Распознавание речи и аналитика

Современные технологии позволяют бизнесу применять технологии, что всего несколько лет назад казались фантастикой. Так, системы речевой аналитики позволяют контролировать работу сотрудников колл-центра или отдела продаж, составлять статистику по обращения, и многое другое.

Расскажем детально про использование системы распознавания речи и аналитики: как работает сервис, какие сферы применения, и как поможет повысить эффективность работы компании.

Что такое речевая аналитика?

Для использования речевой аналитики необходимо использовать систему распознавания речи и ее преобразования в текст. На основе полученных данных, можно проводить исследования диалогов сотрудников с клиентами, и даже выявлять общения по телефону на личные темы.

Для распознавания речи производится запись звонков сотрудников, а система распознавания автоматически расшифровывает записи в текст. Это позволяет разделить полученные данные на кластеры по содержащимся словам. Для примера, это позволит определить причины неудовлетворенности клиентов, и выстроить правильные бизнес-процессы.

Нередко причиной низких продаж является некорректное общение сотрудников с клиентами. И согласитесь, что самостоятельно прослушивать все звонки просто нереально, а выборочное не позволит получить полную картину.

Также системы распознавания речи могут определять эмоциональную окраску диалога. Это позволит выявлять факты грубого и недопустимого тона в общении с клиентами, но иногда и выявить обратные факты со стороны клиентов.

Технические возможности решений позволяют с максимальной точностью разделять речь клиента и сотрудника. Также можно внедрить в сервис тематические словари, соответствующие сфере деятельности вашей компании, максимально точно адаптировав доступные инструменты для аналитики.

Сферы применения

Системы распознавания речи и последующей аналитики полученных данных, могут применяться для решения самого широкого круга вопросов и задач. Однако можно выявить два основных направления, используемых компаниями.

Оценка качества. На основе анализа клиентских обращений, речевая аналитика позволит определить качество предоставляемого сервиса сотрудниками контактного центра.

Анализ позволит определить, что при разговоре с клиентом сотрудник отклоняется от установленного скрипта, что снижает конверсию. Это в свою очередь позволит устранить недочеты в работе.

Также мы уже упомянули о возможности определения в авторежиме тональной окраски диалога с клиентом. Это также позволит максимально быстро выявлять факты недопустимого общения в разговорах, и устранять последующие конфликтные ситуации.

Аналитика. На основе полученных данных, можно не только определять спорные ситуации в обслуживании. На основе статистики можно определить причины недовольства клиентов, анализировать новые подходы в работе, эффективность их применения.

Персонализированная аналитика

Речевая аналитика работает не только на основе распознавания речи и его преобразования в текст, ведь это не менее объемная информация, чем самостоятельное прослушивание телефонных разговоров. Для анализа в систему можно внедрить словари, в зависимости от поставленных задач, либо использовать поиск по словам и фразам.

Для примера, вами поставлена задача, определить причины недовольства клиентов. Для этого необходимо включить в систему речевой аналитики соответствующий словарь, насчитывающий тысячи фраз. Это позволит из всего массива информации выявить обращения заданной тематики, и проанализировать, что именно является проблемой.

Для получения результата потребуется всего несколько секунд. Система автоматически сканирует данные, и выводит аналитику в виде графиков или таблиц, и при необходимости можно использовать более глубокую проверку для выделенных фрагментов.

В системе можно использовать не только готовые тематические словари. Так, если ваша компания работает по узкопрофильному направлению, то можно внедрить в алгоритмы анализа собственные термины или слова, и даже название своих продуктов.

Также в систему аналитики можно внедрить новые подходы в работе. Это позволит мгновенно получать данные по эффективности применения нового скрипта, или насколько новый продукт повышает конверсию по обращениям клиентов.