Нам уже знакомы успешные примеры внедрения синтеза речи в украинских компаниях. Но речевая аналитика пока что тема малоизвестная.
Аналитика речи в контакт-центре – это анализ записей разговоров операторов, по ключевым словам, запросам и даже интонациям. Это десятки тысяч записей в сутки. При этом менеджер по контролю качества прослушивает в день около 32 звонков. На один 3-минутный разговор ему нужно выделить 15 минут своего времени. Прослушать запись, выставить оценки, сверить внесенные в ходе разговора данные в CRM, зафиксировать фидбек супервайзеру для дальнейшей работы с оператором.
Отделами контроля качества оценивается до 12% звонков. Аналитика речи оценивает до 95% звонков. Хотя, иногда может быть и 60%. Эта погрешность связана с помехами на линии (клиента плохо слышно на улице из-за ветра), интонацией, от которой зависит смысл сказанного, диалектов, ударений и т. д.
Rogers в США, внедрив аналитику речи, сократил количество повторных обращений клиентов на 25%. Вопросы решались при первом обращении в 80% случаев. А доход на один звонок повысился на более чем 100%.
В России аналитику речи впервые внедрили в Национальной службе взыскания. Если во время телефонного диалога происходят неурядицы – длинные паузы, ссоры, споры – это сразу становится известно супервайзеру.
Среди российских банков первым, кто установил автоматический речевой сервис, был ТрансКредитБанк. Его клиенты узнают об адресах отделений и банкоматов без участия оператора контакт-центра. Для получения информации достаточно назвать по телефону свой область и город.
Аналитика речи помогает выяснить, кто из операторов неправильно поздоровался, неточно ответил клиенту. Но самое главное, что система вычисляет, с какими запросами обращаются клиенты и что они думают относительно конкретного предложения. Это аналитика больших массивов данных, известная как data mining. Система вычисляет, как потребители отнеслись к товару, анализируя их ответы операторам. А продвинутые системы даже определят настроение клиента в этот момент. Эта опция уже позволяет определить раздражающие факторы в разговоре.
Так руководитель может видеть звонки по типам на примере одной из систем анализа речи. Синий – стандартные звонки. Желтый – проблемы с качеством работы сотрудника. Красный – упущенная продажа. Зеленый – позитивный отзыв. Фиолетовый – клиент в зоне риска.
Для аналитики речи запись разговора разбивается на 2 потока: голос клиента и голос оператора. Анализируется каждая часть отдельно.
Вендоры говорят, что внедрять систему аналитики речи стоит, если операторов в колл-центре больше 100. Но оценивать надо не количество, а окупаемость этой системы, ведь инвестиции велики. Оптимистичный прогноз окупаемости – 1-2 года, а более реалистичный – 3-5 лет.
Кроме того, понадобится время для установки и настройки системы. Это занимает около 2 недель, плюс 2 месяца на оформление документов (описание правил, юридические моменты обработки голоса, интеграция в другие системы и т.д.).
Системы аналитики речи знают около 10 самых популярных языков мира. Среди них – русский, но не украинский. Это большой недостаток для украинских компаний.
Аналитика речи вряд ли станет трендом ближайшего года или даже трех. Ее внедрение требует крупных инвестиций, а все ее задачи сегодня решают отделы контроля качества и аналитики. Но в перспективе десяти лет автоматизация этих задач и обработка больших массивов обращений станет неизбежной.