Описание проекта
Речевая аналитика — это сервис, позволяющий автоматически обрабатывать 100% звонков путём распознавания речи, перевода аудио в текстовый формат, детального анализа и составления отчётов. Система включает три основных компонента:
- Speech-to-Text — технология распознавания слов. Она переводит речь в текст при помощи искусственного интеллекта.
- Тегирование разговора — для анализа речи создаются теги, включающие наборы фраз. Например, тег «слова-паразиты» содержит фразы: «это самое», «как бы», «типа», «короче», «в принципе» и т. п. Другие теги — «недовольные восклицания», «мат, оскорбления», «слова-извинения», «жалобы», «неуверенность», «повторные обращения», «плохая связь» и т. п. Количество тегов зависит от алгоритма системы речевой аналитики — чем их больше, тем детальнее разбор разговора.
- Разделение звуковых дорожек — этот компонент распознаёт речевые потоки, обособляет речь менеджера и клиента. С его помощью анализируются проблемные участки: разрывы звуковых дорожек означают молчание, наложение дорожек друг на друга — перебивание.
Итоговый отчёт системы речевой аналитики выглядит как расшифровка звонка в текстовом формате. Внешне это напоминает окно мессенджера, где речь абонентов представлена в виде сообщений с выделенными тегами. Каждому тегу соответствует свой цвет, например, «мат, оскорбления» — красный, «слова-паразиты» — серый и т. д.
Аналитика звонков нужна не только для того, чтобы контролировать качество работы менеджеров отдела продаж и операторов контакт-центра. Она позволяет решать обширный круг задач.
- Сбор данных. Компании тратят много времени и ресурсов на сбор обратной связи от клиентов. Речевая аналитика наглядно показывает, насколько клиенты удовлетворены качеством обслуживания.
- Выявление спроса. Анализ запросов клиентов даёт понимание, какие позиции наиболее популярны в настоящий момент. Пересмотр плана закупок в пользу этих позиций и корректировка маркетинговых активностей помогут увеличить продажи.
- Оценка конкурентоспособности. Нередко в разговоре клиенты упоминают, что у конкурентов более быстрая доставка, удобнее график работы и т. п. Эта информация подскажет, как улучшить сервис.
- Улучшение работы сотрудников. Менеджеры и операторы контакт-центра, зная о постоянном анализе качества звонков, работают более старательно.
- Обнаружение ошибок в общении. В отчётах речевой аналитики, где выделены все проблемные моменты общения, найдутся ответы на вопросы: почему сотрудники упускают лиды, почему клиенты не возвращаются, из-за чего ушёл крупный заказчик? Корректировка поведения позволит минимизировать ошибки.
- Оценка менеджеров. Сервис «подсвечивает» сильные и слабые стороны менеджеров по продажам. Один сотрудник может быть эффективнее в холодных звонках, другой — в решении конфликтных ситуаций. Это позволит грамотно распределить силы и увеличить эффективность работы.
- Оценка действующих скриптов. Отчёты помогут выявить слабые места в используемых алгоритмах общения с клиентами и усовершенствовать их.
- Обучение новичков. Расшифровки разговоров лучших продавцов можно превратить в пособия для обучения новых сотрудников.
- Защита от утечки данных. При обнаружении раскрытия конфиденциальной информации в диалоге с клиентом, оперативное реагирование позволит предотвратить утечку важных данных и возможные финансовые потери.
Подытожим: речевая аналитика автоматизирует контроль качества общения. Отчёты полезны не только руководству контакт-центров и отделов продаж, но и маркетологам — для оценки спроса, качества лидов, конкурентных преимуществ. А также службе безопасности — для выявления случаев раскрытия конфиденциальных данных. Инструмент работает на увеличение продаж, и в этом его главная польза для бизнеса.
