Как речевая аналитика повышает эффективность цифровых ассистентов

Сегодня многие компании внедряют цифровых ассистентов, голосовых роботов и чат-ботов для автоматизации клиентского сервиса. Но на практике часто сталкиваются с типичными проблемами:

• сценарии быстро устаревают и перестают работать;
• боты «ломаются» и переводят звонок на оператора при нестандартных вопросах клиентов;
• клиенты жалуются на однообразные ответы;
• роботы не реагируют на перебивание.

Сложность правильной настройки робота зачастую связана с тем, что заказчики часто не имеют полного представления о структуре клиентских диалогов. 

Скрипт, написанный «в теории», может выглядеть логично, но на практике не охватывает значительную часть обращений. Речевая аналитика позволяет выявить эти пробелы еще до запуска робота — ведь можно ретроспективно проанализировать массив операторских диалогов с клиентами, для того, чтобы определить, какие темы и формулировки встречаются чаще всего и какие запросы не отражены в сценарии.

Например, на проекте по автоматизации продаж полисов ОСАГО речевая аналитика помогла обнаружить, что клиенты часто спрашивают о добавлении в договор второго водителя или изменении адреса регистрации — вопросов, которых изначально не было в сценарии. Без этих уточнений робот не справлялся с частью обращений и переводил звонки на оператора. 

В другом кейсе функционал робота предполагал автоматическое оформлением  доставок. Выяснилось, что клиенты регулярно уточняли, можно ли изменить адрес, указанный при оформлении заявки на сайте — вопрос, также отсутствовавший в сценарном диалоге робота. После доработки сценария конверсия успешных самообслуживаний без участия оператора выросла на 22%.

Ожидания и реальность 
Зачастую, внедрив «сырого» робота, вместо роста продаж компании фиксируют увеличение жалоб и потерю лояльности, что в конечном итоге приводит к прямой упущенной выгоде. Благодарю развитию технологий автоматизированного анализа и с синтеза речи, потенциал роботизированных коммуникаций огромен. Но без точной настройки сценариев коммуникации компании упускают возможности по снижению затрат и увеличению прибыли.

Решение: связка «речевой аналитики и ботов»
Речевая аналитика превращает роботов и операторов в «самообучающуюся систему», которая корректирует функционал на основе массива данных по взаимодействиям с клиентами. 

• Голосовые роботы: речевая аналитика выявляет слабые места в диалогах и корректирует скрипты. В среднем это дает +20–25% к конверсии.
• Чат-боты: анализ неформализованных запросов клиентов позволяет добавлять новые ветки сценариев. Уровень удержания клиента в чате растет на 15–18%.
• Бот-суфлер: в режиме реального времени подсказывает оператору релевантные офферы и скрипты. Это увеличивает эффективность операторов на 20% и снижает количество ошибок на 30%.

Практика внедрения
Данные речевой аналитики применяются как база для оптимизации работы ботов. Средняя динамика ключевых показателей эффективности после внедрения речевой аналитики:

•  +35% к конверсии благодаря улучшению сценариев;
• +15% к среднему чеку за счет персонализированных рекомендаций;
• +25–30% к CSI и NPS после масштабирования лучших практик;
• –15–18% повторных обращений за счет повышения качества ответа.

Как это работает?

1. Система речевой аналитики автоматически анализирует до 100% звонков и чатов.
2. Контент-анализ позволяет находить закономерности: где клиенты чаще отказываются, на каких формулировках в диалоге растет интерес, приводящий к покупке. 
3. Система автоматически генерирует рекомендации для корректировки скриптов ботов.
4. Лучшие практики масштабируются на всю команду, прописываются в базе данных и функционале цифровых ассистентов.  

Больше, чем контроль качества

Речевая аналитика перестала быть только инструментом контроля качества. Сегодня это точка сборки и анализа данных для развития ботов и операторов, которое делает контакт-центр гибким и эффективным. 

Компании, которые используют связку «роботы + речевая аналитика + бот-суфлер», получают не просто автоматизацию обработки рутинных запросов, а рост ключевых метрик и показателей эффективности:  рост продаж, лояльности и удержания клиентов.