{"id":14275,"url":"\/distributions\/14275\/click?bit=1&hash=bccbaeb320d3784aa2d1badbee38ca8d11406e8938daaca7e74be177682eb28b","title":"\u041d\u0430 \u0447\u0451\u043c \u0437\u0430\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0432\u0446\u044b \u0430\u0432\u0442\u043e?","buttonText":"\u0423\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c","imageUuid":"f72066c6-8459-501b-aea6-770cd3ac60a6"}

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.

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.

0
2 комментария
Альбина Κондратьева
Автор

Спасибо за развернутый комментарий! Очень приятно

Ответить
Развернуть ветку
Николай Шмырев

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
Развернуть ветку
-1 комментариев
Раскрывать всегда