Речевая аналитика: слушаем и слышим клиента

SVQA самая полная интеллектуальная система речевой и голосовой аналитики

Речевая аналитика новая тенденция развития телекоммуникационной бизнес сферы в современных информационных технологиях. В данной статье мы рассмотрим один аспект речевой аналитики – практическое применение в call-центрах обработки вызовов (ЦОВ), анализ удовлетворенности клиентов, основываясь только на голосе и речи звонящего.

В основном приложения речевой аналитики используются для записи разговоров оператора с клиентами, их обработки и анализа. Автоматический или автоматизированный анализ телефонного звонка необходим для получения информации как о деятельности самой компании, ее call-центра, так и потребностях клиента, его удовлетворенности и интересов. Речевая аналитика способна выявить эффективность работы отдела предприятия, например маркетинга, сбыта продукции, разработки продуктов, информационной безопасности (см. рисунок 1).

На сегодняшний день это новое, но стратегически важное средство повышения эффективности бизнеса. Ориентированное на клиента, оно помогает вести успешную борьбу на рынке, сокращать издержки компании и повышать прибыль. Благодаря снижению расходов на обработку вызовов, повышению степени удовлетворенности клиентов и более высокой эффективности обработки вызовов происходят качественные изменения в работе компании. Из центров затрат они превращаются в центры повышения экономической эффективности компании.

Статистика большинства предприятий показывает, что менее 15 процентов звонков оцениваются, анализируются менеджерами компании и используются для последующего улучшения работы компании или наглядного обучения операторов. Используя речевую аналитику, организации могут уделить больше внимания всестороннему изучению вопросов, имеющих большое значение, оперативно решать возникающие проблемы. Речевая аналитика дает возможность Call-центру сократить интенсивность поступления звонков, определяет и анализирует их основные причины, предлагает пути улучшения эффективности работы компании [1].

Контакт-центр – это рабочая среда с высоким темпом работы. Иногда возникают проблемы, требующие немедленного внимания во избежание негативного влияния на контакт-центр, также как и на всю организацию. С автоматическими системами менеджер компании может правильнее расставлять приоритеты, контролировать взаимодействия операторов с клиентами, своевременно выявлять нарушения. Речевая аналитика может значительно улучшить производительность контакт-центра: повысить занятость операторов, точность следования рабочему расписанию, инструкциям, и, в итоге, усовершенствовать качество работы оператора [4].

Одним из самых важных аспектов речевой аналитики является анализ и оценка качества работы операторов (мониторинг качества), как автоматическая, так и производимая менеджерами. Менеджеры должны умело сконцентрировать лучшие силы компании на общую производительность Call-центра. Речевые технологии с точностью определяют высокопрофессиональных сотрудников компании. В случае если, операторы обладают какими-либо дополнительными профессиональными качествами: могут убедить потребителя приобрести дорогой товар (upselling), сделать большее число покупок, разъяснить какие-либо нюансы товара, умеют решать конфликтные ситуации, менеджер Call-центра должен своевременно переключить разговор на нужного оператора или же блокировать поступление звонков к менее компетентному работнику.

Автоматизированные системы контроля звонков позволяют менеджерам записать и проанализировать звонки наиболее успешной работы операторов с клиентами и использовать их на обучающих тренингах с использованием электронных технологий [1].

Рисунок 1. Применение приложения речевой аналитики [3]

Процесс обработки данных при помощи приложения речевой аналитики

Приложения речевой аналитики впервые были разработаны для Call-центров в 2004 г. и с тех пор все еще считаются развивающимся прикладным направлением. Речевые анализаторы записывают, структурируют разговоры оператора с клиентами, преобразуют их в метаданные, по которым осуществляется поиск нужной информации. Структурированные разговоры анализируются с использованием различных технологий. Сначала существовали технологии поиска ключевых слов, которые находили в процессе разговоре ключевые слова и анализировали их. Затем активно начали внедряться технологии распознавания речи (Automated Speech Recognition) и синтеза речи по тексту (Text-To-Speech). Совместное их использование в системах интерактивного взаимодействия с пользователем сегодня становятся все более эффективным средством снижения затрат.

В общем речевая аналитика включает себя три этапа: поиск, категоризацию и автоматическое выявление причины звонка.

Поиск

Приложения речевой аналитики совершают поиск по значениям, словам и фразам, в результате менеджеры контакт-центров получают метаданные для дальнейшего анализа звонков. Таким образом, можно проанализировать большое количество звонков.

Категоризация

Технологии речевой аналитики анализируют, структурируют разговоры оператора с клиентом, подразделяют их на категории: жалобы клиентов, финансовые вопросы, обратная связь, повторяющиеся звонки и даже «эмоционально напряженные» звонки. Категоризация дает как количественную информацию (рост жалоб клиентов, касающихся определенной продукции), так и качественную (звонки, касающиеся качества обслуживания).

Автоматическое выявление причины звонка

Приложения речевой аналитики позволяют менеджерам компании получить быстрые и точные ответы на основные вопросы: почему клиенты звонят, почему уровень клиентской удовлетворенности повышается или понижается, почему наблюдается уход клиентов, какие минусы в продукте или обслуживании требуют немедленного внимания, используют ли операторы неподобающий язык общения, были ли инциденты с верификацией клиентов. В результате менеджеры и руководители контакт-центров могут оперативно решать возникающие проблемы, искать новые возможности увеличения доходов, повышать эффективность работы компании.

Рисунок 2. Процесс обработки данных речевыми анализаторами [3]

Обратимся к практике: автомобильное страхование

Рассмотрим небольшой пример. Компания автострахования решила применить приложения речевой аналитики для того, чтобы улучшить качество работы Call-центра, проанализировать причины звонков клиентов, улучшить обучение операторов, повысить эффективность обработки вызовов.

Как показала практика, приложения речевой аналитики ответили всем требованиям и возможностям компании. В течение первых трех месяцев речевой аналитике удалось распознать несколько мошеннических звонков, что значительно сохранило бюджет компании. Менеджерам компании удалось улучшить качество работы компании и провести квалифицированное обучение операторов. В результате, на больше клиентов, пострадавших в ДТП, стало привозить свои машины в сервисный центр, что привело к сохранению бюджета компании. Кроме того, сократилось поступление повторных звонков клиентов на 40%-50%, компания стала пользоваться спросом у клиентов, получать от них положительные отзывы, значительно улучшилось качество обслуживания. Приложения речевой аналитики позволили менеджерам компании выявить операторов, которым необходимо пройти дополнительное обучение, провести его и тем самым способствовать эффективной работе компании [3].

Рисунок 3. Применение речевой аналитике в компании автострахования

Для чего используем речевую аналитику?

По результатам опроса 2008 г.в большинстве случаев (66%) компании используют речевые анализаторы для улучшения качества обслуживания клиентов [4]. Было отмечено, что посредством речевой аналитики контакт-центры выявляют клиентов, готовых покинуть компанию, ищут способы их удержания (стабилизация клиентской базы); используют приложения для сокращения расходов компании; для улучшения качества мониторинга, а также по другим не менее важным причинам (см. рисунок 4).

Рисунок 4. Необходимость использования приложения речевой аналитике

Речевые технологии являются эффективным методом обеспечения высокого качества работы контакт или call центра, опирающейся, прежде всего, на основные потребности и индивидуальные особенности клиента.

Любая компания, желающая вооружиться стратегически-важным решением, чтобы быть конкурентоспособной, должна обратить особое внимание на приложения речевой аналитики. Эти решения дают любому предприятию независимо от его размера и сложности возможность прислушиваться к мнению своих клиентов, оперативно и четко отвечать на их запросы и оправдывать их ожидания.

Речевая аналитика – это рациональное решение для контакт-центров. Эта технология ведет непрерывный мониторинг качества, предоставляет полезные и действенные данные для компании, регулярно проводит анализ удовлетворенности клиентов, отслеживает процент повторных обращений (основной показатель качества компании — умение оператора решать проблемы клиента с первого звонка). Будучи правильно и своевременно использованной, эта информация позволяет увеличить доходы, снизить расходы предприятия путем сокращения эксплуатационных затрат, и при этом улучшить качество обслуживания клиентов, создать доброе имя и репутацию бренда компании. Обращаясь в такие компании, клиенты сокращают свои расходы и получают более качественный уровень обслуживания. Качество обслуживания клиентов может быть серьезным конкурентным преимуществом компании.

[1] – http://www.icmi.com/Resources/Articles/2008/March/Speech-Analytics-Uncovering-the-Voice-of-the-Customer
[2] – http://www.callcentermagazine.com/showArticle.jhtml?articleID=199703479
[3] – http://www.crmbuyer.com/rsstory/66162.html
[4] – http://callcenterguru.ru/blogs/articles/2009/09/07/