Магия речевой аналитики: превращаем негатив клиентов в точки роста

Мы живем в эпоху коммодитизации, это состояние рынка, игроки которого предлагают одинаковые услуги и товары по схожим ценам. Это, в целом, вызывает у аудитории потребителей некоторую растерянность, усугубляющуюся кризисными ожиданиями. По экспертным оценкам, в 2025 году покупательная способность на российском рынке будет лишь падать, клиенты массово переходят к экономии. В таких условиях особенно важным становится клиентский опыт взаимодействия с компанией. По данным PwC, 32% клиентов уходят, испытав негатив от общения с представителем или колл-центром поставщика услуг или товаров. А более 70% людей готовы поделиться рассказом о плохом обслуживании со своими близкими или просто в социальных медиа.

А потому, качество диалогов с клиентами это, без преувеличения, ключевое конкурентное преимущество бизнеса. 

Но как понять, что действительно волнует ваших клиентов, если ежедневно через контакт-центр проходят тысячи обращений? Ведь обработка всех их отнимает колоссальные ресурсы, человеческие, временные, финансовые.

Решение есть — это речевая аналитика на базе искусственного интеллекта. Она незаменима в поиске явных и скрытых возражений клиентов, а также в своевременной и точной детекции их негативных реакций.

Как ИИ помогает работать с негативом клиентов 

Один из самых мощных инструментов речевой аналитики — анализ эмоций. Технология определяет недовольство, раздражение или сомнения клиента по тону голоса, лексике и контексту. Например, платформа 3i TouchPoint Analytics делает упор на выявление именно негатива в разных частях диалога: в начале, середине или конце. Это помогает понять, на каком этапе коммуникации возникла проблема. А значит, компания может оперативно устранить ее. 

Но искусственный интеллект идет дальше. Вот только несколько примеров задач, которые удалось решить: 

• выявить причины отказа клиентов от записи на демо-встречу;
• дать рекомендации по отработке возражений и недоверия клиентов по отношению к новому продукту;
• выявить неочевидную причину отказа от посещения офиса продаж (духота в клиентском зале).

Стратегия управления возражениями: от анализа к действиям 

Возражения клиентов — это золотая жила для улучшения бизнес-процессов. Передовая система речевой аналитики использует комплексный подход к анализу коммуникаций с помощью искусственного интеллекта, который позволяет не просто фиксировать проблемы, а системно их решать. Вот как это работает: 

1. Глубокий анализ коммуникаций

Каждый диалог проходит через многослойную обработку: от расшифровки речи до оценки эмоционального фона. Это помогает увидеть полную картину взаимодействия с клиентом. 

2. Интеллектуальный поиск возражений

Система автоматически выявляет ключевые возражения («дорого», «не доверяю», «сложно») и классифицирует их по типам. Например, в одном из проектов наших клиентов 67% возражений касались цены — это стало сигналом к пересмотру ценовой политики. 

3. Создание базы знаний 

Лучшие примеры работы с возражениями от успешных операторов попадают в единую базу. Новые сотрудники получают готовые эффективные шаблоны ответов, а опытные — могут совершенствовать свои навыки. 

4. Выявление ключевых тем

Автоматическая тематизация обращений показывает, какие вопросы волнуют клиентов чаще всего. Например, анализ может выявить, что 40% негатива связано с доставкой, а не с качеством продукта. 

5. Эмоциональная карта диалога 

Система речевой аналитики с LLM оценивает, как меняется настроение клиента во время разговора. Это помогает понять, какие фразы оператора вызывают раздражение, а какие — снимают напряжение. 

6. Идентификация повторяющихся вопросов 

Когда система фиксирует одинаковые вопросы от разных клиентов — это сигнал: возможно, нужно доработать инструкции или изменить процесс. 

Такой многоуровневый анализ превращает возражения из проблемы в возможность. Операторы получают интеллектуальные подсказки в реальном времени, а руководители видят системные проблемы в обслуживании. Таким образом, бизнес может проактивно улучшать продукты и сервисы.

Но не стоит думать, что платформа речевой аналитики — это простое решение. Внутри нее нет волшебной кнопки, по нажатию на которую все заработает само. Этапу внедрения предшествует сложная аналитика, т.е. изучение ситуации заказчика, проблем, бизнес-процессов и целей. Необходимо четко сформулировать ТЗ, что именно вы хотите узнать о своих клиентах, какие получить отчеты, и настроить с помощью наших экспертов. Это непростая и кропотливая работа, и только выполнив ее, вы получите эффект от применения ИИ.

Поговорим о самом внедрении.

Этапы и результаты внедрения

Внедрение речевой аналитики — это не разовое мероприятие, а поэтапная трансформация бизнес-процессов. На основе данных из тысяч проанализированных диалогов мы разработали четкий алгоритм действий, который уже принес крупным и средним компаниям ощутимые результаты. Выглядит он следующим образом:

Этап 1. Запуск системы (2-3 месяца) 

Первые шаги позволяют заложить фундамент для дальнейшего роста: 

• настройка автоматической оценки диалогов по ключевым категориям;
• создание личных кабинетов для сотрудников с персональной статистикой; 
• перенос ручных проверок качества в автоматизированную систему; 
• контроль соблюдения скриптов операторов.

Уже на этом этапе, по накопленной нами статистике, компании фиксируют +5% к выручке благодаря быстрому выявлению очевидных проблем в коммуникациях. 

Этап 2. Глубокий анализ и улучшения (еще 3-4 месяца) 

Когда система накопит достаточный объем данных, начинается работа с глубинными процессами: 

• выявление «узких мест» в работе операторов — например, какие именно фразы чаще всего провоцируют негатив клиентов; 
• внедрение лучших практик топовых сотрудников в работу всей команды;
• специальные тренинги по отработке возражений и конфликтных ситуаций; 
• анализ повторяющихся вопросов клиентов для улучшения обучения персонала. 

Такая комплексная оптимизация процессов дает +15% к выручке. Например, наш клиент, одна из телеком-компаний, сократила долю повторных обращений на 30% после переработки скриптов на основе этого анализа. 

Этап 3. Развитие успеха (6-12 месяцев) 

На этом этапе внедренные технологии начинают работать уже на опережение: 

• автоматическое заполнение CRM на основе анализа диалогов; 
• система постоянного обучения с рекомендациями от LLM в реальном времени; 
• персонализированный подход к каждому клиенту на основе его реакции.

И здесь компании достигают целых +25% к выручке и радикально улучшают клиентский опыт. 

Эти цифры — не прогнозы, а реальные результаты компаний, которые уже прошли весь цикл внедрения. Например, ритейл-сеть после 12 месяцев работы с системой увеличила средний чек на 18% благодаря точному анализу возражений и донастроек скриптов. 

Главное преимущество такого подхода — его адаптивность. Система фиксирует проблемы и предлагает конкретные шаги для их решения на каждом этапе развития бизнеса. И как показывают результаты, инвестиции в речевую аналитику с ИИ начинают окупаться уже в первые месяцы внедрения.