Речевая аналитика – это инструмент анализа и обработки голосовых коммуникаций с применением технологий искусственного интеллекта (ИИ). Если организация небольшая с клиентским отделом из двух человек, то смысла в применении речевой аналитики нет – необоснованно и дорого. А когда в компании есть отделы продаж, контакт-центры или отделы по работе с клиентами со штатом от 10 менеджеров, звонки поступают непрерывно, важно анализировать каждый диалог.
Делать это вручную – долго и затратно. Например, звонок длится две минуты, на прослушивание потребуется столько же, плюс несколько минут на фиксирование информации. По факту, прослушивание и транскрибирование займет больше времени, чем сам звонок. В ручном режиме расшифровать все звонки не получится – только выборочно. Речевая аналитика позволяет качественно обработать 100% звонков. На анализ беседы длительностью в минуту потребуется чуть более 3 секунд.
Как работает речевая аналитика на базе ИИ
- Каждый записанный звонок нейросеть преобразует в читабельный и понятный текст – без лишних шумов и помех.
- Далее специально обученные модели на основе нейросетей обрабатывают транскрибированный текст и анализируют его по заранее заданным критериям. Это позволяет посмотреть продолжительность диалога, сколько отдельно длилась речь клиента, а сколько – оператора, суть запроса и обсуждаемые темы, остался доволен клиент или нет, эмоциональный окрас диалога, ошибки оператора при коммуникации, следование скрипту продаж, причины отказа и т.д.
- Все разговоры можно увидеть в едином окне, что не требует открывать сотни вкладок в поисках нужной информации, все данные уже проанализированы. «Расшифрованный» диалог доступен спустя несколько секунд после его завершения.
- Данный класс решений можно интегрировать с CRM-системой. Тогда получится увидеть историю общения с клиентом: данные по итогу разговора можно добавить в карточку клиента. На основе этой информации можно повысить эффективность анализа коммуникации.
Данные, полученные из речевой аналитики, при их правильной интерпретации руководителями, помогают вывести компанию на новый уровень развития: рост продаж и довольные клиенты.
Как система речевой аналитики повышает качество обслуживания клиентов
1. Снижение негативных коммуникаций
Система речевой аналитики позволяет определить эмоциональный окрас диалога:
- Проанализировать тон голоса – позитивный или негативный.
- Выделить определенные формулировки и фразы, которые выдают недовольство клиента.
К примеру, человек требует соединить его с руководителем или использует ненормативную лексику. Аналитики могут посмотреть статистику таких негативных звонков. Допустим, выбрать все обращения за октябрь и построить статистику по подразделениям компании – отделы продаж и клиентского сервиса, горячая линия. Если диалогов с негативной составляющей было не более 3%, то рано бить тревогу. Но при +20% необходимо срочно разобраться в ситуации. Возможно, у каждого сотрудника по 15% «отрицательных» диалогов, а у одного из них – 65%. Тогда проблема – в конкретном менеджере. Можно посмотреть и прослушать все его коммуникации с клиентами.
Выявление негативных коммуникаций позволяет своевременно среагировать на жалобы и урегулировать конфликты, предложив клиенту оптимальный вариант решения проблемы.
2. Выявление невежливых и грубых в общении сотрудников
Системы речевой аналитики позволяют автоматизировать процесс контроля качества обслуживания. Вы получаете полную картину того, как ваши сотрудники общаются с клиентами: всегда ли здороваются, представляют компанию и представляются сами, вежливы в диалоге.
Например, можно выяснить, что кто-то из менеджеров использует жаргон, сленг или постоянно перебивает клиента, допускает долгие паузы в диалоге. Или клиент может обратиться за помощью в решении проблемы и услышать вместо эмпатичного «конечно, я вас понимаю, мы можем предложить….» сухое «нет, это не наша компетенция».
В результате такие диалоги приводят к снижению продаж. С помощью речевой аналитики легко понять, остался ли клиент доволен, был ли эффективен оператор, своевременно выявить существующие проблемы и принять меры к их эффективному решению: от проведения тренингов, обучений и рекомендаций для каждого оператора до применения мер дисциплинарного воздействия.
Американская компания Kohler, производитель сантехники, увеличила количество назначенных встреч с клиентами на 50% после того, как внесла определенные изменения в скрипты разговора. Аналитики компании выяснили, что клиенты восприимчивы к фразе: «Мне жаль, что у вас такие трудности. Думаю, вы поступили правильно, позвонив нам». Кроме того, удалось увеличить и скорость ответа на входящие звонки – менее 30 секунд. Аналитика разговоров помогла узнать, что клиентам непонятно о продукте, или что им интересно было бы узнать о нем. На основании этой информации разработали карточки товаров с интересующей клиентов информацией. Все это привело к повышению продаж на 30%.
3. Быстрое реагирование на запрос клиента
Смысловой анализ диалогов дает представление о том, что думает о компании или продукте клиент, какая услуга наиболее востребована, а каких услуг не хватает. Приведу пример из нашей практики. Благодаря речевой аналитике в нашей компании (крупнейший девелопер Тюменской области) скорректировали цены на квартиры в одном из объектов. Система проанализировала почти 900 звонков и выделила ожидания по стоимости от потенциальных клиентов.
4. Создание идеального сценария звонка
При помощи речевой аналитики можно узнать, на каком этапе клиенты кладут трубку, какие аргументы больше не работают, какие новые практики эффективны и их стоит использовать каждому сотруднику. Легко выяснить, как отрабатываются возражения.
Например, вы продаете недвижимость, а продажи не идут по причине расположения объекта – далеко от центра. Аргумент за: путь лежит через живописный парк, где наслаждаешься каждой минутой. Но часть менеджеров по продажам не отрабатывают возражения, игнорируя готовый сценарий, или, наоборот, кто-то не прибегает к скриптам, но при этом эффективно продает, приводя свои аргументы.
Из анализа разговоров руководитель принимает решения: обучить, доработать скрипты на основе успешных кейсов, добавить новые. На основе лучших практик можно постоянно совершенствовать сценарии диалога и прийти к идеальной версии, когда клиент всегда доволен.
5. Возможность вести персонализированную коммуникацию
Потребители привыкли к индивидуальному подходу. Для компаний же важно предоставлять релевантные предложения для каждого. На основе информации, получаемой в ходе анализа звонков, компания может выявлять интересы и потребности клиента и предлагать ему подходящий продукт, определять, какой день и время наиболее предпочтительны для связи, делая коммуникацию максимально удобной.
6. Получение обратной связи
Для развития бизнеса всегда важно знать, что думает о компании, продуктах и услугах клиент: устраивает ли качество, доволен ли сервисом, испытывает ли трудности, что ожидает в конечном итоге. По заданным тегам речевая аналитика собирает все данные по обратной связи от клиентов. Например, можно узнать об успешных практиках на рынке, которые отвечают текущим потребностям потребителей. Клиент может поделиться информацией, какой продукт он покупает у конкурентов и почему. Обратная связь помогает совершенствовать текущие решения компании и сделать продукты/услуги более востребованными и конкурентоспособными.
Выводы
Речевая аналитика позволяет увидеть слабые места, корректировать работу сотрудников, чтобы обслуживание клиентов было максимально эффективным, а также трансформировать в ценные инсайты обратную связь, получаемую в ходе общения.
Также читайте:
Спасибо! Очень интересно. Осталось подождать снижения стоимости этого сервиса. В самом деле, пока поток входящих небольшой, удобнее руками ушами разбирать)