От фиксации проблем к предиктивным инсайтам — развитие речевой аналитики

Искусственный интеллект не только может анализировать, но и прогнозировать клиентский опыт, помогая выстраивать стратегию компании. Анна Ивлева, product owner системы Речевая аналитика компании BSS, расскажет об основных направлениях и перспективах развития речевой аналитики.

Макро- и микроуровни анализа

Сфера речевой аналитики развивается по нескольким направлениям. С одной стороны, это «агент-исследователь», работающий на уровне массивов данных, который анализирует сотни и тысячи обращений, выявляя общие тренды и закономерности, указывая на слабые места в скриптах и бизнес-процессах. Благодаря чему можно увидеть стратегическую картину и принять решения о корректировке сервисных и продуктовых стратегий. С другой стороны — «агент-сканер», действующий на микроуровне, анализирует каждый отдельный диалог, выделяя эмоциональные маркеры, формулирует рекомендации для операторов. Его задача — помочь компании реагировать на технические сбои или проблемы коммуникации, а также обучать сотрудников на примерах реальных ситуаций.

Использование инструментов речевой аналитики на основе ИИ повышает скорость проверки гипотез. Например, благодаря внедрению решения на основе LLM-модели, служба поддержки клиентов сервиса поиска работы сократила среднее время решения проблем более, чем на 28%. Если раньше на анализ сотен звонков уходили недели, теперь — часы. Компания может быстро проверить, как клиенты реагируют на новый продукт или изменения в скрипте. Такие системы адаптируют подсказки под конкретного сотрудника или процесс, помогая исправить слабые стороны без масштабных перестроек, позволяя внести исправления в реальном времени.

Благодаря сочетанию макро- и микроанализа можно представить как стратегическую картину, важную для принятия управленческих решений, так и получить практические инструменты для работы «здесь и сейчас». Фактически реализуются принципы гибридной аналитики, когда технология усиливает работу специалистов, а не подменяет ее. Функционал таких систем постоянно развивается.

Возможность прогнозирования 

Становится возможной гибкая настройка аналитики, работа с выборками диалогов в свободном формате. ИИ-модели способны выявлять тренды, определять проблемные зоны и формировать прогнозы, например по уровню удовлетворенности клиентов или вероятности повторных обращений. Такой подход позволяет компаниям не только фиксировать текущее состояние процессов, но и принимать проактивные управленческие решения.

Одновременно повышается удобство работы с данными, кликабельные графики, например, позволяют автоматически перестраивать визуализацию под необходимые в данный момент параметры. Еще одним направлением развития речевой аналитики можно считать внедрение инструментов ранжирования, которые позволяют формировать рейтинги операторов, метрик эффективности, делая аналитику все гибче в зависимости от тех или иных потребностей компании, повышая возможности прогнозирования. В результате компании смогут от простой фиксации проблем перейти к их проактивному решению и формированию новых сценариев взаимодействия с клиентами.

Речевая аналитика сегодня переходит в категорию предиктивных решений. Компания получает возможность не только контролировать качество обслуживания, но и выявлять закономерности, прогнозировать поведение клиентов и быстрее проверять гипотезы. Таким образом, может быть сформирована аналитическая культура, в рамках которой данные из реальных диалогов становятся основой для изменений в сервисе, маркетинге и продуктах. Для компаний это шанс превратить контакт-центры из «точки контроля» в источник управленческих данный и развития.