Маркетинг
CoMagic
590

Стоп-слова для коллектора. Как речевая аналитика помогла работать с должниками нежно

Когда работа колл-центра влияет не только на финансовый результат, но и на сохранение бизнесом лицензии, контроль качества становится задачей № 1. В «Агентстве судебного взыскания» с помощью речевой аналитики CoMagic научились выявлять нарушения правил общения сотрудников с должниками на всем потоке звонков. Рассказываем, что из этого вышло.

В закладки

Федеральная юридическая компания «Агентство судебных взысканий» занимается возвратом долгов в партнерстве с крупными банками и МФО. По закону ее сотрудник:

  • не имеет права оказывать психологическое давление или угрожать заемщику,

  • обязан предупреждать о записи разговора;

  • должен следить за неразглашением персональных данных в предусмотренных законом случаях.

Нарушение правил чревато штрафами и судебным разбирательством — вплоть до запрета на коллекторскую деятельность.

Чтобы выявлять диалоги, нарушающие регламент, нужно прослушивать звонки. До января 2020 года в компании звонки прослушивали выборочно — при обучении сотрудников, поступлении жалоб от должников и в случаях, если руководитель заметил явное нарушение. Зимой в штате появился аудитор, который выборочно разбирал лишь 5 % разговоров. Но даже на столь малом объеме заметили основные признаки нарушений:

  • сотрудник не представился;

  • не предупредил о записи разговора;
  • употребил слово, которое можно расценить как психологическое давление;
  • не среагировал на намерение должника жаловаться: сказал «ваше право, жалуйтесь» вместо попытки разрешить ситуацию.

Чтобы прослушивать больше звонков, пришлось бы нанять целый штат аудиторов. При этом нельзя было исключить человеческий фактор: из-за усталости или невнимательности оператор мог ошибиться и пропустить некорректный диалог. А один такой разговор чреват серьезными последствиями для компании.

Требовалось автоматизированное решение, которое позволило бы выявлять нарушения правил общения сотрудников с должниками на всем потоке звонков. И в компании решили протестировать речевую аналитику CoMagic.

Речевая аналитика: первые шаги

После подключения сервиса начали получать расшифровку практически 100% разговоров. Но мало иметь тексты всех разговоров — их надо протегировать, то есть разметить, автоматически найти в них нужные слова, выявить признаки нарушений законодательства или внутреннего регламента. Например, специалист может назваться приставом, а это уже нарушение — введение в заблуждение.

Как проводится тегирование:

1. Вы вносите в систему слова, которые нужно найти в диалоге;

2. Чтобы не вносить все словоформы, слова можно сократить, поставив точку, например, «здравствуй.», «взыск.», «судебн.», и система найдет все слова, где есть эти вхождения с разными окончаниями вместо точки.

В компании начали готовить теги для разметки диалогов. Аудитор составил список слов-маркеров, которые заносились в теги. Два новых тега добавляли в систему CoMagic каждую неделю. Затем прослушивали отмеченные системой звонки и вносили корректировки.

Примеры настройки тегов в интерфейсе речевой аналитики CoMagic

Но одно дело — искать по тексту слова «агентств.», «пристав.» и пр., и совсем другое — найти признаки некорректного общения, которое не всегда очевидно. Такую манеру беседы не вычленить из всех расшифровок по паре-тройке ключевых слов. Стало понятно, что эта проблема требует отдельного решения.

Словарь некорректного общения

Для определения признаков некорректного общения аудитор стал прослушивать звонки и выписывать подходящие под эти признаки слова и фразы. Методично, один за другим, обращая внимание как на слова коллектора, так и на реакцию собеседника. Например, если должник говорит «грубите», «хамите», есть вероятность нарушений со стороны сотрудника.

Пример настройки правил для тега «Некорректное общение»

Когда в систему речевой аналитики внесли все эти слова, они автоматически стали попадать в отчет. По факту получился словарь, который присваивал диалогу один-единственный тег — «некорректное общение».

Автоматический рейтинг сотрудников

После настройки тегирования получили чек-лист из восьми параметров, среди которых «Провокация», «Некорректное общение», «Представление», «Приветствие», «Нецензурная лексика» и др.

Теперь аудитор прослушивал лишь те звонки, где были найдены признаки нарушения правил, то есть проставлен соответствующий тег. Также он дорабатывал теги и корректировал отчет, если где-то отмеченное слово имело другой контекст или, к примеру, сотрудник представился, но это явно не прозвучало. Он просматривал чек-лист по всем коллекторам, выделял новые слова-маркеры, корректировал оценку менеджера по результатам звонка.

Динамика качества работы сотрудников с разбивкой по основным отслеживаемым параметрам

В итоге по каждому сотруднику виден текущий результат и динамика относительно прошлых периодов. Если ситуация не улучшается, с сотрудником стоит расстаться. Если виден прогресс, успешный опыт обучения и отработки возражений можно применить к другим специалистам.

Внедрение речевой аналитики в «Агентстве судебных взысканий» позволило:

— отслеживать выполнение внутренних правил общения с должниками;

— автоматизировать контроль за соблюдением требований законодательства сотрудниками;

— распознавать в 5 раз больше звонков без увеличения штата аудиторов.

От выявления нарушений к анализу воронки продаж

Технологии речевой аналитики позволяют тегировать звонки по товарам и услугам, по запросам на кредит или оплату наличными, по поиску жилья в городе или за его пределами. Алгоритм будет один и тот же:

  • вы получаете текстовую расшифровку звонков;
  • автоматически тегируете разговоры по заранее определенным словам;
  • при необходимости используете поиск в диалогах по ключевым словам и фразам. Например, чтобы изучить спрос на новую услугу или найти причины нового возражения у клиентов;
  • формируете нужные вам отчеты о работе операторов и типах обращений. При этом вы опираетесь на чек-листы, в которых фиксируется употребление или отсутствие ключевых слов скрипта разговора.

Главное при выборе системы речевой аналитики — обращать внимание не столько на саму опцию расшифровки речи, сколько на наличие интерфейса и встроенных алгоритмов для последующей обработки данных, которые были получены в результате распознавания речи.

Для нас ключевое преимущество CoMagic — в том, что это не разрозненные опции, а полноценная система речевой аналитики. После тегирования готовимся внедрять воронку продаж — автоматически распределять звонки по их типу. Например, если с должника взято обещание платежа, значит, с ним должны проговорить сроки, за которыми надо следить. Я много лет работаю со звонками, с контролем качества и сейчас, видя возможности речевой аналитики, искренне не понимаю, почему она до сих пор не внедрена повсеместно.

Тарасова Наталья Андреевна

начальник отдела обучения

Подробнее о возможностях «Речевой аналитики» CoMagic читайте здесь.

О том, как речевая аналитика помогает увеличить продажи, смотрите здесь.

О главных заблуждениях в отношении речевых технологий читайте здесь.

Сервис сквозной аналитики и коллтрекинга.
{ "author_name": "CoMagic", "author_type": "editor", "tags": [], "comments": 3, "likes": 2, "favorites": 11, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 170659, "is_wide": false, "is_ugc": false, "date": "Tue, 27 Oct 2020 12:24:33 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru Отключить рекламу
0
3 комментария
Популярные
По порядку
0

- Ну что, ты, мы не будем тебя есть! Мы просто сделаем маааленький надрезик на шее, вот тут, и выпьем твою кровь.
- Как, всю?
- Да. До последней капли.

Ответить
0

"употребил слово, которое можно расценить как психологическое давление"

— возвращай бабки или придем к твоей мамке?

Ответить
0

А потом звонят с не официальных номеров и не стесняются в выражениях.

Ответить

Комментарии

null