Что такое речевая аналитика и зачем она бизнесу

Сохранять и расшифровывать разговор с клиентом, улавливать его эмоции и настроение, чтобы понимать, насколько он готов к сделке, — всё это стало возможным благодаря современным программам на базе искусственного интеллекта. В этой статье разберёмся, что такое система речевой аналитики, и как она может быть использована в бизнес-процессах компании.

Что такое речевая аналитика? Это технология анализа речи на основе ИИ, позволяющая автоматически распознавать голосовые записи, выявлять ключевые моменты, эмоциональную окраску, тематику диалога и другие важные характеристики голоса. Она используется для повышения качества обслуживания клиентов, увеличения эффективности переговоров и оптимизации бизнес-процессов.

Первым шагом сервисы речевой аналитики автоматически записывают звонки через виртуальную АТС. Далее аудио преобразуется в текст с помощью ASR и NLP-технологий. ИИ проводит многоуровневый анализ записей на соответствие скрипту, выявление ключевых слов, пауз, перебиваний, изменения тона и определение эмоций. Умная система самостоятельно делает выводы о возможных закономерностях, проблемах и предлагает варианты решений для оптимизации. Речевая аналитика может быть интегрирована с CRM, и тогда на основе результатов её работы будут автоматически формироваться уведомления и задачи для сотрудников отдела продаж.

Широкий функционал сервисов речевой аналитики звонков достигается целым набором ИИ-инструментов. Рассмотрим основные из них более подробно.

Программы речевой аналитики прослушивают телефонные переговоры и распознают речь. В результате работы этого инструмента вы получаете письменный текст, похожий на общение в мессенджере.

Без применения сервиса речевой аналитики разбор звонков осуществляется вручную операторами, которые внимательно прослушивают разговоры, помечают значимые слова и присваивают метки типа «Грубость», «Отказ» или «Продажа состоялась». Современные программы, основанные на искусственном интеллекте, работают гораздо быстрее и способны обрабатывать намного больше записей за короткий срок.

Анализ тональности в речевой аналитике определяет эмоциональную окраску речи — позитивную, негативную или нейтральную. Этот инструмент работает через распознавание особенностей голоса, выбор слов и контекста разговора. Такая речевая аналитика звонков помогает отслеживать настроение клиентов, улучшать сервис, повышать лояльность и вовремя реагировать на возможные жалобы или конфликты.

Речевая аналитика ИИ может понимать, кто именно ведёт диалог. Технология основана на анализе уникальных характеристик голоса каждого человека. Это помогает бизнесу лучше понимать динамику общения, оценивать работу операторов, выявлять проблемные ситуации и оптимизировать процессы коммуникации с клиентами.

Этот инструмент ищет важные слова и выражения в разговорах менеджеров с клиентами. Программа сама находит полезные фразы вроде «купить», «цена», «акция» или же высказывания с негативной окраской. Благодаря этому руководители понимают, как тот или иной сотрудник общается с покупателями.

Мониторинг качества обслуживания проверяет, как менеджеры ведут разговоры с клиентами. Речевая аналитика автоматически анализирует звонки, выявляя ошибки, нарушение скриптов или плохое обращение. Это помогает руководителям быстро исправлять недостатки, повышать квалификацию сотрудников и увеличивать число успешных сделок.

Эта функция заключается в том, что сервис речевой аналитики самостоятельно обрабатывает звонки, выделяет важную информацию и создает задачи для сотрудников в CRM. Например, если клиент выразил желание купить товар, программа сразу ставит менеджеру задачу связаться с ним. Это ускоряет обработку обращений, повышает производительность отдела продаж и улучшает контроль над работой команды.

Конечно, сервис речевой аналитики наиболее часто применяется в работе отдела продаж и колл-центров. С помощью широких возможностей данной технологии можно повысить эффективность телефонных переговоров, проводить анализ результатов взаимодействия с клиентами, внедрить автоматическое формирование рекомендаций по улучшению работы продавцов и многое другое.

Но не стоит думать, что применение речевой аналитики ограничивается лишь продажами. Вот ещё несколько сфер, где данный инструмент поможет автоматизировать многие бизнес-процессы:

Процесс внедрения речевой аналитики прост и практически аналогичен установке любого другого облачного сервиса.

После заключения договора и регистрации в ЛК заказчику предоставляются требуемые вычислительные мощности исходя из планируемых объемов анализа. Далее выполняется настройка импорта аудиофайлов из облака или с использованием REST API.

Во время адаптации системы по запросу клиента подбираются готовые наборы ключевых слов или создаются индивидуальные. Затем определяются правила оценки качества звонков, формируется система баллов и критериев.

Для успешного внедрения речевой аналитики сотрудники компании должны пройти обучение, которое охватывает все этапы работы с сервисом: начиная с загрузки исходных материалов и заканчивая созданием итоговых аналитических отчётов. После завершения курса менеджеры смогут полноценно и независимо применять систему в своей ежедневной практике.

Речевая аналитика открывает перед бизнесом ряд значительных преимуществ:

Крупная розничная сеть решила интегрировать речевую аналитику для повышения качества обслуживания через контакт-центр. Цель проекта заключалась в усилении удовлетворенности покупателей и снижении числа возвратов товаров.

Результаты:

Один некрупный банк использовал речевую аналитику для оптимизации службы поддержки и увеличения объёма кросс-продаж. Главная задача состояла в улучшении вовлеченности клиентов и увеличении доли активных банковских продуктов среди действующих клиентов.

Результаты:

Телекоммуникационная компания использовала речевую аналитику. Основная цель — минимизировать потери клиентов и уменьшить расходы на поддержку.

Результаты:

Внедрения системы речевой аналитики позволяет бизнесу слышать своего клиента и действовать на опережение. С помощью этой технологии компании повышают качество обслуживания, сокращают расходы и увеличивают прибыль. В современных реалиях нельзя игнорировать тенденции по интеграции ИИ в бизнес-процессы, ведь они позволяют добиться стабильного роста и удержания своих лидерских позиций.