Речевая аналитика звонков

Аналитика звонков

Исследования, проведенные TARP по изучению клиентских жалоб в 200 крупнейших компаниях мира показали очень интересные выводы:

=

Только 20-25% жалоб вызваны низкой квалификацией операторов (незнание и несоблюдение процедур, пробелы в знаниях, некорректное поведение)

=

В части случаев, 15-20% жалобы вызваны сложностью самих клиентов — нереалистичные ожидания либо ошибки клиентов

=

И самая большая причина жалоб – это проблемы внутри самой компании, 55-65% жалоб вызваны недостатками в продуктах/сервисах, непрозрачной маркетинговой политикой, ошибками биллинга и тяжелыми бизнес процессами

Чтобы понять в чем же причина жалоб нужно каким-то образом провести аналитику телефонных разговоров, что является нетривиальной задачей, ведь для прослушивания разговоров 100 операторов нужно еще 100 контроллеров качества, которые будут постоянно их слушать и анализировать.

Традиционный анализ взаимодействий с клиентами не дает нужного результата, по следующим причинам:

Контролеры качества фокусируют 80% усилий на проблемах агентов (поведение, компетенции), но не на проблемах в компании

82% компаний прослушивают не более 10 звонков на каждого агента в месяц

Ручным способом невозможно выявить тренды и систематические проблемы в интересующих тематиках, так как для этого нужно провести полный анализ всех телефонных разговоров

Компания NovaIT активно внедряет решения по речевой аналитике, которые способны автоматизировать контроль качества и обеспечить 100% обзор по всем телефонным разговорам. После регистрации телефонного звонка, включается фонетическое распознавание, семантическое распознавание и на выходе получается полная транскрипция звонка в текст с разбиением звонков по категориям («жалоба», «обещание оплаты», «проблемы с личным кабинетом» и т.д.).

Аналитика звонков также может включать разделение разговоров по тематикам, эмоциональным характеристикам, тишине и др.

Существует несколько способов аналитики телефонных звонков:

Z

Распознавание слов (поиск ключевых слов), в данном подходе используется фонетическое распознавание – анализируется набор фонем, что позволяет определить необходимые слова при аналитике звонков. Важным моментом является то, что предварительно нужно определить ключевые слова, по которым будет делаться поиск.

Z

Полнотекстовая речевая аналитика. В данном случае используются LVCSR грамматики (Large Vocabulary Conversational Speech Recognition engine) –комплексная технология, которая дополнительно использует базовые наборы слов (би-граммы, три-граммы и т.д.) с учетом накладывания на них лингвистических и акустических моделей. Это позволяет сделать полную индексацию записанного разговора и построить аналитику без предопределения ключевых слов.

Второй подход является более тяжеловесным, так как требует много вычислительных ресурсов и профессионального консалтинга, потому имеет смысл использования в проектах где есть хотя бы 100 операторов. Первый же способ подойдет даже для небольших контакт центров поскольку не требует значительных финансовых вложений и дает быстрые результаты.

Компания NovaIT предлагает решения, которые используют оба способа, ввиду того, что в каждом случае имеет смысл предлагать тот или иной вариант аналитики телефонных разговоров.

Аналитика звонков также может включать разделение разговоров по тематикам, эмоциональным характеристикам, тишине и др.

Распознавание слов позволяет анализировать можно не только проблемные, но и отличные звонки.

Z

Основные направления исследования проблемных звонков:

Z

Основные направления исследования отличных звонков:

=

Жалобы клиентов

=

Длинные звонки

=

Удержания, трансферы

=

Тишина

=

Повторные звонки

=

Грубость, раздражение

=

Благодарности клиентов

=

Соблюдение сценария

=

Клиент ориентированные агенты

=

Согласие в продажах

=

Обещание оплаты

Аналитический движок LVCSR типа дает безграничные возможности для аналитики. Например, можно сравнить успешные и не успешные продажи, алгоритм следующий — система автоматически сравнивает слова и фразы в двух выборках звонков (успешные и не успешные продажи) в специальном отчете, по результатам отчета оптимизируются сценарии обработки вызовов с учетом лучших практик.

Внедрение системы аналитики звонков в коллекторских агентствах приводит к следующим результатам:

Повышение обещания оплаты от 6 до 15%, за счет внедрения эффективных формулировок

Сокращение диалогов с тишиной на 33%

Уменьшение брошенных трубок клиентами на 4% и т.д.

Возможности речевой аналитикой не ограничиваются только телефонными звонками. На сегодняшний день технологии позволяют проводить аналитику аудио взятого из любого источника. Для этого в отделении, точке продажи устанавливается высокочувствительный микрофон для записи общения сотрудников и клиентов. Далее аудио подвергается алгоритмам аналогичным аналитике телефонных звонков. На выходе компании получают возможность контроля качества обслуживания «на местах», что является достаточно мощным инструментом контроля качества по сравнению с обратным звонком либо «тайным покупателем».

Такое использование речевой аналитики имеет определенные ограничения по сравнению с телефонными звонками — шумное окружение и невозможность разделения аудио клиента и сотрудника, но, тем не менее удачно эксплуатируется во многих сферах – от банковских отделений до сетевых аптек.

Компания NovaIT обладает многолетним опытом внедрения сложных комплексов с применением технологий распознавания и синтеза речи, а также их интеграции с информационными системами заказчика.

На базе каких технологий строим: