Виртуальная АТС + городской номер +
SIM-карты = Мобильная АТС

Решения для омниканального обслуживания клиентов все чаще дополняются возможностями искусственного интеллекта, чтобы ускорить обработку информации и разгрузить операторов. В продукте Контакт-центр, разработанном MCN Telecom, ИИ интегрирован в сервис Речевая аналитика.

Рассмотрим, как настраивать Речевую аналитику и какие преимущества получает бизнес с использованием данной функциональности.

Что такое Речевая аналитика?

Речевая аналитика — это сервис для автоматического анализа устных и письменных диалогов с помощью искусственного интеллекта.

Настроив Речевую аналитику получится обрабатывать диалоги по заданным инструкциям и представлять полученные данные в виде отчета.

К основным возможностям Речевой аналитики относятся:

• ◍ Краткое описание диалогов

Искусственный интеллект резюмирует содержание диалога, выделяя ключевые сообщения беседы. Оператор просматривает короткий текст, если клиент общался с его коллегами или ботом, чтобы клиенту не пришлось заново рассказывать о проблеме. Супервайзер сможет быстро проверить, о чем разговаривали менеджеры в течение дня или другого выбранного периода времени.

• ◍ Определение типа обращения

Искусственный интеллект классифицирует диалоги на основе словарей либо с помощью кастомных инструкций, которые настраиваются пользователем самостоятельно. Оператор контакт-центра видят, звонил потенциальный или действующий клиент и по какому вопросу — интерес к новому продукту, жалоба на качество услуг, обращение в связи с неработающей услугой и так далее.

• ◍ Триггерная отправка данных по API

После выявления звонков с определенным содержанием, например, жалобой на качество обслуживания, система отправит оповещение. Доступна отправка SMS, email, сообщения в мессенджер, создание задачи в СRM — всего 30 интеграций для разных задач. Данная функция настраивается самостоятельно пользователем.

Как настроить Речевую аналитику?

Чтобы начать настройку Речевой аналитики, необходимо перейти в раздел продукта Контакт-центр. Дальнейшая последовательность действий будет следующей:

1. 1. Во вкладке Классификатор добавить инструкцию для ИИ по обработке диалогов.

При добавлении инструкции прежде всего нужно указать модель ИИ, которая будет использоваться для анализа, затем

1. 1. • ◍ режим запуска анализа диалога (автоматический или ручной)
      • ◍ количество токенов в заданной инструкции и ответах ИИ
      • ◍ температура от 0 до 1 (ноль — самые вероятные ответы и речевым конструкциями с минимумом творчества, единица — более творческие и непредсказуемые ответы)
      • ◍ запись ответов чата в тег и тегирование диалогов
   2. После этого выбрать сценарии и пользователей, к диалогам которых будет применяться инструкция.
   3. Затем добавляется название инструкции, ее описание и при необходимости комментарий.

Например, описание для инструкции Градус диалога может быть таким: «Попробуй определить общий тон беседы. Был ли это разговор на повышенных тонах, испытывал ли клиент недовольство, успокоился ли после беседы с менеджером. Если диалог был негативным, в отчете укажи первым словом НЕГАТИВНЫЙ. Если беседа прошла спокойно, то добавь в отчет слово Спокойно»

1. 1. Затем на вкладке «Сценарии» указывается, какие сценарии будут обрабатываться выбранной инструкцией.

Доступ к просмотру диалогов из чат-ботов и транскрибированным звонкам на ВАТС настраивается в разделе «Доступы».
В разделе «Инструкции» указывается, какие сценарии из чат-ботов и ВАТС какими инструкциями из Классификатора обрабатывать.

1. 1. Результаты анализа диалогов отображаются в виде таблицы во вкладке Речевая аналитика.

В таблице можно выполнять поиск по тексту, фильтрацию по колонкам, обновлять результаты анализа, изменять период отображения, переходить к анализируемому диалогу по кнопке в колонке «Диалог» и скачивать результаты в формате CSV.

Чем полезна Речевая аналитика в Контакт-центре?

Обработка диалогов с помощью искусственного интеллекта (ИИ) в продукте Контакт-центр приносит множество преимуществ, вот несколько ключевых аспектов.

• ◍ Контроль за соблюдением использования скриптов и стандартов качества обслуживания
  Речевая аналитика автоматически анализирует разговоры операторов с клиентами, проверяя соответствие используемых фраз установленным скриптам и стандартам. Это позволяет руководителям оперативно выявлять отклонения и корректировать переговоры сотрудников с клиентами, что ведет к повышению качества обслуживания.

• ◍ Выявление повторяющихся ошибок для обучения сотрудников
  Анализируя множество разговоров, система выявляет часто встречающиеся ошибки в общении сотрудников с клиентами. Это помогает разработать целенаправленные обучающие программы и тренинги, чтобы избежать повторения таких ошибок в будущем.

• ◍ Прицельная работа с конфликтными ситуациями
  Речевая аналитика позволяет быстро обнаруживать и классифицировать конфликтные ситуации, предоставляя супервайзерам возможность оперативно вмешаться и решить проблему. Это снижает уровень стресса у сотрудников и увеличивает удовлетворенность клиентов.

• ◍ Повышение лояльности клиентов
  Благодаря анализу всех взаимодействий с клиентами, компания может выявить и устранить факторы, вызывающие недовольство, что способствует улучшению клиентского опыта и увеличению лояльности.

• ◍ Персонализация рекламных кампаний
  Речевая аналитика позволяет отслеживать и анализировать разговоры с клиентами, выявляя ключевые потребности, предпочтения и болевые точки. Эта информация может быть использована для персонализации рекламных предложений и акций. Например, если аналитика показывает, что клиенты часто упоминают конкретный продукт или услугу, можно направить соответствующие рекламные предложения именно тем пользователям, которые выражают интерес к этим категориям. Это повышает вероятность успешных конверсий, улучшая эффективность маркетинговых кампаний.

• ◍ Премирование сотрудников
  Речевая аналитика помогает объективно оценить качество работы сотрудников контакт-центра. С помощью анализа разговоров можно выявить, кто из сотрудников демонстрирует высокий уровень профессионализма в общении с клиентами, умеет эффективно решать их проблемы и сохраняет позитивный настрой в диалоге. Такие данные позволяют справедливо премировать лучших сотрудников, мотивируя их на дальнейшую работу и улучшение качества обслуживания. Это также способствует обучению и развитию менее опытных работников, которые могут ориентироваться на лучших коллег.

К выводам

Использование Речевой аналитика на основе ИИ в продукте Контакт-центр необходимо для выявления областей роста в клиентском сервисе, оптимизации скриптов, соблюдения стандартов обслуживания, а также оперативного решения конфликтных ситуаций. Это способствует не только снижению операционных затрат, но и росту удовлетворенности и лояльности клиентов, что в конечном итоге ведет к увеличению доходов и укреплению конкурентных преимуществ на рынке.

Таким образом, внедрение речевой аналитики становится стратегически важным решением для современного бизнеса, стремящегося к высокому уровню обслуживания и успешному развитию бизнеса.