Решения для омниканального обслуживания клиентов все чаще дополняются возможностями искусственного интеллекта, чтобы ускорить обработку информации и разгрузить операторов. В продукте Контакт-центр, разработанном MCN Telecom, ИИ интегрирован в сервис Речевая аналитика.
Рассмотрим, как настраивать Речевую аналитику и какие преимущества получает бизнес с использованием данной функциональности.
Что такое Речевая аналитика?
Речевая аналитика — это сервис для автоматического анализа устных и письменных диалогов с помощью искусственного интеллекта.
Настроив Речевую аналитику получится обрабатывать диалоги по заданным инструкциям и представлять полученные данные в виде отчета.
К основным возможностям Речевой аналитики относятся:
- Краткое описание диалогов
Искусственный интеллект резюмирует содержание диалога, выделяя ключевые сообщения беседы. Оператор просматривает короткий текст, если клиент общался с его коллегами или ботом, чтобы клиенту не пришлось заново рассказывать о проблеме. Супервайзер сможет быстро проверить, о чем разговаривали менеджеры в течение дня или другого выбранного периода времени.
- Определение типа обращения
Искусственный интеллект классифицирует диалоги на основе словарей либо с помощью кастомных инструкций, которые настраиваются пользователем самостоятельно. Оператор контакт-центра видят, звонил потенциальный или действующий клиент и по какому вопросу — интерес к новому продукту, жалоба на качество услуг, обращение в связи с неработающей услугой и так далее.
- Триггерная отправка данных по API
После выявления звонков с определенным содержанием, например, жалобой на качество обслуживания, система отправит оповещение. Доступна отправка SMS, email, сообщения в мессенджер, создание задачи в СRM — всего 30 интеграций для разных задач. Данная функция настраивается самостоятельно пользователем.
Как настроить Речевую аналитику?
Чтобы начать настройку Речевой аналитики, необходимо перейти в раздел продукта Контакт-центр. Дальнейшая последовательность действий будет следующей:
- Во вкладке Классификатор добавить инструкцию для ИИ по обработке диалогов.
– режим запуска анализа диалога (автоматический или ручной)
– количество токенов в заданной инструкции и ответах ИИ
– температура от 0 до 1 (ноль — самые вероятные ответы и речевым конструкциями с минимумом творчества, единица — более творческие и непредсказуемые ответы)
– запись ответов чата в тег и тегирование диалогов - После этого выбрать сценарии и пользователей, к диалогам которых будет применяться инструкция.
- Затем добавляется название инструкции, ее описание и при необходимости комментарий.
- Затем на вкладке «Сценарии» указывается, какие сценарии будут обрабатываться выбранной инструкцией.
- Результаты анализа диалогов отображаются в виде таблицы во вкладке Речевая аналитика.
Чем полезна Речевая аналитика в Контакт-центре?
Обработка диалогов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) в продукте Контакт-центр приносит множество преимуществ, вот несколько ключевых аспектов.
- Контроль за соблюдением использования скриптов и стандартов качества обслуживания
Речевая аналитика автоматически анализирует разговоры операторов с клиентами, проверяя соответствие используемых фраз установленным скриптам и стандартам. Это позволяет руководителям оперативно выявлять отклонения и корректировать переговоры сотрудников с клиентами, что ведет к повышению качества обслуживания. - Выявление повторяющихся ошибок для обучения сотрудников
Анализируя множество разговоров, система выявляет часто встречающиеся ошибки в общении сотрудников с клиентами. Это помогает разработать целенаправленные обучающие программы и тренинги, чтобы избежать повторения таких ошибок в будущем. - Прицельная работа с конфликтными ситуациями
Речевая аналитика позволяет быстро обнаруживать и классифицировать конфликтные ситуации, предоставляя супервайзерам возможность оперативно вмешаться и решить проблему. Это снижает уровень стресса у сотрудников и увеличивает удовлетворенность клиентов. - Повышение лояльности клиентов
Благодаря анализу всех взаимодействий с клиентами, компания может выявить и устранить факторы, вызывающие недовольство, что способствует улучшению клиентского опыта и увеличению лояльности. - Персонализация рекламных кампаний
Речевая аналитика позволяет отслеживать и анализировать разговоры с клиентами, выявляя ключевые потребности, предпочтения и болевые точки. Эта информация может быть использована для персонализации рекламных предложений и акций. Например, если аналитика показывает, что клиенты часто упоминают конкретный продукт или услугу, можно направить соответствующие рекламные предложения именно тем пользователям, которые выражают интерес к этим категориям. Это повышает вероятность успешных конверсий, улучшая эффективность маркетинговых кампаний. - Премирование сотрудников
Речевая аналитика помогает объективно оценить качество работы сотрудников контакт-центра. С помощью анализа разговоров можно выявить, кто из сотрудников демонстрирует высокий уровень профессионализма в общении с клиентами, умеет эффективно решать их проблемы и сохраняет позитивный настрой в диалоге. Такие данные позволяют справедливо премировать лучших сотрудников, мотивируя их на дальнейшую работу и улучшение качества обслуживания. Это также способствует обучению и развитию менее опытных работников, которые могут ориентироваться на лучших коллег.
К выводам
Использование Речевой аналитика на основе ИИ в продукте Контакт-центр необходимо для выявления областей роста в клиентском сервисе, оптимизации скриптов, соблюдения стандартов обслуживания, а также оперативного решения конфликтных ситуаций. Это способствует не только снижению операционных затрат, но и росту удовлетворенности и лояльности клиентов, что в конечном итоге ведет к увеличению доходов и укреплению конкурентных преимуществ на рынке.
Таким образом, внедрение речевой аналитики становится стратегически важным решением для современного бизнеса, стремящегося к высокому уровню обслуживания и успешному развитию бизнеса.
