В продукте «Контакт-центр», разработанном MCN Telecom, искусственный интеллект (ИИ) интегрирован в сервис речевой аналитики. В своем блоге оператор рассказывает, какие преимущества получает бизнес при использованием данного функционала.
Что такое речевая аналитика (РА)
Речевая аналитика — это сервис для автоматического анализа устных и письменных диалогов с помощью искусственного интеллекта.
Настроив РА получится обрабатывать диалоги по заданным инструкциям и представлять полученные данные в виде отчета.
К основным возможностям РА 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
Чтобы начать настройку речевой аналитики, необходимо перейти в раздел продукта «Контакт-центр». Дальнейшая последовательность действий будет следующей:
-
- 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
-
-
- ◍ 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
- После этого выбрать сценарии и пользователей, к диалогам которых будет применяться инструкция.
- 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».
-
- 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.
-
- 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 РА 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
РА 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
РА 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.