Инсайты на миллион: как анализировать голос клиента с помощью ИИ

В современном бизнес-мире ключевой фактор успеха — глубокое понимание потребностей клиентов. Одним из наиболее ценных источников такой информации служит голос клиента: его обращения, жалобы, вопросы, эмоциональная окраска речи и даже фоновые звуки. Благодаря генеративному искусственному интеллекту (ИИ) появились революционные методы анализа этих данных, позволяющие выявлять инсайты, т.е. скрытые мотивы и истинные причины поведения клиентов. В этой статье директор по развитию вендора решений на базе искусственного интеллекта 3iTech Дмитрий Макаренко раскроет, как технологии речевой аналитики помогают выявлять такие инсайты и использовать их для оптимизации бизнес-процессов.

Что такое инсайт в бизнесе?

Инсайт — это внезапное озарение, которое приводит к новому пониманию ситуации или решения проблемы. В маркетинге инсайт отражает неосознанные мотивы клиента, а в бизнесе — знания, помогающие находить корни проблем и пути их устранения. В В2С, и контактных центрах в частности, инсайты особенно ценны: они позволяют понять, почему клиенты отказываются от услуг, что их раздражает или привлекает в продуктах конкурентов. Эти знания помогают компаниям принимать обоснованные решения и повышать уровень сервиса. А это влияет на выручку и другие бизнес-показатели.

Как найти инсайты?

В прошлом, удача в этом деле зависела от мастерства аналитика или простого везения. Но с появлением ИИ все изменилось в заметно лучшую сторону, и можно больше не полагаться на случайность. За анализ голоса клиента, теперь отвечают системы речевой аналитики на базе ИИ, например, такие, как комплексная платформа 3i TouchPoint Analytics. Они омниканальны, т.е. обрабатывают данные из различных источников, включая звонки, чаты, видеовстречи и аудиозаписи с аудиобейджей. Среди ключевых функций:

1.  Преобразование речи в текст.
2. Анализ эмоциональной окраски высказываний.
3. Анализ окружения говорящего, т.е. обстановки, в которой он находится и которая на него влияет.
4. Использование большой языковой модели 3iLLM для глубокой обработки данных, включая KPI, рейтинги операторов контактного центра или сотрудников с аудиобейджами, а также автоматизированную генерацию отчетов, в том числе в виде инфографики.

Результаты анализа помогают оценивать качество работы операторов, выявлять тренды и формировать детализированные отчеты.

Методика поиска инсайтов: основные шаги

1. Формулировка проблемы — например, «клиенты отказываются от подписки после первого месяца».
2. Постановка задачи — определение целей анализа, таких как поиск причин отказов.
3. Подготовка данных — сбор и агрегация 100% записей разговоров за последние 6 месяцев.
4. Решение задачи — применение LLM-кластеризации для выявления закономерностей.
5. Применение решения — внедрение изменений, например, обновление скриптов продаж.
6. Контроль результата — сравнение ключевых метрик до и после внедрения изменений.

Этот цикл повторяется для постоянного улучшения процессов.

Инструменты для выявления инсайтов

Какие же инструменты предлагает такая платформа? Вот они:

Классификация — автоматическая сортировка диалогов по категориям.

Умные облака тегов — визуализация ключевых тем в обращениях.

Поиск отличий — сравнение диалогов для обнаружения аномалий.

Визуальная аналитика — наглядные дашборды и отчеты.

LLM-ассистенты — помощники на основе генеративного ИИ для автоматизации анализа.

Роль LLM-ассистентов в речевой аналитике

LLM-ассистенты играют очень важную роль в анализе голоса клиента, и необходимо понимать, какую именно:

Маркирование диалогов — автоматическая разметка на основе естественного языка.

Саммаризация — создание кратких резюме диалогов, что ускоряет анализ.

Тематизация — определение основных тем и подтем в обращениях.

Кластеризация — группировка диалогов по схожим темам без предварительных настроек.

Рекомендации сотрудникам — подсказки по улучшению взаимодействия с клиентами.

Как видим, богатый и весьма гибкий инструментарий, позволяющий рассматривать данные с различных точек обозрения, и делать открытия относительно поведения или желания клиентов. Напомним, что в нынешнем бизнес-ландшафте их необходимо буквально предвосхищать, чтобы удержать лояльность.

Как инсайты трансформируют бизнес-процессы

Рассмотрим несколько типичных кейсов, чтобы более четко понимать влияние инсайтов на изменение бизнес-показателей.

1. Сокращение обращений в контакт-центр на 63%

Проблема: необходимо было снизить нагрузку на операторов контактного центра, для чего  часть обращений требовалось перенести в цифровые каналы (личный кабинет, мобильное приложение). 

Решение: LLM выявила и сгруппировала такие обращения. Компания доработала цифровые каналы и настроила автоматические уведомления. 

Результат: явная оптимизация — число обращений в контакт-центр сократилось на 63%, то есть большинство вопросов клиенты теперь решают самостоятельно.

2. Снижение негатива на 75%

Проблема: компания не имела системного представления о причинах негативных отзывов. 

Решение: тематизация в речевой аналитике помогла выявить основные причины недовольства клиентов. 

Результат: число негативных обращений по выявленным причинам сократилось на 75%, а общий негатив — на 35%.

3. Рост конверсии в продажах на 18%

Проблема: клиенты часто отказывались от целевых действий (покупки, записи на встречу), не было понимания, почему так происходит. 

Решение: анализ причин отказа и улучшение скриптов продаж. 

Результат: конверсия увеличилась на 18%.

4. Анализ конкурентов

Проблема: клиенты часто упоминали преимущества продуктов конкурентов, как причину отказа от покупки. 

Решение: LLM проанализировала диалоги и выявила слабые места продукта. 

Результат: конверсия в оформление подписки выросла на 12%.

Генеративный ИИ и речевая аналитика превращают голос клиента в мощный инструмент для бизнеса. Они позволяют находить скрытые инсайты, которые ранее оставались незамеченными, и использовать их для повышения эффективности контактных центров. Внедрение таких технологий — это шаг к более глубокому пониманию клиентов, и как следствие, выходу компании на новый бизнес-уровень, отказ от работы вслепую.