Поделиться В современных условиях руководителям стало труднее контролировать своих подчиненных. Виной тому усложнение бизнес-продуктов, увеличение числа телефонных разговоров, переход на удаленный режим работы. Прослушивание и анализ каждого разговора физически невозможны. Но за последние годы на качественно новый уровень вышли технологии речевой аналитики. Именно за ними будущее, уверены эксперты отрасли.
С предшественниками отрасли, которую сегодня называют «речевой аналитикой», мир столкнулся достаточно давно, и случилось это скорее на бытовом уровне, нежели в корпоративном сегменте. Сперва в телефонах появились функции распознавания голосовых команд, таких как «Позвонить Тане» или команда «Снять», адресованная встроенному фотоаппарату. Позже добавилась возможность найти на карте нужный город или улицу, проговорив адрес вслух, а не вписав в строку поиска.
Хорошо ли работало распознавание голоса в те времена? Отнюдь. Команды часто путались, техника плохо понимала акцент, длинная речь превращалась в набор бессвязных букв и слов. Чтобы пользоваться новшеством, людям приходилось выговаривать слова чуть ли не по слогам.
«С течением времени технологии совершенствовались, а нейронные сети обучались на все большем объеме информации. Сегодня роботы распознают склонения, числительные, слова-паразиты и другие диалектические обороты. Но что еще более важно, индустрию речевой аналитики удалось поставить на службу бизнесу», — комментирует Станислав Ежов, руководитель направления по новым цифровым продуктам MANGO OFFICE.
Как работает речевая аналитика сегодня
Распознавание текста ведется при помощи нейросети, в которую заложены две модели — акустическая и языковая. Первая помогает распознать звуки и преобразовать их в буквы. Вторая отвечает за то, в какие комбинации будут сложены эти буквы: какие именно слова и предложения будут образованы.
На практике этим моделям приходится работать совместно. Так, акустическая модель может предложить несколько вариантов трактовки аудиозаписи. Например, если человек невнятно произнес слово «точка», то система также предложит вариант «дочка» или даже «тачка».
Далее вступает в дело языковая модель. Она анализирует всю фразу целиком и делает вывод, какой из трех вариантов подходит с наибольшей вероятностью.
Предположим, в нашем примере человек произнес фразу: «В конце предложения ставится точка». Наученная миллиардами фраз, взятых из человеческой речи, нейросеть «понимает», что в конце предложения еще ни разу не ставилась «дочка» или «тачка», и делает однозначный выбор в пользу слова «точка».
Интересно отметить, что те же звуки, встроенные в другое предложение, будут распознаны иначе. Допустим, теперь мы имеем дело с фразой «У Василия родилась дочка». В огромном массиве информации языковая модель найдет гораздо больше фраз «родилась дочка», чем «родилась точка» или «тачка», и на этот раз выбор будет сделан именно в пользу «дочки».
Речевая аналитика в бизнесе
Речевая аналитика в бизнесе применяется в трех основных ситуациях:
- Общение робота с человеком.
- Анализ общения двух людей, чаще всего менеджера и клиента.
- Общение сотрудников между собой.
В первом случае все достаточно просто: робот должен понимать вопросы человека и правильно на них отвечать или задавать уточняющие вопросы. Если же робот не справляется с ситуацией, он переводит звонок на секретаря.
Второй вариант гораздо более многозадачен. Целями анализа могут быть:
- Понимание общей удовлетворенности клиента работой менеджера и продуктами компании
- Проверка работы менеджера:
- Вежливость общения.
- Использование жаргонных слов и ненормативной лексики.
- Настроение, интонация.
- Проведение апсейла и допродаж.
- Следование скрипту продаж.
- Правильное представление компании и продукта.
- Понимание причин отказов клиента (дорого/нет нужного цвета/предложение конкурента привлекательнее и т.д.)
- И другие задачи
С точки зрения реализации, речевая аналитика является дополнительной опцией в рамках виртуальной АТС (ВАТС). Чаще всего должна быть подключена и опция записи телефонных разговоров.
И это далеко не все задачи, которые можно решить с помощью сервиса речевой аналитики. Сегодня активными пользователями цифрового решения являются департамент безопасности и служба НR.
Поэтому третья задача, которую успешно решает речевая аналитика, — анализ разговоров двух сотрудников. Здесь цифровой продукт активно используется службой безопасности для фиксации утечки информации, выявления потенциально опасных телефонных звонков и сохранения коммерческой тайны. Например, фразы «Это не телефонный разговор» или «Перезвоните мне на мобильный» могут заинтересовать не только специалистов отдела безопасности, но и руководителей отделов, где работают сотрудники.
При помощи речевой аналитики также легко отслеживать негативные настроения в коллективе, поэтому инструмент может эффективно применяться среди HR-специалистов.
В базовом сценарии помимо подключения речевой аналитики от клиента больше ничего не требуется. ВАТС сама отправит записи разговоров на распознавание и анализ. Заказчику эта информация вернется в виде наглядных графиков и диаграмм, на базе которых можно анализировать бизнес-процессы и вносить в них изменения.
Кроме непосредственно аналитики, компаниям могут потребоваться следующие дополнительные функции:
- Возможность дообучения.
- Доступ к речевой аналитике MANGO OFFICE для абонентов любых телефонных платформ.
- Интеграция с CRM.
Возможность дообучения алгоритма речевой аналитики
В мае 2021 года «Манго Телеко» запустил сервис для самостоятельного обучения речевой аналитики. Новые функции позволяют добавлять специфическую лексику в словарь. При этом можно указать синонимы и разные варианты прочтения одного и того же слова (например, «Майкрософт» и «Микрософт»).
«Важно подчеркнуть, что пользователи MANGO OFFICE могут добавлять нужные слова и выражения прямо в личном кабинете, не обращаясь в службу поддержки провайдера. После их добавления нейросети обработают данные и научатся выявлять данные слова в речи людей, после чего аналитика будет готова к работе», — поясняет Станислав Ежов, руководитель направления по новым цифровым продуктам MANGO OFFICE.
Специфические термины есть практически во всех отраслях, но особенно много их в ИТ и компьютерных технологиях, промышленности, медицине. С внедрением возможности дообучения анализ разговоров с этих и других отраслях существенно упростится.
Доступ к речевой аналитике MANGO OFFICE для абонентов любых телефонных платформ
Речевая аналитика от «Манго Телеком» доступна как клиентам MANGО OFFICE, так и заказчикам, виртуальная АТС которых построена на базе решений другого вендора. Более того, в компании может вообще не быть ВАТС: речевую аналитику можно задействовать и в этом случае.
Типичная ситуация: клиент использует обычную старую АТС, но хочет расширить ее возможности. Переход на ВАТС не рассматривается, так как это долгий и дорогостоящий проект, требующий к тому же значительных трудозатрат. Можно ли внедрить речевую аналитику на базе старой АТС?
Ранее речевая аналитика MANGO OFFICE была доступна только для одноименной облачной АТС, теперь она подключается практически к любой телефонной платформе.
Как и кому помогает речевая аналитика сегодня
| Руководителям отделов продаж | Повышение конверсии звонков Повышение среднего чека Выявление лучших и худших менеджеров Контроль следования скриптам продаж |
| Маркетологам | Анализ эффективности акций Понимание проблем целевой аудитории Анализ конкурентов. Как вас с ними сравнивают? |
| Службам контроля качества сервиса | Автоматизация процесса прослушивания звонков Мгновенные уведомления о неприемлемой лексике в разговоре менеджера Контроль скриптов |
| Сотрудникам служб безопасности и HR | Комплаенс-контроль и борьба с рисками Выявление утечек конфиденциальной информации Выявление конфликтов внутри коллектива |
Наиболее оптимальным решением сохранения имеющейся инфраструктуры и при этом расширения ее функциональности или емкости является интеграция клиентской АТС через SIP-Trunk. Таким образом можно подключать технологию распознавания речи MANGО OFFICE компаниям с уже развитой технической инфраструктурой, просто через кейс расширения функционала.
Интеграция речевой аналитики с CRM
Все результаты речевой аналитики отображаются в личном кабинете провайдера ВАТС. Однако использование нескольких личных кабинетов не всегда удобно клиентам, так как большая часть информации о бизнесе компании сосредоточена в CRM-системах. Так возникает необходимость в интеграции двух платформ. Причем в данном случае интеграция несет в себе гораздо большую ценность, нежели совмещение в одном окне данных из двух систем.
Алгоритм интеграции выглядит следующим образом:
- Речевая аналитика транскрибирует телефонный разговор.
- Проводится автоматический анализ, что говорили собеседники.
- Звонкам автоматически присваиваются теги по заданным правилам.
- Расшифровки разговоров и теги передаются в CRM и заносятся в карточку клиента.
Что может ожидать клиент от обычной интеграции CRM и ВАТС? Предположим, в одном из разделов CRM-системы отображается история клиента. После интеграции с ВАТС можно ожидать, что рядом появятся данные о телефонных звонках и диаграмма удовлетворенности клиента работой менеджера.
На самом деле эффект может быть гораздо более сильным.
По отчетам сразу видно, делает ли менеджер допродажи и апсейлы и как часто. Если нет — это повод проработать с менеджером данный вопрос. Но что, если система подтверждает допродажи, а статистика продаж не фиксирует увеличение чека?
Тут может быть две причины: плохо работает со скриптом менеджер или плохо работает сам скрипт. В первом случае, очевидно, следует дополнительно потренировать менеджера, во втором — скорректировать скрипт. Возможно получение и более глубоких данных.
Полный текст статьи читайте на CNews
