анализ звонков показывает скрытые идеи из разговоров с клиентами, дает лучшее понимание о требованиях, которые предъявляют клиенты, и помогает предвидеть потребности покупателей.

Что из себя представляет технология речевой аналитики и какие возможности она предоставляет бизнесу, читайте в нашем материале.

Как работает речевая аналитика

Речевая аналитика позволяет отследить мельчайшие нюансы в разговоре менеджера с клиентом и тем самым помогает улучшить качество обслуживания

Любая компания заинтересована в том, чтобы анализировать качество коммуникации с клиентами и повышать уровень их лояльности к компании. Сегодня детальную аналитику переговоров можно выполнять благодаря подключению офиса к IP-телефонии. Офисные АТС – стационарные и облачные – позволяют записывать разговоры и вести их архив для последующей обработки.

В среднем один оператор кол-центра обрабатывает в день около 200 звонков от клиентов. Однако отдел по контролю качества способен вручную проанализировать лишь небольшую часть от всего объема. В связи с этим принимать важные управленческие решения на основе лишь частичных данных об отзывах и оценках качества со стороны клиентов становится проблематичным.

На помощь приходит «умная» аналитика звонков. Это технология на базе искусственного интеллекта, которая распознает речь и анализирует звонки как в записи, так и в режиме реального времени.

Умные алгоритмы моментально переводят речь человека в текст. Designed by macrovector / Freepik

Работа системы speech analytics проходит в 3 этапа:

1. Сбор данных – собирает информацию об операторе, дате и времени звонка, данные о клиенте.
2. Обработка данных – распознает речь, переводит ее в текстовый формат, обрабатывает различные аудиосигналы: паузы, интонацию, длительность разговора и прочее.
3. Создание отчета – все закономерности в разговоре выдаются в виде структурированного документа.

Обработка данных — ключевой этап. Здесь речевая аналитика звонков задействует три механизма:

1. Распознавание речи – система выделяет отдельные фразы и слова, распределяет их по смыслу и значению, создает на основе распознавания текстовый документ.
2. Тег-аналитика – система набора тегов из категорий слов, которые помогают проанализировать коммуникацию менеджера и клиента. К примеру, такими категориями могут быть наборы вводных слов, слов-паразитов, выражения сомнения или убеждения.
3. Разделение аудиодорожек – система вычленяет из записи речь менеджера и речь клиента, отмечает, где дорожки пересекаются, прерываются, звучат по отдельности.

Речевая аналитика снижает нагрузку на сотрудников кол-центра и позволяет оптимизировать скрипты работы с клиентами

По анализу входящих звонков можно понять динамику переговоров. В готовом отчете система может разметить, сколько пауз было в разговоре, как часто собеседники перебивали друг друга, сколько по времени говорил каждый из них.

Передовые технологии машинного обучения позволяют добиться почти 100 % распознавания речи. При этом, в отличие от человека, «робот» не упустит ни одного слова или интонационного нюанса в разговоре.

#FEEDBACK_FORM_ANIMATED#

В чем преимущества применения системы речевой аналитики

Внедрение речевой аналитики обеспечивает бизнес внушительным объемом данных о коммуникации с клиентом. Система позволяет улучшить работу компании сразу по нескольким направлениям:

• Персонализация коммуникаций – на основе данных речевой аналитики сотрудник контакт-центра может выстроить индивидуальный сценарий переговоров с каждым клиентом.
• Точность данных – сотрудникам отдела по контролю качества больше не нужно вручную анализировать несколько сотен звонков в день. С помощью речевой аналитики этот трудоемкий процесс можно автоматизировать. Система сама находит сильные и слабые моменты в речи менеджеров, выделяет ключевые слова и фразы в отчете и позволяет тем самым оценить степень удовлетворенности клиентов.
• Оптимизация переговоров – речевая аналитика может точно указать на места в разговоре, где клиент проявил негативную реакцию или, наоборот, выразил одобрение в отношении слов менеджера. За счет этого отдел по контролю качества может составить проработанные шаблоны, которые будут отвечать всем клиентским запросам и потребностям.
• Сбор данных – компании не нужно тратить время и человеческие ресурсы на сбор обратной связи от клиентов. Голосовые данные обеспечивают максимально наглядную картину о том, насколько клиент удовлетворен обслуживанием.
• Улучшение коммуникаций с клиентами — по анализу звонков составить новый эффективный сценарий для менеджера, чтобы тот быстро решал вопросы клиента. Кроме того, система позволяет выявить скрытые или очевидно неявные запросы клиентов и на их основе создавать новые продукты и услуги.
• Оптимизация бизнес-стратегий – аналитика разговоров опытных менеджеров позволяет создавать более эффективные стратегии ведения переговоров для начинающих сотрудников. Это поможет новичкам быстрее вникнуть в решение сложных задач, ускорит их профессиональный рост.
• Планирование расходов – из-за некачественного обслуживания и слабой продуктивности компания может потерять даже самого лояльного клиента. А это приведет к снижению прибыли. Speech analytics выявляет уязвимые места в коммуникации, чтобы бизнес мог более эффективно распределить затраты в части клиентского сервиса.

Речевая аналитика сегодня играет решающую роль в понимании неудовлетворенности клиентов. Это помогает компании снижать риски и обучать свой персонал таким образом, чтобы обеспечить наиболее качественное сервисное обслуживание.