Больше, чем просто запись разговоров: речевая аналитика для контакт-центров
6 минут на чтение
Аналитика речи — это технология на основе ИИ, которая умеет слушать и понимать человеческую речь, анализировать её и выявлять удачные и неудачные решения для взаимодействия с клиентом. С помощью полученных данных можно улучшить качество обслуживания, обучить сотрудников и даже увеличить продажи.
В этой статье:
Краткая история технологии
Люди придумали, как синтезировать и распознавать человеческую речь, ещё до наступления XXI века. С этими изобретениями связаны имена учёных из разных частей света:
1. Первый аппарат для синтеза речи был представлен в XVIII веке. Христиан Кратценштейн из Германии изобрёл устройство, которое могло воспроизвести отдельные гласные звуки.
2. Американский инженер Гомер Дадли в первой половине XX века улучшил это изобретение и создал речевой синтезатор, который произносил слово (например, имя) с разными интонациями.
3. Советский учёный в сфере радиотехники и акустики Лев Мясников несколькими годами позднее представил прибор, который мог распознавать некоторые звуки в человеческой речи.
В XXI веке развитие речевой аналитики продолжилось: появились первые компьютерные программы и «умные» колонки. Технологии распознавания речи стали точнее, а искусственный интеллект научился поддерживать диалог и выполнять простые команды.
В 2023 году распространение получили и LLM (Large Language Model) — большие языковые модели. Это нейросети, которые обучились на множестве текстов. Среди них: GPT OpenAI, PaLM и Gemini от Google, Copilot от Microsoft, GigaChat от Сбера. Сейчас LLM, интегрированные в бизнес-процессы, берут на себя часть монотонной работы. Прогресс в области ИИ ускорился, поэтому функционал таких моделей постоянно расширяется.
Какие задачи решает речевая аналитика
Большие языковые модели анализируют обширный объём данных и находят закономерности в разговоре. Например, фиксируют договорённости или распространённые причины жалоб клиентов.
Как это работает
Процесс обработки телефонных разговоров поделён на несколько этапов:
1. Запись разговоров — телефонные разговоры операторов с клиентами заносятся в базу данных.
2. Система распознавания речи производит транскрибацию — перевод разговора в текстовую форму.
3. Лингвистический анализ текста — искусственный интеллект выявляет основную тему разговора, интент, ключевые слова.
4. Анализ структуры разговора — технология определяет тон разговора (позитивный, негативный, нейтральный), оценивает, кто из собеседников говорил больше, находит паузы в речи.
5. Выявление паттернов — например, скриптов, жалоб, повторяющихся выражений.
После анализа обработки ИИ представляет данные в виде отчётов, в том числе с наглядной инфографикой. Например, как часто операторы произносят фразы или слова, которые свидетельствуют о равнодушии: «Ладно», «Проехали» и т.п.
Основные задачи и инструменты
Ключевые функции речевой аналитики заключаются в:
- распознавании разговора в реальном времени;
- выявлении интонаций голоса, настроения клиента;
- расшифровки аудиозаписей в текст;
- систематизации полученной информации.
С помощью этой функции также можно найти отрезок в определённом звонке по ключевым словам и прослушать запись с того момента, где произнесли искомое слово.
В систему речевой аналитики для контакт-центров встраивают и такие инструменты:
- тегирование,
- диаризация записей,
- создание субтитров,
- измерение пауз,
- журналы вызовов.
А какие недочёты в колл-центре выявляет речевая аналитика — читайте в нашей статье.
Выделите целевую область или метрику, в которой хотите добиться эффекта, подберите конкретный инструмент для анализа и достижения результата.
Свяжитесь с нами и получите бесплатный доступ в сервис на неделю.
За полчаса я помогу настроить «Скорозвон» под ваш колл-центр или отдел продаж.
Мифы о голосовой аналитике
Анализатор — это не просто «запись речи», это сложный инструмент, который требует правильной настройки и понимания его возможностей. Заблуждения о работе этой технологии приводят к тому, что данные используются неэффективно.
Миф #1: ИИ расшифровывает аудио на 100%
Точность расшифровки аудио достигает около 80-85% — с учётом шума при записи и технических ограничений. При этом система речевой аналитики не становится бесполезной: так же, как и человек, она тегирует запись, делает заметки и выделяет ключевые слова. Даже если не все предложения и словосочетания согласуются между собой, общий смысл текста остаётся понятным.
Миф #2: Речевая аналитика используется только для контроля сотрудников
Многие операторы придерживаются мнения, что речевая аналитика с искусственным интеллектом нужна только для выявления ошибок и контроля работы. На самом деле этот инструмент помогает команде расти:
- Сотрудник получает объективную оценку своей работы, потому что система предоставляет аналитику по чётким критериям без предубеждений.
- Благодаря анализатору выявляются недоработки в сценариях продаж. Например, технология помогает определить, какие аргументы работают, а какие приводят к отказу.
- Система выявляет частые возражения и боли клиентов, помогая адаптировать стратегию.
Миф #3: Необходимо проанализировать все данные, чтобы найти ошибки
Речевая аналитика дает возможность обрабатывать огромные объёмы данных — каждый диалог содержит сотни параметров.
Но при критическом анализе окажется, что большая часть этих данных не приносит бизнесу реальной пользы. Вместо того, чтобы просматривать весь диалог, необходимо анализировать события разговора, сосредоточиться на выявлении ошибок и причин. Например, что именно вызвало негативную реакцию у клиента или что предшествовало затруднению в ответе оператора.
Выделите целевую область или метрику, в которой хотите добиться эффекта, подберите конкретный инструмент для анализа и достижения результата.
Будущее речевой аналитики
Функционал этой технологии ещё исследуется и расширяется. Трудно сказать с точностью, какие возможности откроет инструмент спустя 5 или 10 лет. Однако уже сейчас с помощью речевой аналитики компании могут:
- прогнозировать ожидания клиентов;
- интегрировать ИИ с Big Data;
- выявлять слабые места в обслуживании и устранять их;
- открывать LLM (большим языковым моделям) возможность для самообучения.
Так искусственный интеллект совершенствует себя сам, анализируя те данные, которые получает, генерирует более точные ответы и рекомендации по взаимодействию с клиентом.
Вместе с тем развивается и речевая аналитика. Со временем информация, которую этот инструмент извлекает из реальных диалогов, станет точнее: это касается как точности расшифровки, так и считывания эмоций, большего количества языков, акцентов и диалектов.
Обработка речи в режиме реального времени позволит предоставлять отзывы и рекомендации мгновенно — операторы колл-центров смогут в моменте скорректировать разговор, чтобы совершить продажу. С развитием омниканального маркетинга технология позволит исследовать не только звонки, но и голосовые сообщения в мессенджерах.
Ожидается, что функция речевой аналитики появится в новых сферах — в том числе в медицине, образовании, подборе персонала и государственных структурах.
Внедрение речевой аналитики — это не просто запись разговоров. Это стратегическое решение для компаний, которые хотят лучше понимать своих клиентов, оптимизировать процессы и повышать качество обслуживания. С развитием искусственного интеллекта эта технология будет только расширяться.
Подключитесь к Скорозвону и получите функцию речевой аналитики бесплатно! Транскрибация звонков и поиск по ключевым словам уже встроены в сервис: достаточно начать обзвон из Скорозвона.
