Как речевая аналитика меняет подход к клиенту

Речевая аналитика традиционно ассоциировалась с контролем качества работы операторов контакт-центров: фиксацией слов-паразитов, проверкой соблюдения скриптов, анализом скорости речи. Однако сегодня этот инструмент выходит далеко за рамки стандартного мониторинга, помогая выявить слабые места в сервисе, найти точки роста и проверить гипотезы. Дарья Громова, ведущий аналитик по контактным центрам компании BSS, рассказала, как технологии ИИ позволяют выстроить коммуникацию в современных условиях.

От скриптов к инсайтам — аналитика помогает бизнесу

Классический подход к речевой аналитике — автоматический анализ звонков и чатов для извлечения ключевых метрик (AHT, FCR, CSI и др.). Это помогает выявлять формальные отклонения, но все чаще компании используют аналитику для управленческих решений. Системы анализа речи помогают не только контролировать качество обслуживания, но и влияют на маркетинг и развитие продуктов. Они превращаются в полноценные экосистемы для развития клиентских сервисов. Опыт внедрения систем речевой аналитики в различных сферах — от госкорпораций до среднего и малого бизнеса — выявил ограничения существующих стандартов, которые приводят к потере доверия со стороны пользователей. Так, например:

Госсектор. Строгое следование скриптам снижало удовлетворенность клиентов. Анализ показал, что формализованные фразы плохо воспринимались на слух, особенно пожилыми людьми. После упрощения формулировок и изменения логики взаимодействия снизилось число повторных звонков.

Ритейл. Операторы одной компании, обзванивая партнеров с товарным предложением, формально соблюдали скрипты, но обещали «максимальные скидки», которых в реальности не было. Это создавало ложные ожидания и вызывало недовольство клиентов. Методы речевой аналитики позволили выявить проблему, неочевидную при традиционном контроле качества, и скорректировать сценарии.

Логистика. Система оценки качества консультаций, предлагавшая клиенту оценить взаимодействие с компанией по пятибалльной шкале после завершения звонка, не фиксировала голосовые ответы. С одной стороны, это вызывало недовольство пользователей, с другой — показатели искажались. Анализ записей выявил технический недочет: система ожидала нажатия на клавишу, а при устном ответе пользователь слышал, что выбранный вариант отсутствует. Инструменты речевой аналитики помогли перестроить механику взаимодействия с клиентами, повысив релевантность оценки.

Телемагазин. При 73% конверсии компании требовалось повысить результаты за счет кросс-продаж, но было неочевидно, где теряются возможности. Инструменты речевой аналитики позволили выявить, что почти в 60% случаев операторы не предлагали дополнительные товары, а в 43% делали нерелевантные предложения. Когда же допродажа была логично связана с заказом, конверсия достигала 57%. Анализ диалогов в этой ситуации помог пересмотреть скрипты, а система рекомендаций в CRM была адаптирована под успешные сценарии.

Практика внедрения подтверждает, что речевая аналитика сегодня превращается в полноценный элемент экосистемы клиентского сервиса, позволяя принимать стратегические решения на основе реальных данных. Можно говорить о том, что на наших глазах создается устойчивая культура работы с обратной связью.