Почему современные контакт-центры используют речевую аналитику

Сложно представить, что сегодня большой контакт-центр работает без цифровых инструментов. Облачная телефония предоставляет расширенные возможности для коммуникации, ИИ-тренажеры ускоряют онбординг, а речевая аналитика обрабатывает разговоры и находит полезные закономерности в массиве данных.

В статье расскажу, как развивалась эта технология, как она работает и каким образом помогает малому и среднему бизнесу увеличивать продажи.

Как развивалась технология

Сначала речевая аналитика пыталась анализировать речь, но не имела ни малейшего представления о смысле сказанного. Этот этап можно назвать механическим: он ознаменовал начальную стадию разработки. 

Раньше система разбивала речь на фонемы и сопоставляла их со словами из составленного словаря. Качество при этом оказалось низким — технология не справлялась с шумами, диалектами, и особенностями повседневной речи, не понимала фразеологизмы (например, «Цена кусается»).

Люди самостоятельно формировали и дополняли глоссарии словами или фразами, которые считались важными (например, «жалоба», «претензия», «дорого», «скидка»). Система распознавала речь и переводила ее в текст, алгоритм побуквенно сканировал его и находил точные совпадения со словарем. 

Эта функция работала примитивно: основная задача сводилась к поиску записи, где, возможно, встречалось заданное ключевое слово. Приходилось перепроверять результаты вручную и проводить строгий ручной контроль при настройке, чтобы получить желаемый результат.

После внедрения искусственного интеллекта 

С приходом ИИ речевая аналитика победила свои ограничения — она научилась понимать смысл сказанного. Нейросети расширили функциональность и повысили качество инструмента:

1. Появилась функция Speech-To-Text — современный ASR переводит речь в текст, игнорирует шум, особенности речи и нечеткое произношение, по контексту «догадывается», что за слово было произнесено.
2. Оценка разговора стала точнее благодаря Large Language Models (LMM) — большим языковым моделям. 

В рамках анализа технология теперь умеет:

• выявлять ключевые слова и фразы;
• определять намерение клиента и тон разговора;
• распознавать сценарии диалога;
• понимать, как специалист общался с клиентом;
• самостоятельно составлять словари.

Какие задачи бизнеса решает речевая аналитика

Когда речевая аналитика получила усовершенствование, диапазон выполняемых задач расширился. Теперь она способна:

• Объективно оценивать работу операторов по ключевым метрикам: например, соблюдение скрипта, использование правильных аргументов, корректное завершение этапов продажи.
• Определять тон разговора: насколько разговор вежлив, какие выражения использует сотрудник, умеет ли он смягчать или нейтрализовать негативные эмоции клиента.
• Выявлять системные ошибки: в процессах или знаниях операторов, чтобы корректировать скрипт и сценарии продаж.
• Собирать причины жалоб и обращений: с помощью этой информации можно проанализировать упущения и недоработки, чтобы сформулировать нужные регламенты и устранить проблемы.
• Уделять внимание качеству: как отрабатываются возражения, как улучшить взаимодействие с клиентом.
• Предоставлять общие и персональные рекомендации сотрудникам: советы по улучшению навыков операторов.

Современные разработки позволяют значительно расширить функциональность инструментов в любой сфере — в том числе и за пределами речевой аналитики.

Примеры применения технологии

Определить, почему падает конверсия в продажах

Система автоматически проанализировала тысячи звонков. Результат показал: на этапе обсуждения цены 70% операторов не использовали отработку возражения, не предлагали рассрочку. В диалогах, в которых сомнения отсутствовали, сотрудники забывали предлагать дополнительную услугу.

Научить новичка закрывать больше сделок

Система контролирует разговор оператора и подмечает этапы, которые даются ему труднее всего. Сотрудник получает персональные рекомендации для повышения своих компетенций: какие подходы использовать, чтобы повышать эффективность разговора.

Например: «При отработке возражений следует использовать технику «выслушать-уточнить-ответить», а также метод активного слушания — не превращайте разговор в монолог. Делайте паузы и дайте собеседнику возможность высказаться».

Выяснить, почему повысилось AHT (среднее время на обработку обращения)

Анализ выявил причины обращений, на которые оператор тратил наибольшее количество времени. Например, у клиента закончился льготный период, а сотрудника не успели об этом проинформировать. В таких случаях поиск информации во внутренней системе занимает время, и продолжительность обработки обращения увеличивается.

Речевая аналитика — ключ к пониманию клиентов

В последние годы, с внедрением искусственного интеллекта, речевая аналитика вышла на новый уровень. Она не просто фиксирует разговоры, а понимает их, анализирует и превращает в готовые решения. 

В технологии речевой аналитики команда Скорозвона видит ценность и перспективы к развитию бизнеса: это инструмент и цифровой сотрудник, который работает с голосом, текстовыми чатами и данными из CRM. Колл-центр получает отчеты и четкие рекомендации к действию. 

Даже для малого и среднего бизнеса это уже не вопрос внедрения инноваций, а стандарт эффективности. Речевая аналитика помогает масштабировать понимание клиентов, выявлять скрытые проблемы и находить точки роста — без лишних затрат и сложных внедрений.