Speech Analytics – облачный сервис контроля качества звонков с распознаванием речи

Система анализирует 100% звонков, находит проблемные диалоги, строит отчеты по сотрудникам и ключевым показателям компании.

В закладки

Всем привет! Меня зовут Алексей Кондратенко, я один из основателей сервиса Speech Analytics. В этой статье я расскажу краткую историю нашего проекта – от идеи до первых клиентов.

Презентация сервиса: интерфейс, возможности и кейс

Идея

Идея проекта родилась больше года назад, когда у меня дома были постоянные проблемы с интернетом и я решил обратиться к провайдеру за помощью. Сначала пытались решить вопрос с тех. поддержкой по телефону, но после нескольких неудачных попыток пригласил мастера домой. Мастер приходил 4 или 5 раз. Все наши встречи заканчивались одинаково – «так у всех бывает, нужно потерпеть, просто перезагрузите роутер». Проблема не решалась.

Я стал звонить провайдеру и уже на повышенных тонах требовать устранения проблемы. Но даже мои угрозы написать претензию и уйти к конкуренту не сработали. А все почему? Да потому, что у сотрудников нет никакой мотивации решать мою проблему, ведь на зарплату это никак не повлияет.

За пол дня я сменил провайдера и забыл про эту историю. Спустя только 3 месяца мне перезвонили из отдела контроля качества, извинились и пытались вернуть. А как бы поменялась ситуация, если мой звонок сразу попал в отдел качества? Ведь было повышение голоса, были фразы «который раз звоню», «жалоба», «поменяю провайдера», только меня не услышали.

Проблема на рынке

Контакт-центр — это «уши» организации. Ежедневно ваши менеджеры узнают о проблемах с качеством, жалобах на обслуживание, расторжении договоров, успехе промо-акций и т.д. Очень часто телефон – это основной канал коммуникации клиента с вашей компанией.

Не нужно покупать никакие исследования рынка и опросы. Вся полезная информация для принятия управленческих решений уже содержится в речи клиента. Только нужно уметь ее обрабатывать.

Тот момент, когда понимаешь ценность своего продукта

Сегодня практически любая телефония позволяет записывать звонки. Но даже маленький call-центр на 30 человек ежемесячно генерирует несколько тысяч часов разговоров. Проблема заключается в том, что эти звонки никто не слушает. К ним возвращаются в тот момент, когда клиент уже ушел или оставил негативный отзыв.

Одним из основных активов любой компании является информация. Анализ данных открывает огромные возможности для управления бизнесом. Но если хочешь чем-то управлять, ты должен научиться это измерять.

Существующие решения

На российском рынке есть несколько компаний, которые внедряют систему речевой аналитики для госструктур, телекоммуникационных компаний, энергетических предприятий и т.д. Но у этих решений есть недостатки:

  • Стоимость внедрения от 5 до 250 млн руб.
  • Сервера + программное обеспечение на ПК
  • Срок внедрения от 3 до 18 мес.

Нашей задачей было сделать систему, которой могут пользоваться как крупные компании с большими контакт-центрами, так и компании с 1 менеджером на телефоне.

Команда

В компании 4 основателя и каждый имеет свою четкую зону ответственности. Руководитель отдела разработки – Кирилл Кондратенко. Всю свою сознательную жизнь занимался решением сложных задач на Python. Я, Василий Сурин и Денис Казанцев занимаемся продуктом, продажами и маркетингом.

Слева направо: Василий, Денис, Алексей, Кирилл

MVP

Для начала нужно было доказать жизнеспособность идеи – продумать архитектуру сервиса, нарисовать интерфейс и сделать рабочий прототип.

Несколько месяцев вечерами и ночами мы делали MVP. За это время успели познакомиться и получить ценную обратную связь от собственников call-центров, руководителей отделов продаж и отделов контроля качества.

Встреча с Максимом Батыревым – одним из самых востребованных бизнес-спикеров России по управлению продажами

То что продукт будет пользоваться спросом мы уже не сомневались. В этот период мы собрали предзаказы.

Сегодня используем движок распознавания речи от Яндекс. Но уже рассматриваем другие решения, которые имеют преимущества перед SpeechKit – стоимость, возможность адаптации под лексику заказчика.

Денис Казанцев в офисе Яндекс SpeechKit

Пока что в мире не существует решения, которое распознает речь со 100% точностью. В зависимости от настроек телефонии, дикции операторов и посторонних шумов, точность распознавания варьируется от 70% до 85%.

Как показывает наша практика – такой точности вполне хватает для анализа. Ведь если система нашла 500 звонков с матом, а реально их 550, то принципиально ничего не поменяется. Проблемы системного характера всегда будут найдены.

Продукт

На сегодняшний день мы являемся первым и единственным в России облачным сервисом для контроля качества звонков.

Мы делаем платформу, которая позволит решать самые разные задачи, начиная с поиска конфликтных диалогов и выявления их причин, заканчивая нахождением лучших практик в продажах. Сегодня доступны три функции:

1. Автоматическая оценка звонков предназначена для анализа качества работы операторов и мониторинга удовлетворенности клиентов.

100% звонков анализируются на основе:

  • 11 количественных параметров (время снятия трубки, количество переводов разговора и пр.)
  • 24 параметра речевой активности (перебивания, молчания, процент речи оператора и пр.)
  • Словарей с ключевыми словами (претензионная лексика, невыполненные обещания, слова благодарности и пр.)

Вы можете создавать свои словари и выбирать по каким параметрам анализировать разговоры. В итоге, каждому звонку присваивается оценка по 5-ти балльной шкале.

Открыв звонок, можно увидеть вклад каждого параметра в итоговую оценку

2. Быстрый поиск по ключевым словам. За несколько секунд вы можете найти звонки с интересующими фразами в речи оператора или клиента.

3. Универсальный конструктор отчетов. Позволяет за несколько кликов создавать отчеты на основе 9 срезов (операторы, день недели, время суток и пр.), 31 колонки (оценки, количество звонков и пр.) и 30 фильтров. Примеры отчетов представлены ниже.

Подключение к телефонии, с которой у нас уже есть интеграция (Mango Telecom, Sipuni, OnlinePBX) занимает 2-3 минуты. Скоро интегрируем и другие популярные ВАТС. Также подключаем Asterisk, Cisco, Avaya.

Примеры задач, которые можно решать с помощью Speech Analytics:

  • Поиск нелояльных клиентов: «расторгнуть договор», «жалобу в Роспотребнадзор», «позовите старшего»;
  • Поиск конфликтных диалогов: «ах ты овца», «вы еще пожалеете»;
  • Выявление проблем клиентов: «не могу разобраться», «не могу найти», «не понимаю»;
  • Невыполненные обещания со стороны компании: «так и не перезвонили», «который день жду»;
  • Поиск точек роста в бизнесе: «ужасное качество», «не работает сайт», «плохо оказали услугу»;
  • Защита от утечек информации: «нам это обходится в X руб», «наш поставщик это», «перезвоните менеджеру на мобильный»;
  • Рейтинг операторов по частоте употребления слов-паразитов;
  • Рейтинг операторов по количеству проблемных диалогов;
  • Рейтинг операторов по кол-ву благодарностей со стороны клиентов.

Монетизация

Стоимость сервиса складывается из двух частей:

  • Лицензия на оператора – 890 руб.
  • Распознавание – 1,8 руб/мин.

*предусмотрены скидки в зависимости от кол-ва операторов и минут распознавания

Важно понимать, что Speech Analytics сам по себе не решает проблемы. Он является инструментом, агрегирущим большие объемы данных, которые нужно правильно интерпретировать. Именно поэтому часть клиентов интересует аудит звонков «под ключ».

Там мы погружаемся в проект, разбираем текущие скрипты, стандарты и бизнес-процессы компании. Формируем критерии оценки звонков, создаем отчеты и шаблоны оценок, находим слабые зоны. На регулярной основе отправляем отчеты с рекомендациями по каждому менеджеру. Стоимость услуги от 50 000 руб.

Продвижение

Сегодня у нас три канала продвижения:

1. Интеграторы. Наша партнерская программа позволяет дополнительно зарабатывать компаниям, которые занимаются внедрением CRM и телефонии. В зависимости от статуса, партнеры могут получать пожизненные проценты со всех платежей клиента.

2. Виртуальные АТС. Для телефонии интеграция с Speech Analytics является конкурентным преимуществом. Им так же интересно продавать сервис по своей базе клиентов и размещать ссылку на сервис в своих маркетплейсах.

3. Участие в конференциях. На таких мероприятиях можно вживую пообщаться с клиентами, показать работу сервиса в действии, найти партнеров. В сентябре мы выступим с докладом и мастер-классом на конференции Asterconf.

Планы на будущее

Наш roadmap расписан на год вперед. В первую очередь появятся:

  • Контроль скриптов. Вы сможете увидеть соблюдают ли ваши менеджеры сценарий разговора.
  • Турнирная таблица с геймификацией для увеличения эффективности и мотивации сотрудников.
  • Оценочные карты позволяют формировать свои наборы вопросов для ручной оценки звонков и создавать сводные отчеты.
  • Автоматические оповещения при появлении звонков с заданными фильтрами. Например, если в звонке была фраза "подам в суд", то отправляем СМС руководителю. Сказали "мне обещали перезвонить", в CRM отправляем на проверку в отдел контроля качества.

#стартапы

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Алексей Кондратенко", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b"], "comments": 17, "likes": 21, "favorites": 22, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 40907, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Mon, 06 Aug 2018 16:37:23 +0300" }
{ "id": 40907, "author_id": 166387, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/40907\/get","add":"\/comments\/40907\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/40907"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199116, "possessions": [] }

17 комментариев 17 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...

1

Андрей, у нас есть расшифровка диалога в интерфейсе системы. В формате диалога.

Ответить
1

А обратное есть - генерация звонков и ведение разговора по скрипту: с распознаванием ответов и ветвлением в зависимости от них?

Ответить
0

Обратного нет и в ближайшее время не планируется. Если будет большой спрос со стороны клиентов, конечно поставим в план разработки.

Ответить
0

Для начала нужно было:
1. Потестировать наличие и объем проблемы
2. Потестировать спрос предпродажами
3. Посчитать юнит-экономику

Ответить
1

Ошибся. Должна быть запятая.

Ответить
0

Отличный проект, но с таким прайсом перспективы роста весьма туманны. Советую вам перейти на модель подписки: чем больше сотрудников колл-центра, тем дороже ежемесячная стоимость использования сервиса.
Внедрите такую модель: вы миллиардеры.

Ответить
0

Захар, спасибо за совет :) Как только себестоимость распознавания будет дешевле для нас, мы сделаем фикс на оператора без минут распознавания.

Ответить
0

SpeechKit тарифицируется поминутно?

Ответить
0

А что кроме SpeechKit смотрите?

Ответить
0

ЦРТ, Яндекс, Гугл. Есть команды энтузиастов, которые делали свои движки. Они гибкие по стоимости и кастомизации функционала.

Вообще мы смотрим в сторону разработки собственного движка. У нас есть понятная задача – обучать только на телефонных разговорах, т.к. голос, записанный на микрофон смартфона принципиально отличается от голоса, пройденного через кодеки и сжатие телефонии.

Ответить
0

сфинкс или калди смотрели?

Ответить
0

Не добрались до них. Про сфинкс не самые лучшие отзывы слышим от коллег, поэтому не в приоритете.

Ответить
0

Есть ли спрос на ИИ в диалогах? Можно ведь ии внедрять как поддержку оператору, выводить подсказки "на лету". Спрашивают подобное?

Ответить
0

Сколько у вас клиентов, сколько операторов в среднем у клиента?

Ответить
0

Хорошая штука. А насколько клиенты готовы отправлять свои звонки в облако для распознавания? там же персональные данные могут быть или другая чувствительная информация?

Ответить
0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Компания отказалась от email
в пользу общения при помощи мемов
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }