Речевая аналитика для оценки звонков и работы менеджеров. Speech analytics
Сегодня разберем систему речевой аналитики как инструмент повышения эффективности работы колл-центров и отделов продаж. Телефонные переговоры, как способ коммуникации с потребителем, используются в огромном количестве областей. Мы можем позвонить в интернет-магазин для уточнения вопросов по условиям доставки или оформления заказа. Связываемся по телефону с техподдержкой онлайн-сервисов. Заказываем пиццу. Записываемся на тест-драйв автомобиля.
Возникает потребность в контроле операторов колл центров и менеджеров отделов продаж. Более того, при общении клиенты могут обратить внимание на какие-то недочеты в товаре или услуге или высказать пожелания, которые не были учтены ранее, но могут помочь сделать продукт лучше. А оператор колл центра, через которого за день проходят сотни звонков, скорее всего не обратит на это внимание.
Чтобы контролировать эффективность работы менеджеров и анализировать разговоры с клиентами компании либо нанимают отдельных специалистов в штат, либо обращаются за услугами речевой аналитики.
Найм человека или команды, которые будут прослушивать телефонные переговоры
Этот способ использовали на заре распространения услуг колл центров. Специально обученные люди прослушивали записи и выявляли звонки, в которых:
- операторы отклонялись от прописанных скриптов;
- возникали слишком длинные паузы в разговорах;
- вспыхивали конфликтные ситуации;
- клиенты высказывали свои пожелания по совершенствованию товара или услуги;
- скрипт колл центра требовал доработки.
И обращали внимание на другие нюансы, проблемы и предложения, которые могут возникнуть в результате общения по телефону. И несмотря на то, что подход с личными сотрудником эффективен, у него есть два существенных минуса.
Во-первых, специалистам приходится прослушивать огромное количество телефонных разговоров и сортировать их вручную, что без дополнительного контроля, который зачастую отсутствует, неминуемо приводит к ошибкам.
Во-вторых, в большинстве случаев они являются сотрудниками компании, которая продает продукт, а значит это дополнительные расходы на зарплаты и оборудование рабочих мест.
Использование сервисов речевой аналитики
С развитием технологий необходимость в найме отдельных сотрудников отпала, и сегодня почти все компании используют сервисы речевой аналитики для контактных центров (speech analytics). Они и обеспечивают более высокую точность тегирования звонков, и позволяют формировать быстрые отчёты, и обходятся компаниям значительно дешевле.
Например, система Calltracking.ru стоит от 1000 рублей и способна обрабатывать >1800 звонков в месяц, тогда как собственный сотрудник для работы с таким же объемом звонков обойдется минимум в 40 000 рублей.
Часто можно встретить автоматизированные услуги речевой аналитики. В таких программах для контроля качества звонков используются десятки словарей, заранее составленных лингвистами, с помощью которых машина определяет проблемные разговоры, анализирует соблюдение скриптов, следит за вежливостью общения и распределяет звонки по соответствующим категориям.
К автоматизации добавляется и искусственный интеллект, в котором нейросети следят не только за наличием конкретных фраз, но и анализируют скорость разговора, наличие пауз и перебиваний и занимаются транскрибацией разговоров — переводом аудио в текст с разделением диалога на речь клиента и менеджера.
Но даже современные технологии не идеальны. Это связано с тем, что в разговоре клиент может использовать сокращения, сленг, иные слова и фразы, по которым только человек способен понять, что на самом деле имел в виду клиент. Да, их можно добавить в словарь. Но для этого нужно, чтобы сначала их услышал человек и определил как нужные. Само добавление и перенастройка системы тоже занимает время. Не менее важна и эмоциональная окраска разговора, которую пока искусственный интеллект не способен интерпретировать правильно.
А потому некоторые сервисы снова возвращаются к привлечению специалистов для прослушивания звонков, но уже с использованием средств онлайн аналитики и дополнительным контролем.
Тегираторы
Называются такие специалисты тегираторами (от слова тег). Их работа строится следующим образом:
- вместе с заказчиком команда сервиса определяет от 2 до 15 тегов, которыми будут помечаться звонки;
- тегираторы прослушивают звонки и присваивают им теги, например: товар: гриль, рассказал про акцию, предложил доставку, менеджер не представился;
- далее эти данные обрабатываются системой онлайн аналитики и формируются в отчеты для последующей работы с ними;
- эти вручную проставленные теги используются также для обучения нейросетей для автоматизированной классификации звонков.
В отличие от прослушки силами штатного сотрудника, работа тегираторов оптимизирована:
- Для тегираторов созданы специальные интерфейсы прослушивания разговоров и простановки тегов;
- Есть опции ускорения и вырезки пауз, что сокращает время обработки звонков;
- Автоматизирована выгрузка звонков из АТС, CRM и коллтрекинг-систем;
- Сотрудники работают в рамках частичного рабочего дня, что минимизирует вероятность ошибок, которые могут возникнуть при повышенной усталости специалистов, работающих полный день;
- Тегираторов подбирают из регионов, что позволяет снижать затраты на обработку звонков без потери качества;
- Работа тегираторов дополнительно контролируется.
Все вместе это позволяет добиться точности 99% в обработке звонков при значительно меньших финансовых затратах.
Для чего используют анализ звонков
Как мы уже писали выше, программы речевой аналитики обеспечивают контроль качества звонков в колл центрах и отделах продаж. Но этим сфера использования программ речевой аналитики не ограничивается. С их помощью можно:
- Анализировать эффективность рекламных каналов, оптимизировать рекламные расходы и снижать стоимость целевых лидов. Особенно это актуально при работе с подрядчиками, так как нередко бывает, что высококонкурентных сферах недобросовестные рекламные агентства занимаются накруткой лидов. Звонки поступают, но не конвертируются в сделки. Классификация лидов на целевые, нецелевые и СПАМ-звонки вместе с автоматической загрузкой этих данных в системы веб-аналитики и контекстной рекламы позволяет получать более точные данные об эффективности рекламных каналов и оптимизировать их, получая больше целевых лидов и продаж в рамках того же бюджета;
- Улучшать эффективность работы каждого менеджера колл центра и отдела продаж в отдельности. Менеджеры совершают ошибки. Часто банальные, легко исправимые контролем и предметной обратной связью. Например: не приветствуют, перебивают, не обращаются по имени, не доносят преимущества, не сообщают о скидках/спецпредложениях/бонусах, не предлагают сопутствующие товары и допуслуги. С помощью тегов руководители видят, какие именно ошибки совершает конкретный менеджер и может дать ему обратную связь не в формате «Иван, ты плохой менеджер, мало продаешь, продавай больше», а в формате «Иван, при продаже принтеров ты предлагаешь купить дополнительный комплект картриджей только 30% покупателям принтеров. А в среднем по отделу показатель – 75%. Делай это чаще, это повысит твой доход и продажи компании»;
- Повышать продажи за счет перенаправления звонков к более эффективным менеджерам. Менеджеры не одинаковые и с разной эффективностью продают разные товары. А распределение звонков в 9 из 10 компаний строится без учета эффективности (равномерно или по принципу, кто первый поднимет трубку). С помощью услуги речевой аналитики можно посчитать количество принятых каждым менеджером звонков по каждой товарной группе, сопоставить с данными по продажам и посчитать конверсию из звонка в сделку по каждому менеджеру и каждой товарной группе. И далее перенастроить распределение звонков так, чтобы они направлялись тем, кто с большей вероятностью превратит звонок в продажу. Простая и, казалось бы, логичная схема, но она до сих пор не применяется многими компаниями;
- Контролировать выполнение KPI;
- Выявлять новые потребности клиентов;
- Находить недочеты в товарах и услугах.
Пример использования речевой аналитики
Рассмотрим работу speech analytics на реальном примере колл центра сети клиник. Сервисом было обработано более 10 000 звонков. По результатам компания выяснила, что:
- только 75% операторов придерживаются скрипта при общении с клиентами;
- лишь 55% звонков являются целевыми;
- конверсия из целевых звонков в сделки составила 63%, то есть 3465 из 10 000 человек стали клиентами клиники;
- в 42% звонков без записи на прием нет работы с возражениями.
Исходя из полученных данных можно сделать выводы:
- Необходимо улучшать качество работы колл центра, а именно:повысить контроль за соблюдением скриптов;доработать скрипты по работе с возражениями;доработать скрипты для повышения конверсии в целевых звонках.
- Необходимо сделать ревизию настроек рекламных каналов для повышения качества трафика и оптимизации расходов на маркетинг.
Это небольшая часть полученных данных и сделанных на их основе выводов реальной компании. Помимо этого использование программы речевой аналитики помогло колл центру определить наиболее результативных операторов и убрать из команды тех, кто не соответствовал предъявляемым требованиям.
Цены на услуги сервиса начинают от 1000 руб. в месяц, а чтобы подключить речевую аналитику, достаточно оставить заявку.
Заключение
Таким образом мы видим, что использование речевой аналитики возможно во всех сферах, в которых задействованы телефонные разговоры. А с помощью предоставляемых ею результатов можно и повышать эффективность работы отделов, и увеличивать конверсию, и оптимизировать расходы на маркетинг, и выявлять наиболее эффективных сотрудников, и принимать другие решения, ведущие в итоге к повышению прибыли компании.