Речевая аналитика

Компаниям, сотрудники которых много общаются с клиентами по телефону, необходимо контролировать их работу. Ранее для этого использовали запись или прослушивание разговоров, но такие меры имеют низкий коэффициент полезного действия. Если разговоров сотни или тысячи, прослушать их все невозможно, значит, обеспечить 100% контроль – тоже. Современные технологии позволили сделать автоматическими расшифровку и анализ телефонных бесед.

Речевая аналитика – это программный инструмент, позволяющий переводить телефонный разговор в текст, анализировать его по заданным параметрам, выдавать результат в требуемом формате.

Зачем нужна речевая аналитика?

В зависимости от того, в какой компании, с какой целью применяется речевая аналитика, ее использование будет приводить к разным последствиям.

• Повысится эффективность работы продавцов за счет получения материала для корректировки скриптов, контроля, «работы над ошибками».
• Поднимется уровень качества обслуживания клиентов, так как станет легко выявлять работников, которые не дают нужной информации, грубят, перебивают собеседников.
• Будет получена информация о конкурентах, взгляд на них или на саму компанию с точки зрения самого объективного судьи – клиента.
• Уменьшится объем работы у техподдержки. Появятся сведения о часто задаваемых вопросах или проблемах, ответы на которые проще включить в текст автоответчика, чтобы сообщение сразу прослушал каждый звонящий в сервисную службу.
• Безопасность в компании станет надежнее. По ключевым словам и выражениям можно отследить попытки передачи коммерческой тайны, личного номера мобильного телефона, названий конкурентов, другой запрещенной правилами компании информации.

После того, как внесены необходимые изменения в скрипты, сообщения автоответчика, функция аналитики сведется к контролю работы сотрудников, общающихся с клиентами по телефону. Отчет о работе сотрудника поможет узнать, использует ли он скрипты, сообщает ли клиенту всю установленную информацию, реагирует ли на реплики или замечания. Также легко контролировать вежливость, культуру речи персонала, соблюдение требований службы безопасности, сохранение коммерческой тайны.

Как работает речевая аналитика?

1. Запись телефонного разговора переводится в печатный текст. Речь делится паузами на простейшие отрезки – фонемы. Слова автоматически распознаются, после чего записываются текстом. При этом слова клиента отделяются от речи менеджера для удобства и объективности анализа.
2. Автоматическая аналитика речи. По заранее установленным параметрам проводится анализ на содержание стоп-слов, пауз, перебиваний, других нарушений в поведении работы менеджера. Кроме того, по отдельным словарям разыскиваются заданные слова или фразы, которые позволяют узнать, пользуется ли сотрудник скриптами, дает ли обязательную информацию клиенту и т.п.
3. Разговорам автоматически присваиваются теги по заданным правилам. Например, если фразам из списка стоп-слов присвоить тег «ненормативная лексика», можно будет сразу узнать, если разговор велся в недопустимом тоне. При этом программа понимает, когда запрещенные выражения использовал клиент, пропускает их, если нужно.
4. При составлении отчетов программа пользуется проставленными тегами, поэтому легко получить нужную выборку. В текстовой расшифровке каждого разговора проблемные места выделены разными цветами, так что работать с файлами удобно.
5. После окончания работы программы можно, например, найти любой разговор заданного сотрудника по теме, времени, другим параметрам или узнать, когда и какие правила он нарушал.

Можно пользоваться встроенными словарями или создавать свои, где будут, например, названия компании или конкурентов, наименования товаров или услуг, информация об акциях и т.п.

Системы распознавания речи

Разделить разговор на отдельные слова, определить, кто из собеседников их сказал, понять, кто кого перебивал, не было ли некомпетентного молчания, позволяют системы распознавания речи.

Yandex и Google

Самые эффективные модули речевой аналитики – продукты Яндекса или Гугла, которые они разрабатывали, прежде всего, для собственных поисковиков и приложений. Речевая аналитика Яндекса – Yandex SpeechKit, Гугла – Google Speech API. Большая часть предлагаемых сервисов работают на одном из этих программных инструментов или применяют их одновременно для повышения точности распознавания.

Операторы

Используется для анализа разговоров и человеческий труд. Операторы специальных сервисных центров или штатные сотрудники компаний прослушивают разговоры, вручную ставят теги или делают пометки, отвечающие запросу.

Конечно, скорость работы людей значительно ниже, чем у компьютера. Такой способ применяют для маленьких объемов, выборочной проверки или поиска информации, которую невозможно задать алгоритмом.

Машинный центр

Некоторые сервисные компании используют собственные программы для расшифровки и анализа разговоров. Машинные методы, независимо от того, собственная это разработка или использование чужих программных продуктов, гораздо эффективнее и быстрее труда операторов. Компьютерные технологии позволяют за считанные часы выдавать аналитическую информацию о работе call-центра с десятками сотрудников, непрерывно говорящих по телефону. Кроме того, машинный труд значительно дешевле человеческого.

Речевая аналитика: мифы и реальность

Некоторые компании не хотят пользоваться предлагаемой услугой автоматической аналитики разговоров, так как о ней возникло немало мифов, не соответствующих действительности.

• Миф 1: сервис речевой аналитики долго и сложно подключать.

Принципы использования характерны для любого программного обеспечения. Индивидуальная доработка стоит дорого, занимает больше времени. Готовое решение подходит большинству компаний, устанавливается и настраивается службой поддержки за пару дней. При подключении сервиса речевой аналитики к виртуальной АТС можно пользоваться готовыми словарями, которые уже включают большинство устойчивых выражений, используемых сотрудниками всех компаний с аналогичной деятельностью. Остается только задать свои настройки.

• Миф 2: сервис используют исключительно отделы продаж и маркетинга.

Ограничений нет, все зависит от того, нужно ли какому-то отделу или службе получать информацию из телефонных разговоров. Служба контроля качества обслуживания может делать собственные выборки, например, по грубым словам, выражениям «буду жаловаться», «в суд подам» и т.п. Служба безопасности может вычислять попытки перевести разговор на личный мобильный телефон, отследить по ключевым словам передачу информации, составляющей коммерческую тайну.

Бывают нестандартные задачи. Например, для отдела PR или рекламы посчитать количество упоминаний названия бренда за день радиоэфира после оплаченной рекламной кампании. Или для выбора дальнейшей стратегии развития компании сравнить анализ работы сотрудников аутсорсингового call-центра с результатами штатного персонала.

• Миф 3: сервис одинаково эффективен для больших и маленьких компаний.

Безусловно, маленькой компании тоже полезно получать аналитические данные по работе менеджеров. Однако его легко получить любым способом: личным контролем прямого руководителя или заказом анализа в компании, применяющей труд операторов. Эффективность автоматической аналитики многократно возрастает с ростом количества звонков. Чем их больше, тем поразительнее результат, точнее картина. Если количество звонков в день начинается от 50-100 и доходит до 1000 или более, то кроме машинного нет способа получить полный точный анализ. Операторам над таким объемом придется работать месяцами, если не годами.

Вся правда о сервисе речевой аналитики

• 97% – точность распознавания речи. Система по паузам разделяет речь на отдельные слова, которые переводит в текст.
• 2 рабочих дня займет установка с последующей наладкой системы при выборе готового решения. Встроенных словарей достаточно для аналитики разговоров большинства компаний.
• 5 минут требуется для автоматического анализа данных по 28 параметрам и 30 фильтрам. Добиться такой тщательности и скорости при использовании человеческого труда невозможно. Операторы анализируют разговоры только при необходимости получения каких-то сложных данных или при работе с небольшим количеством звонков.
• Аналитические данные пригодятся для применения в отделах продаж, маркетинга, рекламы, PR, службах контроля качества или безопасности.
• От 50 звонков в день – порог, когда машинное решение для анализа, выявления закономерностей больших данных, становится наиболее эффективным.

Речевая аналитика для бизнеса – необходимый инструмент для получения аналитических данных по разговорам. Система расшифрует записи, переведет их в текст, найдет и отметит интересующие моменты, обеспечит удобство работы с полученными результатами. Чем больше сотрудников компании в течение рабочего дня говорят по телефону, тем эффективнее внедрение автоматического сервиса для анализа разговоров. Аналитические данные пригодятся в работе не только отделов продаж или техподдержки, но и служб контроля качества, безопасности. Пользоваться услугой могут крупные торговые и сервисные компании, банки, государственные и муниципальные службы по обслуживанию населения, справочные и информационные бюро, call-центры.