Речевая аналитика ИИ

Что такое речевая аналитика ИИ и как она влияет на работу контакт-центра?

Речевая аналитика на основе искусственного интеллекта (ИИ) — это программное обеспечение для распознавания речи на основе технологий обработки естественного языка и машинного обучения. 

С помощью речевой аналитики можно преобразовывать живую речь в текст, а затем проанализировать этот текст, чтобы получить представление о настроениях, предпочтениях и потребностях клиентов.

В контакт-центрах инструменты речевой аналитики используются для анализа голосовых записей, обеспечивая мгновенный цикл обратной связи для операторов контакт-центра и способствуя повышению качества обслуживания и увеличению продаж. 

Рассмотрим, чем речевая аналитика отличается от разговорного ИИ и как работают решения на ее основе, а также какие преимущества получают контакт-центры и бизнес в целом с ее использованием.

Отличия речевой аналитики от разговорного ИИ

Речевая аналитика — это подраздел разговорного искусственного интеллекта, которых используется в целях бизнеса для транскрибации и лексического анализа записей звонков.

Разговорный интеллект — это более крупное зонтичное понятие, которое включает в себя следующие функции контакт-центра:

• Мониторинг качества обслуживания и голосовые роботы
• Процессы коучинга и обучения сотрудников
• Аналитика производительности работы операторов
• ИИ в реальном времени 
• Генеративный ИИ

Как работает речевая аналитика в контакт-центрах?

Программы для анализа речи собирают и анализируют данные из разговоров с клиентами. Собранная информация может быть представлена на панелях мониторинга, в отчетах и расшифровках звонков. 

Панели мониторинга предоставляют менеджерам контакт-центра информацию в режиме реального времени об объеме звонков, производительности операторов, настроениях клиентов и других показателях. 

Расшифровки звонков — это записи разговоров в текстовом формате, которые используются для обучения и контроля качества обслуживания.

Речевой анализ чаще всего производится в три этапа:

1. Обработка данных. На данном этапе задействуется ряд возможностей искусственного интеллекта, среди которых автоматическое распознавание речи, транскрибация звонков и анализ настроений на основе тональности диалога.
2. Лексический анализ. После этого сервис речевой аналитики классифицирует разговоры, выделяет ключевые слова, формирует краткое описание содержания звонка или производит другие операции в соответствии с заданной инструкцией.
3. Отчетность. Платформа речевой аналитики затем предоставляет подробную отчетность по анализу, включая сведения о качестве обслуживания, преобладающих настроениях, работе агентов и соблюдении регламента работы.

Преимущества речевой аналитики

В зависимости от размера компании, отрасли, размера контакт-центра и других факторов на первый план будут выходить разные плюсы речевой аналитики. Универсальными преимуществами являются следующие:

• Увеличение количества проверяемых звонков. Команды контроля качества в колл-центрах проверяют в среднем в месяц от 2 до 4 звонков оператора. С помощью речевой аналитики организации могут легко проверять до 100% вызовов.
• Отслеживание выполнения KPI. Речевая аналитика позволяет службам поддержки клиентов проводить анализ любых показателей взаимодействия с клиентами — от частоты эскалации запросов и выхода за рамки скрипта до удовлетворенности клиентов и среднего времени обработки вызова. 

Решения на основе речевой аналитики могут определять области, в которых операторы отстают в показателях качества, и предоставлять полезную информацию для улучшения их работы. 

• Мгновенная обратная связь. Благодаря более быстрому анализу и 100% охвату звонков, супервайзеры могут сразу же предоставлять индивидуальную обратную связь операторам. Многие контакт-центры начали внедрять ИИ ассистентов, который могут подсказывать операторам в режиме реального времени. 
• Повышение операционной эффективности. Речевая аналитика снижает потребность в трудоемких процессах проверки, позволяя контакт-центрам максимизировать операционную эффективность и обрабатывать большие объемы звонков. 

Голосовые помощники, работающие на основе технологии преобразования текста в речь/речи в текст предлагают широкие возможности для самообслуживания клиентов по типовым запросам, освобождая ресурсы операторов для разрешения более сложных ситуаций.

• Персонализированное обучение. Благодаря расширенной оценке показателей и характеристик звонков каждого оператора, руководители и команды развития персонала могут составлять индивидуальные обучающие программы для операторов.
• Улучшение качества обслуживания клиентов. Речевая аналитика предоставляет подробную информацию о потребностях и предпочтениях клиентов. С помощью анализа настроений команды могут выявлять факторы, создающие положительный клиентский опыт, и индикаторы негативного впечатления об обслуживании, чтобы влиять на впечатления и жизненный цикл клиентов.

• Идентификация проблем и управление ими. Речевая аналитика может идентифицировать ключевые слова и фразы, используемые при взаимодействии с клиентами. Информация о проблемных звонках может мгновенно поступать супервайзерам на почту или в мессенджеры. Благодаря уведомлениям, руководители способны принять своевременные меры по корректировке сложных ситуаций, а затем с помощью отчетов и дашбордов оценить эффективность своих решений.
• Анализ настроений клиентов. Учитывая характеристики речи, такие как громкость и высота голоса, речевая аналитика может определить, какие эмоции испытывает говорящий в данный момент. Это позволяет контакт-центрам оценивать общий настрой клиента по отношению к компании и принимать целенаправленные меры воздействия на клиентов из группы риска.

Заключение

Мы рассмотрели отличия речевой аналитики от разговорного искусственного интеллекта, особенности работы решений на основе речевой аналитики ИИ, преимущества для контакт-центров и бизнеса от ее использования.