Как услышать голос клиента в контактном центре? Гибкая речевая аналитика

Виктор Голубев, по материалам компании ASC с выставки Call Center Expo

Контактные центры успешно используют анализ речи, чтобы избегать лишних звонков, улучшать сервисы самообслуживания, обеспечивать соблюдение договоров и правил, увеличивать продажи и совершенствовать целевое обучение персонала.

Мнение, что инструменты анализа речи являются слишком дорогостоящими для большинства контактных центров или что речевая аналитика не будет полезной без создания массивной инфраструктуры, больше не соответствует действительности.

Речевой анализ стал жизнеспособным инструментом для всех, за исключением самых маленьких контактных центров.

Контактные центры могут получить очень хорошие результаты с помощью анализа речи в трех разных сферах: классификация потребительского спроса, инструменты для исследования возможностей и автоматический контроль трафика вызовов.

Далее приводится обзор того, как контактный центр может экономически эффективно использовать анализ речи, чтобы рационально использовать информацию о том, что происходит в их контактных центрах.

Основные элементы успеха

Успешное внедрение информационных технологий всегда включает в себя:

  • Четкую цель
  • Правильно подобранную технологию
  • Правильно подобранную команду
  • Правильно организованный процесс
  • Способ измерения прогресса и успеха

Четкая цель

Возможность автоматически проверять содержание каждого телефонного разговора является чрезвычайно важной. Как уже упоминалось, контактные центры используют анализ речи, чтобы избежать лишних звонков, видеть, как они могут улучшить сервисы самообслуживания, помочь командам обеспечения качества соблюдать правила, определить способы увеличения количества продаж и усовершенствовать направленность обучения персонала.

Тем не менее, при таком количестве возможных положительных сторон существует опасность, что ни одной из целей не будет уделено достаточное внимание и приоритетность. Любой охотник скажет вам, что это верный путь упустить все цели.

Чтобы избежать попадания в эту ловушку, проект речевого анализа должен начаться с четких первоначальных целей. Список целей может расширяться по мере достижения каждой из них, улучшения опыта, но с самого начала следует избегать соблазна загрузить проект излишним множеством целей.

Итак, чего должен добиться контактный центр с использованием такой новой и мощной технологии?

Отправная точка: хорошо начинать проект внедрения анализа речи с «Анализа спроса»: то есть возможности классифицировать, почему люди звонят в 90% -95% обработанных звонков.

Анализ спроса может показаться легкой целью, но это удивительно, какие возможности открываются после его выполнения.

Почему 90% — 95%? Основываясь на фонетическом анализе речи, можно классифицировать вызовы с использованием ожидаемых слов и фраз. Процент выборки является хорошим способом проверить, что аналитик использовал соответствующие условия поиска, и что группа звонов была классифицирована надлежащим образом.

Всегда есть небольшой процент звонков, которые не соответствуют какой-либо конкретной категории, но их количество не превышает 5%. Если объем неклассифицированных звонков возрастает, это означает, что аналитик должен пересмотреть и обновить базу данных поисковых запросов, чтобы узнать новые обсуждаемые темы.

Следующий вопрос: Как уже упоминалось, часто возникает вопрос, почему звонят клиенты. Менеджеры могут видеть, что множество звонков поступает в интерактивную систему Службы технической поддержки, но гораздо более важно, если они видят, что 50% звонков в Службу технической поддержки связаны с «восстановлением пароля». А затем может выясниться, что 90% запросов, связанных с «восстановлением пароля», совершаются после того, как клиент «уже пытался сделать это на сайте».

Понятно, что это та информация, которую администраторы сайтов могут использовать и для того, чтобы удовлетворить клиентов, и для того, чтобы уменьшить нагрузку на контактный центр.

После создания «карты» потребительского спроса может встать следующий важный вопрос:

«Для каждой области спроса, сколько звонков являются заявками на сервисное обслуживание, качественно выполненными в этом контактном центре, о скольких звонках и заказчик, и мы предпочли бы забыть, а какая их часть может быть перемещена на нашу платформу самообслуживания?»

Это простые вопросы, дающие очень важную информацию, которая может стать отправной точкой для значительной окупаемости инвестиций.

Правильно подобранная технология

Технологию анализа речи можно условно разделить на три типа: обнаружение ключевых слов (ОКС), фонетический анализ (ФА), и то, на что мы будем здесь ссылаться, транскрипционный анализ (ТА).

В двух словах, как ОКС, так и ФА обрабатывают голосовые записи на основании фонетики, т.е. звуков, производимых в разговорах, среди которых затем можно искать знакомые слова.

Преимущества: Высокая скорость – могут использоваться даже в режиме реального времени для маркирования проблем во время звонков – и не требуют больших вычислительных ресурсов. После первой индексации звонков их можно очень быстро повторно обработать по словам и фразам.

Недостатки: Аналитик автоматически не получает расшифровку разговора или речевой массив для поиска ключевых слов. Вместо этого аналитик должен иметь представление о том, что они ищут.

Транскрипционный анализ (ТА) преобразует разговорную речь в текст, используя большие вычислительные ресурсы и большие словари ссылок, так что кроме ключевых слов и фраз также можно обнаружить новые слова, фразы и значения.

Преимущества: ТА автоматически создает текстовую версию телефонного звонка, которую можно просмотреть и проанализировать. Это может оказаться очень существенным фактором при попытке найти первопричину проблемы. ТА также может автоматически оповещать аналитиков о новых темах, которые не были замечены прежде.

Недостатки: ТА требует значительных вычислительных ресурсов, поэтому капиталовложения в технологии и оборудование достаточно велики. Она также требует значительных усилий для «обучения» системы и поддержки словарей.

Например, компания ASC предлагает все виды технологий анализа речи, в зависимости от потребностей заказчика, учитывая при этом преимущества и недостатки обеих технологий, читатель не удивится, узнав, что для гибкого речевого анализа фонетический анализ предпочтительнее.

Но как аналитик может начать работу без наличия расшифровок, подсказывающих, какие слова используются? В такой бизнес-среде, как контактный центр, где уже собрано много информации о поведении клиентов – просто спросите у людей, общающихся с клиентами – преимущества в стоимости и скорости перевешивают любые недостатки ФА, заключающиеся в необходимости подсказок для начала анализа.

О том, как начать анализ, можно прочитать в разделе «Правильно организованный процесс» далее в настоящей статье.

Правильно подобранная команда

Речевой анализ является инструментом, так же, как и электронные таблицы, и, чтобы он приносил пользу, его нужно использовать. Кто-то должен уметь применять этот инструмент, а кто-то должен действовать исходя из предоставляемой им информации.

Режим мониторинга: речевые аналитики хорошо справляются и еще с одним важным элементом работы – мониторингом и составлением отчетов по объемам вызовов, которые относятся к предопределенным категориям. Это очень полезно для выявления резкого изменения типа вызова и проявления соответствующей реакции, а также обнаружения роста звонков: индикатор обсуждения новых тем. Это также очень важно для оценки влияния операционных изменений: «Теперь, когда неполадки на сайте были устранены, сократилось ли количество звонков по поводу «восстановления пароля»?

В качестве мониторингового средства инструмент анализа речи может потребовать только периодической проверки и управления, а руководители и менеджеры могут часто использовать отчеты в течение дня и недели.

Исследование: Что происходит при обнаружении всплеска звонков? Или при резком росте количество неклассифицированных звонков? Или когда менеджер хочет получить ответ на конкретный вопрос?

Изучение конкретных вопросов может занять несколько часов работы, а может и гораздо больше.

Одна из самых сложных задач для небольших операций – найти человека, располагающего достаточным количеством времени, чтобы изучить и классифицировать вызовы, и даже добраться до первопричины проблем.

Если вашему контактному центру повезет найти человека для выполнения этого вида работы, не упустите такую возможность! Если нет, то можно прибегнуть к помощи разработчиков и консультантов, которые могут оказать существенную помощь в вашей работе.

Следует выделять эту проблему, чтобы убедиться, что она принимается во внимание как важный элемент в любом успешном внедрении анализа речи или любой информационной технологии по этому вопросу.

Правильно организованный процесс

Организовать процесс так же просто, как и задать некоторые несложные вопросы: Чего мы пытаемся достичь? Как это работает? Кто что делает? Что мы будем делать с информацией?

С четкими целями, правильно подобранной технологией и хорошей командой, ответы на эти вопросы найдутся довольно быстро. Очень важно подумать над тем, как инструмент анализа речи будет использоваться в данной среде.

Ниже проиллюстрирован один подход к пониманию потребительского спроса.

Начало: Как уже упоминалось, одним из главных недостатков фонетического анализа (ФА) является то, что аналитик не имеет расшифровки или речевого массива для анализа. Вместо этого аналитик должен найти отправную точку. Есть много способов сделать это. Вот три из них.

Задать вопрос. Это может быть резкое увеличение количества звонков, изменение в карте потребительского спроса или запрос от руководителя или менеджера. Любое из этих событий задает вопрос с известной отправной точкой, с которой аналитик может начать свое исследование.

Слушайте звонки. Столкнувшись с 20 000 звонков для анализа и не имея реальной отправной точки, аналитик может просто послушать несколько звонков, делая заметки об их содержании, и начать с этого классификацию вызовов. Это может занять много времени, но, по крайней мере, эта схема работает достаточно хорошо, даже если аналитик имеет мало или не имеет вообще опыта работы в контактном центре. Для более опытных пользователей следующий параметр часто является более интересным.

Сделайте предположение. Без категорических утверждений, конечно. Скорость поиска и возвращения результатов в инструмент ФА достаточно высока, чтобы позволить аналитику сделать обоснованные предположения по всем типам обрабатываемых вызовов, а также проверить, расширить и доработать предположение очень быстро. В то же время может потребоваться прослушать несколько сотен звонков, и квалифицированный и образованный прогнозист добьется больших успехов в классификации группы вызовов.

Улучшение: поиск слов и фраз в фонетическом индексе осуществляется быстро, и благодаря поисковикам, таким как Google или Yandex многие пользователи уже научились задавать условия поиска. Это означает, что аналитик может многократно повторять процедуру «тест – улучшение — тест – улучшение». Это очень полезно для понимания анализируемой окружающей среды, а также легкого восприятия языка, которым пользуются люди. Этот этап также включает в себя прослушивание нескольких определенных звонков для создания картины, как клиенты описывают одно и то же различными способами.

Проверка № 1 — Неклассифицированные звонки: После классификации вызовов необходимо проверить ключевую статистику – соотношение классифицированных и не классифицированных звонков. Это позволит аналитику понять, что они должным образом охватили всю область. Если, например, 30% звонков в группе не подлежат классификации, а в результате поиска терминов, используемых аналитиком до сих пор, не нашлось совпадений, то необходимо искать другие темы.

Проверка № 2 — ложное распознавание сигнала: После того, как аналитик убедился, что группа была тщательно классифицирована, важно проверить ее на «ложное распознавание сигнала»: случаи, когда поиск слова встречается в звонке, но не обязательно в правильном контексте. При использовании ФА ложное распознавание сигнала неизбежно, но его влияние обычно может быть сведено к минимуму. Проверка типов вызовов для количественной оценки ложных распознаваний требует прослушивания репрезентативной выборки звонков и подсчета верных данных и ошибок. К счастью, инструмент анализа речи помечает местонахождение слов и фраз в каждом звонке, так что это не обязательно слушать весь звонок. Это важная часть процесса.

Анализ речи, используемый в данном подходе гибкой речевой аналитики, расширяет возможности исследователей, позволяя подсчитать, какое количество звонков подпадает под определенные категории. Для использования возможности улучшения уровня обслуживания клиентов, сокращения расходов или увеличения доходов необходим старый добрый человеческий интеллект, чтобы точно определить, почему так много звонков попадает в определенную категорию, и что с этим нужно сделать. Так что следующим шагом в нашем процессе является исследование.

Исследовать: После того, как аналитик установил, что значительное число телефонных звонков касается того или иного вопроса, следующим шагом будет выяснение причины. Здесь функция поиска слов может помочь быстро подтвердить или опровергнуть теорию.

Например:

  • Всплеск звонков на номера технической поддержки приводит аналитика к тому, что многие вызовы технической поддержки касаются «восстановления пароля».
  • Вызывает удивление, почему люди не используют автоматизированную функцию сброса пароля на веб-сайте, поэтому они ищут «веб-сайт», «веб», «веб-страница», «Интернет».
  • Большое количество звонков содержит эти слова, поэтому они слушают некоторые из них, и узнают, что многие люди пытались воспользоваться функцией на веб-сайте, но безуспешно.
  • Итак, проблема определена (отсюда ее доводят до веб-администратора), аналитик расширяет поиск звонков в начале недели, и видит, что рост вызовов с упоминанием слов «Пароль» и «сайт» начался в субботу утром.

Существует большая вероятность, что веб-сайт был обновлен в ночь на субботу!

Дополнительный вопрос: любопытный аналитик может также проверить, почему люди переустанавливают пароль в первую очередь. Является ли этот уровень активности нормальным, или компания сделала что-то такое, что побудило людей, нечасто использующих свой профиль на сайте, вновь воспользоваться им?

Контроль: как только запросы пользователей были классифицированы, фонетический анализ речи становится мощным инструментом для отслеживания тенденций. Опираясь на приведенный выше пример, когда веб-администратор был уведомлен о проблеме, речевой анализ может продолжить отслеживание трафика технической поддержки, чтобы подтвердить, что клиенты больше не звонят по поводу этого вопроса.

После включения ФА в список ежедневных операций мониторинговая функция может помочь руководству контактного центра контролировать вопросы, которые могли бы перерасти в серьезные проблемы.

Измерение прогресса и успеха

Разговор об использовании речевого анализа для мониторинга трафика вызовов приводит нас к важной части любого проекта: как измерить прогресс проекта и успех.

В дополнение к возможности выяснить, почему клиенты звонят в контактные центры, анализ речи также позволяет им непосредственно оценить влияние любых изменений, которые они делают, но продолжают классифицировать и считать типы входящих вызовов.

Поскольку это происходит, это одна из сильных сторон речевой аналитики: простая возможность автоматически классифицировать и считать типы вызовов.

Это может показаться не очень важным, но возможность делать это, не заставляя людей сидеть целыми днями и слушать сотни звонков, подчеркивает разницу с тем, что это приходится делать всякий раз, когда это необходимо или никогда не делать этого вообще.

Это разница между принятием решений на основе мнения людей и предчувствий и исходя из жестко проверяемых фактов.

И это разница между предположением, что изменения окажут хорошее воздействие, и определением на деле, какое воздействие они оказывают и придание им значения.

В заключение

Если вы оказываете услуги клиентам или осуществляете продажи, то очень важно уметь классифицировать и постоянно следить за тем, что говорят клиенты.

Ключ к получению хорошей прибыли из технологий зачастую состоит в том, чтобы сосредоточиться на одной возможности, а затем построить процесс вокруг этой функции.

В случае с речевым анализом большую пользу может извлечь, просто используя его в качестве счетчика. С ее помощью подсчитать, сколько звонков соответствует определенным категориям, контактный центр может быстро получить представление о потребности клиентов, понять, что приводит клиентов в контактный центр, в первую очередь, и постоянно следить за изменениями в разговорах клиентов.

Один человек, вооруженный инструментом анализа речи, может теперь превратить контактный центр в очень мощный и оперативный мозговой центр всей компании.

О компании «ASC»

ASC превращает контактные центры в жизненно важный и ценный источник информации для всего предприятия. Современный контактный центр – это место, где клиенты могут сообщить компаниям, что им нравится, а что нет, что они будут покупать, а что не будут и почему.

ASC быстро и эффективно передает эту бесценную информацию директорам. Это, в свою очередь, позволяет руководителям непрерывно и устойчиво управлять предприятием, чтобы повысить уровень лояльности, укрепить репутацию и увеличить доходы.

3 thoughts on “Как услышать голос клиента в контактном центре? Гибкая речевая аналитика”

  1. Добрый день, Виктор!
    Есть ли у вас опыт использования систем анализа речи на исходящих звонках, свзяанных с продажами?
    Как вы думаете. можно ли найти идеальный профиль успешной продажи по телефону?

    1. Марина, к сожалению, такого опыта у меня лично нет, но я думаю у поставщиков решений такого успешного опыта предостаточно.

    2. Марина, добрый день. У меня есть опыт применения систем речевой аналитики для повышения эффективности продаж. Анализируя модели поведения, применяемые приемы различных операторов и сопоставляя их со статистикой продаж продуктов были найдены элементы в работе оператора, существенно повышающие результативность продаж.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Featuring WPMU Bloglist Widget by YD WordPress Developer