Маркетинг
Альбина Κондратьева
263

Можно ли использовать технологии распознавания речи для анализа звонков

В сети есть кричащие предложения от «уникальных Call-центров», которые способны анализировать речевые сообщения и определять их потенциал для бизнес-сделок. Однако на практике мы столкнулись с кривой статистикой и решениями, работающими «на половину». Можно ли анализировать речь с помощью технологий распознавания – мы решили проверить самостоятельно.

В закладки

К нам за помощью обратилась компания, чей бизнес построен на проведении телефонных переговоров сотрудников отдела продаж с потенциальными покупателями. В момент обращения компания обладала целым «букетом» проблем в части организации контроля и оценки эффективности работы сотрудников. Руководитель компании оценивал только общий результат команды, за которым скрывались менеджеры с разной эффективностью. Когда итоговый результат начал падать – руководителем было создано давление на всю команду, но в частности по прежнему никто не вдавался. Когда стало все плохо – обратились к нам.

Не удивительно, внутренняя аналитика показала разную эффективность сотрудников. Но самое интересное, не смотря на наличие разработанных требований к сотрудникам: по расчёту показателей бизнес-плана, по количеству проведенных переговоров, по количеству заключенных сделок… Никто эти показатели не контролировал.

За 2 года сотрудничества, мы существенно изменили принцип работы компании и самое главное принцип работы ее руководителя. На первоначальном этапе у каждого менеджера появились четкие показатели, за которые он нес ответственность и от результатов, которых, завесила его стимулирующая премия. Затем внедрили CRM и показатели по каждой сделке.

Дальше мы столкнулись с проблемой загрузки менеджеров. CRM заставляет отрабатывать каждый звонок до конца. При этом некоторые звонки являются не целевыми. На их обработку тратиться много времени, и доля результативных контрактов стала снижаться.

Совсем недавно на основании предложений «уникальных Call-центров» мы решили попробовать речевой анализ, вот что мы получили.

Доля обращений по телефонным звонкам.
Качество обработки звонков

Знаете, что мы попросили агентство – разложить нам конкретные звонки с записью разговора по графику выше. Можно ли верить в эту статистику, если выборочное прослушивание записи разговора не совпало с предоставленной статистикой?

Какие технологии они использовали?

Технологии используемые «уникальными Call-центрами»

Роботы слушают и распознают текст, а система аналитики его обрабатывает.

Что же на самом деле слышат роботы?

Результат поражает.
А вот и подводные камни
С шедеврами та же проблема.

А нам сказали, что будет так:

Карта соответствий для типов звонков.

Технологии будущего – это крутые технологии. Однако для бизнеса есть только два варианта – либо совместные эксперименты, либо результат. Нам обещали второй, как понимаете – не вышло.

{ "author_name": "Альбина Κондратьева", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 2, "likes": 4, "favorites": 17, "is_advertisement": false, "subsite_label": "marketing", "id": 63878, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 08 Apr 2019 17:40:34 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru Отключить рекламу
0
2 комментария
Популярные
По порядку
1

Спасибо за развернутый комментарий! Очень приятно

Ответить
0

Проблема избыточных ожиданий в распознавании речи действительно существует. Точность распознавания всё ещё около 70%, обычно из-за плохого качества записей. Рекомендуем повышать качество - выбирать хорошего провайдера, снижать степень сжатия, не использовать mp3 (он для музыки а не для речи), изолировать агентов, чтобы не было посторонней речи.

Точность проверить не так сложно, достаточно 5-10 звонков вручную перевести в текст и сравнить, это даст хорошую оценку.

Много успешных внедрений технологии уже есть, так что удачи найти хорошего поставщика распознавания.

Ответить

Комментарии

null