Речевой аналитикой называют технологию искусственного интеллекта (ИИ), созданную для анализа и интерпретации записанных аудиоданных: голосовых сообщений в социальных сетях и мессенджерах, звонков, онлайн-встреч. Она использует алгоритмы естественной обработки языка (NLP) для работы с данными и предоставления ценных инсайтов о содержании коммуникаций.
Принципы работы речевой аналитики
Как правило, системы компьютерного анализа речи состоят из следующих компонентов:
- запись разговоров — аудиофайлы с записью телефонных звонков и других коммуникаций хранятся в центральном репозитории;
- транскрибирование, распознавание речи — специальные алгоритмы NLP транскрибируют аудиозаписи в текст, а затем распознают отдельные слова или фразы;
- извлечение ключевых слов и фраз — система идентифицирует и извлекает ключевые слова и фразы из транскрибированного текста, которые связаны с заранее определенными темами либо категориями;
- улавливание настроения, эмоций — анализируется тон, психоэмоциональное состояние говорящих на основе лингвистических моделей в сочетании с акустическими признаками;
- обнаружение тенденций, выявление аномалий — аналитические алгоритмы выявляют закономерности и тенденции в данных, а также обнаруживают аномалии или отклонения от обычных моделей поведения;
- предоставление отчетов, дашбордов — информация, полученная на основе обработки речи, представляется в виде моделей, которые визуализируют данные, а затем предоставляют инсайты.
Достоинства речевой аналитики
Речевые сервисы предоставляют компаниям ряд преимуществ. В их числе:
- улучшение клиентского сервиса — анализ бесед помогает выявлять распространенные проблемы, оценивать удовлетворенность клиентов, совершенствовать стратегии взаимодействия.
- повышение производительности сотрудников — изучение коммуникации с сотрудниками помогает выявить области обучения, улучшить навыки общения, повысить общую производительность.
- эффективное управление рисками — обнаружение ключевых слов, фраз, связанных с мошенничеством или другими рисками для репутации, помогает организациям реагировать на потенциальные проблемы.
- оптимизация процессов — изучение тенденций, выявление аномалий помогает выявить области для совершенствования процессов, устранения узких мест, роста эффективности.
- конкурентное преимущество — внедрение аналитики речи может дать организациям конкурентное преимущество, предоставить ценные данные. Решения будут приниматься обоснованнее, а результаты деятельности улучшатся.
Сферы применения
Системы обработки речи используют в разных отраслях:
- кол-центры (улучшение взаимодействия с клиентами, повышение эффективности сотрудников, оптимизация обработки вызовов);
- финансовые учреждения (выявление мошенничества, оценка рисков, обеспечение соблюдения нормативных требований);
- здравоохранение (повышение качества обслуживания пациентов, улучшение результатов лечения, оптимизация взаимодействия врачей с пациентами);
- розничная торговля (изучение бесед менеджеров по продажам с клиентами для роста качества сервиса, персонализации маркетинга, оптимизации продаж);
- производство (мониторинг общения сотрудников для роста производительности, выявления потенциальных проблем, большей безопасности).
Реализация и использование речевой аналитики
Чтобы успешно использовать речевую аналитику, нужно тщательное планирование. Расскажем, что надо для этого сделать.
- Определить цели внедрения речевой аналитики, сформулировать конкретные показатели эффективности (KPI).
- Выбрать систему, которая соответствует требованиям организации по разным параметрам: типы поддерживаемых данных, возможности анализа, варианты интеграции.
- Собрать достаточное количество высококачественных данных для обеспечения надежных результатов.
- Настроить систему в соответствии с конкретными потребностями организации, определить правила обработки речевой информации, создать категории для отслеживания.
- Регулярно отслеживать результаты аналитики полученных данных, определять тенденции, аномалии, вносить коррективы в стратегию по мере необходимости.
Тренды и будущее речевой аналитики
Речевые технологии постоянно совершенствуются благодаря прогрессу в области нейросетей, искусственного интеллекта, машинного обучения. В ближайшие годы эксперты предсказывают такие направления развития:
- улучшенные возможности распознавания и понимания речи — сервисы становятся более точными, способными понимать более широкий спектр языков, диалектов, акцентов.
- интеграция с другими программами и сервисами — системы речевой аналитики будет дополнительно интегрироваться с CRM, платформами анализа данных, программным обеспечением для повышения производительности.
- использование аналитики речи в режиме реального времени — обработку речи в режиме реального времени будут применять для предоставления мгновенных отзывов и рекомендаций операторам колл-центров или другим сотрудникам.
- автоматизация процессов — речевая аналитика будет чаще использоваться для автоматизации различных процессов, таких как оценка качества разговоров или выявление мошенничества.
- расширение сферы применения — речевая аналитика будет применяться в новых областях: оценке работы социальных сетей, судебной экспертизе, криминалистике.
Сервис речевой аналитики от MTT
Сервис речевой аналитики MTT — это мощный инструмент на базе искусственного интеллекта, который позволяет анализировать телефонные разговоры, делать выводы для повышения продаж, роста эффективности рекламы. Он автоматизирует процесс обработки разговоров. Организация экономит время, сосредоточившись на улучшении взаимодействия с клиентами.
Возможности сервиса речевой аналитики MTT:
- анализ телефонных разговоров в режиме реального времени;
- распознавание речи с дальнейшим преобразованием ее в текст;
- извлечение данных для анализа ключевых слов, скорости речи, среднего времени обработки заявки;
- составление подробных отчетов;
- интеграция с CRM-системами, другими бизнес-приложениями.
Преимущества сервиса от MTT:
- рост качества клиентского сервиса благодаря выявлению точек роста, таких как отклонения от скриптов или возражения клиентов;
- повышение эффективности рекламы: анализ ключевых слов и фраз, используемых клиентами, для оптимизации рекламных кампаний, повышения коэффициента конверсии;
- увеличение продаж: обнаружение упущенных возможностей продаж и определение точек роста в коммуникациях с клиентами;
- повышение операционной эффективности: оптимизация процессов обработки звонков путем сокращения среднего времени обработки заявки, выявления областей для автоматизации;
- снижение рисков: обнаружение мошенничества и других потенциальных рисков путем анализа разговоров с клиентами.
Как работает сервис?
1. Запись разговоров: сервис автоматически записывает все телефонные разговоры.
2. Распознавание речи: для преобразования записанных разговоров в текст используются специальные алгоритмы распознавания речи.
3. Обработка: алгоритмы искусственного интеллекта анализируют содержание разговоров, а затем на их основе извлекают нужные данные — ключевые слова, скорость речи, среднее время обработки заявки
4. Отчетность: система генерирует подробные отчеты, которые предоставляют ценные инсайты о взаимодействиях с клиентами
5. Интеграция: сервис легко интегрируется с CRM и другими бизнес-приложениями, что позволяет тщательнее анализировать данные всех вербальных коммуникаций в контексте других бизнес-процессов.
Речевые технологии — мощный инструмент, который может преобразовать разные аспекты деятельности организации, предоставляет ценные инсайты, помогает принимать обоснованные решения. По мере развития технологии ее возможности расширяются, а влияние на бизнес продолжает расти. Компании, которые инвестируют в речевую аналитику, могут получить конкурентное преимущество, улучшить взаимодействие с клиентами, повысить производительность сотрудников, оптимизировать работу.
