Записи и расшифровки разговоров с клиентами: как работает речевая аналитика

Речевая аналитика

Менеджеры по-разному общаются во время звонка. Талантливые ищут подход к клиенту: говорят доброжелательно, угадывают потребности, предлагают выгоду. Они закрывают много заявок на продажу. Но так умеют не все. Часть сотрудников плохо продаёт, отпугивает грубостью и невниманием. 

Невозможно стоять за плечом каждого и следить, чтобы менеджер не сказал лишнего. Выборочно прослушивать записи разговоров тоже неэффективно — это не даёт полной картины работы. Менеджер может быть вежлив с десятью клиентами и сорваться на одиннадцатого.

Как быть в курсе всех разговоров с вашими клиентами, быстро находить проблемные разговоры и не тратить на это всё свободное время? Расскажем в этой статье.

Что такое речевая аналитика

Речевая аналитика — это инструмент, который распознаёт речь в аудиозаписях, переводит в текст и составляет отчёты о разговорах.

Система записывает каждый диалог с клиентом. Затем транскрибирует аудиозаписи — превращает звуки в текстовый файл, проводя распознавание речи онлайн. Вы видите полный текст разговора.

Речевая аналитика. Расшифровка разговора

Сервис автоматически помечает важные моменты. Если оператор грубо говорит с клиентом, много молчит или перебивает, это отразится в отчёте.

Отчёт Речевой аналитики

Компании используют такие отчёты, чтобы улучшить свою работу. Если сотрудник грубит, с ним проводят воспитательную беседу, если отходит от скриптов — напоминают о них. 

Как работает речевая аналитика

Работа речевой аналитики основана на трёх механизмах: системе распознавания речи онлайн, тегировании разговора и разделении звуковых дорожек.

Система распознавания речи

Система производит распознавание слов, выделяя фонемы — минимальные смыслоразличительные единицы языка. То есть понимает, какое слово было произнесено, и отделяет слова друг от друга. Речь переводится в текст.

Лидеры рынка распознавания человека по голосу— Yandex и Google. Компании много лет работают над программой-распознавателем речи для поисковых систем и приложений. Они выпустили Yandex SpeechKit и Google Speech API — инструменты расшифровки разговора. Большинство систем речевой аналитики работает на их основе либо использует два инструмента сразу — повышает точность распознавания слов. Меньшинство компаний использует собственные алгоритмы распознавания языка онлайн.

Некоторые сервисы речевой аналитики работают «по-старинке» — с помощью людей. Операторы слушают разговоры и ставят на компьютере теги: отмечают, встретились ли определённые фразы. Ставят тег «Грубость» при словах «вы что, дурак» и тег «Рассказ об акции», если слышат «у нас в этом месяце проходит акция». 

Машинный распознаватель речи эффективнее человеческого, и компании знают об этом. Нечестные сервисы могут обмануть — сказать, что используют алгоритмы, хотя на самом деле звонки слушают сотрудники. Но их выдаст скорость распознавания. Если компания не может обработать тысячу звонков в течение часа, она явно использует человеческий ресурс. Машинный центр распознавания речи справится с задачей играючи: алгоритм быстро работает с большими объёмами данных. Также у сервисов с человеческим распознаванием отличается цена: компании завышают прайс, чтобы оплачивать работу сотрудников.

Тегирование разговора

Распознанный текст анализируется на основе тегов — специально подобранных категорий слов. Каждый тег включает в себя набор фраз, которые помогут оценить работу сотрудника. Пример: тег «Слова-паразиты» может включать конструкции «как бы», «вот», «это самое». 

Число тегов зависит от алгоритмов системы. Некоторые сервисы распознают мало параметров: целевое/нецелевое обращение, пол звонящего, нужная услуга. Другие сервисы подробно оценивают работу сотрудника и потребности клиента. В речевой аналитике Roistat данные анализируются по двадцати одному словарю — это пример глубокого тегирования.

Две звуковые дорожки

Разговор должен состоять из двух звуковых дорожек — речи клиента и речи оператора. Система видит участки, где дорожки разрываются (собеседники молчат) или налезают друг на друга. Большие разрывы фиксируются как «молчание», перехлёст дорожек — как «перебивание».

С одной звуковой дорожкой получилась бы каша: вы видите тег «Мат, грубости, оскорбления» и не знаете, попался сложный клиент или хамоватый сотрудник. Пришлось бы переслушивать большинство разговоров. С разведением дорожек работать легче: можно не обращать внимания на мат и перебивания от клиента, но отчитывать за них сотрудника.

Какие данные приносит речевая аналитика

Речевая аналитика представляет расшифровку звонков в текстовом формате. Расшифровки можно оформить по-разному. В Roistat они похожи на переписку в социальной сети.

Речевая аналитика. Расшифровка разговора

Подсвеченные места — фразы, которые относятся к тегам. По этим фразам легко найти важные места разговора.

Сотрудник контроля качества видит, что у одного из операторов сработал тег «Мат, грубости оскорбления». Срабатывание тега ещё не означает проблемы. Возможно, оператор произнёс фразу невнятно, и система распознавания речи человека по голосу услышала в ней грубость. 

Проверяющий открывает расшифровку разговора и смотрит на выделенную красным фразу. По остальному тексту видно, что оператор действительно ругался с клиентом и употребил мат. Сотрудник контроля качества идёт решать проблему.

В речевой аналитике Roistat для каждого тега составлен специальный словарь. Всего словарей — двадцать один. Каждый посвящён отдельной проблеме в общении менеджеров с клиентами.

Словари речевой аналитики Roistat

Как только клиент или оператор произносит фразу из словаря, высвечивается тег. Если сотрудник ругнулся, в отчёте по звонку появится тег «Мат, грубости, оскорбления», если постоянно говорит «короче» — тег «Слова-паразиты».

Словари можно настроить под себя. В Roistat слово «тьфу» отсылает к тегу «недовольные восклицания». Но «тьфу» не всегда означает недовольство. Его и другие слова можно удалять из словаря и добавлять новые.

Речевая аналитика автоматически тегирует разговор

Также можно создать собственный словарь. В разговоре будут отмечены нужные вам фразы: рассказ оператора об акции, маркеры целевого звонка, слова из скрипта и другие.

Пример 1. Вы решили узнать, целевые или нецелевые лиды приводит отдел маркетинга.  

Вы создали словарь «целевые звонки» и занесли туда фразы заинтересованных клиентов: название компании, «хочу купить», «можно заказать» и другие. 90% разговоров получили тег «Целевые звонки». Вы похвалили отдел маркетинга за хорошую работу.
Пример 2. Операторы обязаны рассказывать клиентам об акции. Вы решили проверить, делают они это или нет. 

Вы добавили словарь «Акция» и вставили туда фразы из брифа: «акция», «при покупке», «две по цене трёх» и другие. Теперь у старательных операторов в отчёте будет стоять тег «Акция», а у ленивых — нет.

Интерфейс создания новых словарей Речевой аналтики Roistat:

Добавление новых словарей для речевой аналитики

Также речевая аналитика фиксирует динамику разговора. Система сопоставляет звуковые дорожки собеседников и фиксирует шесть элементов: молчание, залипания, перебивания, количество перебиваний в минуту, процент перебиваний и участки речи собеседников.

  1. Молчание — момент, когда во время звонка клиент и оператор одновременно молчат.
  2. Залипания — если клиент/оператор молчал больше пяти секунд после речи собеседника, то считается, что было залипание. 
  3. Перебивания — одновременная речь менеджера и клиента. 
  4. Процент перебиваний — общая длительность перебиваний в секундах (клиентом/оператором), делённая на общую длительность разговора в секундах.
  5. Количество перебиваний в минуту.
  6. Участки речи оператора/клиента.

Из элементов складываются метрики. 

Речевая аналитика. Метрики разговора

В результате речевая аналитика собирает полный отчёт о звонке: текст диалога, упоминания фраз из словарей и метрики:

Эти данные отправляются в отделы продаж, маркетинга и контроля качества. Отделы используют новую информацию, чтобы повысить доход компании.

Резюме

Речевая аналитика — инструмент для аналитики звонков. Система предоставляет расшифровки записей разговоров и отмечает в них важные моменты.

Работает так: распознаёт человеческий голос и превращает в текст. Затем ищет в тексте фразы из словаря и помечает их. У клиента и оператора разные звуковые дорожки, поэтому их речь невозможно спутать. Анализируя наложения и расхождения звуковых дорожек, система высчитывает метрики разговора. Все данные речевая аналитика выдаёт в виде текстов и отчётов.


Share on FacebookShare on VKTweet about this on Twitter
(Проголосуйте первым)
Загрузка...