Speech Analytics – облачный сервис контроля качества звонков с распознаванием речи

Система анализирует 100% звонков, находит проблемные диалоги, строит отчеты по сотрудникам и ключевым показателям компании.

Всем привет! Меня зовут Алексей Кондратенко, я один из основателей сервиса Speech Analytics. В этой статье я расскажу краткую историю нашего проекта – от идеи до первых клиентов.

Идея проекта родилась больше года назад, когда у меня дома были постоянные проблемы с интернетом и я решил обратиться к провайдеру за помощью. Сначала пытались решить вопрос с тех. поддержкой по телефону, но после нескольких неудачных попыток пригласил мастера домой. Мастер приходил 4 или 5 раз. Все наши встречи заканчивались одинаково – «так у всех бывает, нужно потерпеть, просто перезагрузите роутер». Проблема не решалась.

Я стал звонить провайдеру и уже на повышенных тонах требовать устранения проблемы. Но даже мои угрозы написать претензию и уйти к конкуренту не сработали. А все почему? Да потому, что у сотрудников нет никакой мотивации решать мою проблему, ведь на зарплату это никак не повлияет.

За пол дня я сменил провайдера и забыл про эту историю. Спустя только 3 месяца мне перезвонили из отдела контроля качества, извинились и пытались вернуть. А как бы поменялась ситуация, если мой звонок сразу попал в отдел качества? Ведь было повышение голоса, были фразы «который раз звоню», «жалоба», «поменяю провайдера», только меня не услышали.

Контакт-центр — это «уши» организации. Ежедневно ваши менеджеры узнают о проблемах с качеством, жалобах на обслуживание, расторжении договоров, успехе промо-акций и т.д. Очень часто телефон – это основной канал коммуникации клиента с вашей компанией.

Не нужно покупать никакие исследования рынка и опросы. Вся полезная информация для принятия управленческих решений уже содержится в речи клиента. Только нужно уметь ее обрабатывать.

Сегодня практически любая телефония позволяет записывать звонки. Но даже маленький call-центр на 30 человек ежемесячно генерирует несколько тысяч часов разговоров. Проблема заключается в том, что эти звонки никто не слушает. К ним возвращаются в тот момент, когда клиент уже ушел или оставил негативный отзыв.

Одним из основных активов любой компании является информация. Анализ данных открывает огромные возможности для управления бизнесом. Но если хочешь чем-то управлять, ты должен научиться это измерять.

На российском рынке есть несколько компаний, которые внедряют систему речевой аналитики для госструктур, телекоммуникационных компаний, энергетических предприятий и т.д. Но у этих решений есть недостатки:

Нашей задачей было сделать систему, которой могут пользоваться как крупные компании с большими контакт-центрами, так и компании с 1 менеджером на телефоне.

В компании 4 основателя и каждый имеет свою четкую зону ответственности. Руководитель отдела разработки – Кирилл Кондратенко. Всю свою сознательную жизнь занимался решением сложных задач на Python. Я, Василий Сурин и Денис Казанцев занимаемся продуктом, продажами и маркетингом.

Для начала нужно было доказать жизнеспособность идеи – продумать архитектуру сервиса, нарисовать интерфейс и сделать рабочий прототип.

Несколько месяцев вечерами и ночами мы делали MVP. За это время успели познакомиться и получить ценную обратную связь от собственников call-центров, руководителей отделов продаж и отделов контроля качества.

То что продукт будет пользоваться спросом мы уже не сомневались. В этот период мы собрали предзаказы.

Сегодня используем движок распознавания речи от Яндекс. Но уже рассматриваем другие решения, которые имеют преимущества перед SpeechKit – стоимость, возможность адаптации под лексику заказчика.

Пока что в мире не существует решения, которое распознает речь со 100% точностью. В зависимости от настроек телефонии, дикции операторов и посторонних шумов, точность распознавания варьируется от 70% до 85%.

Как показывает наша практика – такой точности вполне хватает для анализа. Ведь если система нашла 500 звонков с матом, а реально их 550, то принципиально ничего не поменяется. Проблемы системного характера всегда будут найдены.

На сегодняшний день мы являемся первым и единственным в России облачным сервисом для контроля качества звонков.

Мы делаем платформу, которая позволит решать самые разные задачи, начиная с поиска конфликтных диалогов и выявления их причин, заканчивая нахождением лучших практик в продажах. Сегодня доступны три функции:

1. Автоматическая оценка звонков предназначена для анализа качества работы операторов и мониторинга удовлетворенности клиентов.

100% звонков анализируются на основе:

Вы можете создавать свои словари и выбирать по каким параметрам анализировать разговоры. В итоге, каждому звонку присваивается оценка по 5-ти балльной шкале.

2. Быстрый поиск по ключевым словам. За несколько секунд вы можете найти звонки с интересующими фразами в речи оператора или клиента.

3. Универсальный конструктор отчетов. Позволяет за несколько кликов создавать отчеты на основе 9 срезов (операторы, день недели, время суток и пр.), 31 колонки (оценки, количество звонков и пр.) и 30 фильтров. Примеры отчетов представлены ниже.

Подключение к телефонии, с которой у нас уже есть интеграция (Mango Telecom, Sipuni, OnlinePBX) занимает 2-3 минуты. Скоро интегрируем и другие популярные ВАТС. Также подключаем Asterisk, Cisco, Avaya.

Примеры задач, которые можно решать с помощью Speech Analytics:

Стоимость сервиса складывается из двух частей:

*предусмотрены скидки в зависимости от кол-ва операторов и минут распознавания

Важно понимать, что Speech Analytics сам по себе не решает проблемы. Он является инструментом, агрегирущим большие объемы данных, которые нужно правильно интерпретировать. Именно поэтому часть клиентов интересует аудит звонков «под ключ».

Там мы погружаемся в проект, разбираем текущие скрипты, стандарты и бизнес-процессы компании. Формируем критерии оценки звонков, создаем отчеты и шаблоны оценок, находим слабые зоны. На регулярной основе отправляем отчеты с рекомендациями по каждому менеджеру. Стоимость услуги от 50 000 руб.

Сегодня у нас три канала продвижения:

1. Интеграторы. Наша партнерская программа позволяет дополнительно зарабатывать компаниям, которые занимаются внедрением CRM и телефонии. В зависимости от статуса, партнеры могут получать пожизненные проценты со всех платежей клиента.

2. Виртуальные АТС. Для телефонии интеграция с Speech Analytics является конкурентным преимуществом. Им так же интересно продавать сервис по своей базе клиентов и размещать ссылку на сервис в своих маркетплейсах.

3. Участие в конференциях. На таких мероприятиях можно вживую пообщаться с клиентами, показать работу сервиса в действии, найти партнеров. В сентябре мы выступим с докладом и мастер-классом на конференции Asterconf.

Наш roadmap расписан на год вперед. В первую очередь появятся:

#стартапы