Публикации Verint Systems

Публикации Verint Systems Экспертиза

Что происходит после распознавания

Следующий шаг – создание категорий. Это основные инструменты сегментации взаимодействий в речевой аналитике. По сути они представляют собой совокупность правил, терминов, фильтров, логических операторов. Категории позволяют сфокусироваться на проблемных звонках контакт-центра, выбирать взаимодействия на одну и ту же тему, по одной и той же проблеме из общего потока звонков по заданным тегам, фильтрам, условиям и т. д. Такой своеобразный очень подробный фильтр.

Категорий может быть много, в нашем случае их порядка 200, но совсем необязательно использовать их все одновременно, активно используются порядка 60. Можно включать и выключать категории, как лампочки. Для нас среди наиболее активных были: «Контроль корректности переадресаций внутри контакт-центр», «Выявление сложных тематик в консультации, когда клиенту не понятны объяснения оператора», «Анализ причин повторных обращений клиентов», «Выявление лучших практик обслуживания клиента» и другие.

В работе с категориями нужно определить, какой бизнес-процесс требуется исследовать и какую задачу решить. Например, система позволяет провести анализ всех разговоров, завершившихся сделкой, выявить по ним оптимальные фразы и алгоритмы, приводящие к успеху, провести анализ возражений и т. д.

Другой пример. Это может показаться необычным, но мошенники звонят не только физическим лицам, но и организациям, в том числе банкам. На основе анализа таких звонков выявляются «подозрительные» фразы. В результате речевая аналитика позволяет в режиме реального времени по ключевым словам определить вероятность мошенничества и предупредить об этом оператора контакт-центра, предложив ему корректную в данном случае последовательность действий.

Так в системе выглядит транскрибированный звонок. В разговоре подсвечены фразы, которые попали в ту или иную категорию. В данном примере на основании терминов «заказать наличные», «закрыть вклад» речевая аналитика квалифицировала этот звонок, как относящийся к категории «закрытие вклада».

Text analytics

At Verint, we use our unparalleled experience and expertise to continually drive innovation and improve accuracy. Now, the Verint Marketplace gives you immediate access to these innovations.

All Verint Speech Analytics and Text Analytics customers have complimentary access to the online marketplace, which contains reports and categories, updated each month. With the marketplace, you can easily download and use the latest innovations to keep your system up to date.

Further, as part of the Verint Community, you’ll also have access to a robust library of best practices, tips and tricks, and answers to common questions, all at no cost.

Check Out the Verint Marketplace

Группа eos повысит качество работы с клиентами с помощью аналитики речи

Системный интегратор АМТ-ГРУП и Verint® Systems Inc., международный поставщик решений и услуг для оптимизации трудовых ресурсов предприятий и обеспечения информационной безопасности, объявляют о внедрении решения Verint Speech Analytics компанией «Группа EOS», ведущим международным поставщиком финансовых услуг.

В результате внедрения компания ожидает повышения сбора задолженностей на 15%. Помимо улучшения бизнес-показателей система аналитики речи поможет соблюдать требования Федерального закона N 230-ФЗ.

С клиентами компании ведут работу сотрудники трех контакт-центров, расположенных в Калуге, Твери и Волгограде, интегрированных между собой. Ежемесячно операторы контакт-центра компании обрабатывают более 750 000 вызовов. Решение для анализа речи будет масштабировано на все три площадки.

Классический контроль качества, используемый в коллекторских компаниях, охватывает всего 1,5–2% переговоров. Это адресные проверки точечной направленности для выявления нарушений, неправомерных действий сотрудников. Использование системы Verint Speech Analytics позволяет автоматически проанализировать содержание всех разговоров, отфильтровать те диалоги, где присутствуют нарушения, приоритезировать их по типу выявленных ошибок и передать готовый массив данных для обработки ответственным сотрудникам. Таким образом, значительно сокращаются сроки выявления нарушений, а эффективность работы контролеров качества повышается в десятки раз.

Основная цель, которую преследовало руководство Группы EOS при выборе решения, заключалась в оценке качества работы контакт-центров и всех подразделений, которые участвуют во взаимодействии с клиентами. Это позволило бы также, помимо оценки качества переговоров, получить представление о работе фронт-офиса в целом.

Изменение законодательства в области регулирования коллекторского бизнеса внесло корректировки и изменило приоритет задач. Вступление в силу Федерального закона N 230-ФЗ “О защите прав и законных интересов физических лиц при осуществлении деятельности по возврату просроченной задолженности и о внесении изменений в Федеральный закон “О микрофинансовой деятельности и микрофинансовых организациях” привело к необходимости создания отдельной категории, которая позволяет отфильтровать и выявить все нарушения требований законодательства.

Еще одна важная задача – выявление наиболее успешных переговорных процессов, которые влекут за собой результат и положительный отзыв от клиента. За счёт тиражирования лучших практик возросла эффективность работы операторов, что положительно сказалось на их вовлечённости в работу. По предварительным данным, коэффициент собираемости задолженности увеличился на 12% уже за первый месяц использования системы.

Полученные данные руководство компании планирует также использовать для построения скоринговых моделей. В перспективе система аналитики речи будет интегрирована с системой CRM для получения на основании комбинированных синхронизированных данных моделей внутреннего скоринга. При сравнении полученной модели с общепринятой компания получит возможность ее корректировки для достижения максимального результата в работе с заемщиками.

На первом этапе Группа EOS приобрела 15 лицензий для тестирования решения, накопления первичного массива переговоров и его дальнейшего внутреннего анализа. Уже на этом этапе были выявлены 10 позиций, которые требовали корректировки для приведения бизнес-процессов в необходимый формат.

На втором этапе внедрения были дополнительно приобретены 58 лицензий. В работе тестовой производственной группы были задействованы 70 операторов, а также сотрудники нескольких подразделений разного уровня квалификации для получения максимально полной картины исследуемых данных. В рабочую группу входили аналитики, менеджерский состав, руководители среднего звена. За первый месяц работы системы был получен массив из более 85 тысяч переговоров для выделения категорий и формирования словаря для дальнейшего использования системы.

Дополнительный анализ:  ЗПИФ Фонд Первичных Размещений — почему я решил выходить

Система аналитики речи от Verint помогает выявить использование ненормативной лексики, хамство, повышение голоса, любые коррупционные схемы, повышенные эмоции, провокации, определить, по чьей инициативе происходит сброс вызова, оптимальную продолжительность разговора, отдельно оценить разговоры длительностью более 5 минут. Система позволяет не только отслеживать нарушения, но и оценивать эмоции собеседников, что в работе коллекторской компании не менее важно. Анализ эмоционального поведения и реакции клиентов дает возможность корректировать используемые операторами скрипты и процесс обучения операторов для повышения уровня сервиса и минимизации объема жалоб.

«Вся наша работа построена на клиентоориентированности. Если человек идет с нами на контакт, он всегда должен быть уверен, что найдет решение. Это тоже одна из целей – повысить лояльность клиентов, – прокомментировал итоги проекта операционный директор EOS в России Денис Данилин. – Часто после автоматизации тех или иных бизнес-процессов компании сокращают персонал. Мы, наоборот, планируем расширить подразделение. Мы будем набирать людей, чтобы обрабатывать весь объем информации, который даст нам внедренная система. Не только в области нарушений, но в области лучших практик. Нам нужно понимать, куда двигаться, как строить обучение, по каким долгам работать и так далее. Это стартовый проект, который только набирает обороты».

Анна Мамиконян, менеджер по продажам и работе с партнёрами в России и странах СНГ Verint: «Первое внедрение нашего решения по аналитике речи в России было осуществлено более 5 лет назад. За это время система успешно показала себя в крупнейших банках, коллекторских компаниях, ретейле и у операторов связи. За последние 5 лет появились внедрения и в странах СНГ, где аналитика речи работает на нескольких языках. Платформа постоянно развивается и сегодня мы предлагаем новые функции, который облегчают работу пользователей с нашей системой и предоставляют глубокие аналитические возможности для оптимизации работы контактных центров».

«Наше сотрудничество с Verint продолжается более 10 лет, – говорит Алексей Зырянов, начальник отдела контакт-центров АМТ-ГРУП. – Решения компании востребованы рынком, их эффективность высоко оценивается нашими заказчиками. Специалисты АМТ-ГРУП обладают большим опытом внедрения Verint в финансовых структурах, мы были рады расширить его в этом проекте».

* * *

Решение Verint Speech Analytics является частью Impact 360 Workforce Optimization. Программы анализа речи Verint способны расшифровывать и анализировать содержание 100% записанных звонков для получения необходимой информации. Решение автоматически распознает и анализирует слова, фразы, категории и темы, произнесенные во время звонков, помогая выявлять тенденции, возможности и скрытые проблемы. Используя это решение, организации получают возможность определить сильные и слабые стороны бизнес-процессов, сократить неэффективные процедуры и снизить объем не приносящих прибыли вызовов. увеличить доходы, оценить общий опыт работы с клиентами.

В Группу EOS входят более 60 компаний, работающих в более чем 25 странах. Основной вид деятельности компании – управление дебиторской задолженностью, охватывающее три ключевых сегмента бизнеса: сбор задолженностей, покупка долгов и аутсорсинг бизнес-процессов.

АМТ-ГРУП – системный интегратор, специализирующийся на проектировании, внедрении и техническом сопровождении сложных телекоммуникационных и информационных систем: систем обеспечения информационной безопасности, корпоративных мультисервисных сетей, систем IP-телефонии, систем видеоконференцсвязи, контакт-центров, систем управления взаимоотношениями с клиентами, систем хранения и обработки данных, беспроводных сетей и систем передачи данных, ситуационных центров и центров оперативного управления информационной безопасностью, систем видеонаблюдения и комплексных телевизионных систем, включая системы IPTV. Компания является партнером более 50 ведущих мировых производителей оборудования и программного обеспечения.

АМТ-ГРУП выполняет проекты для государственных структур и бизнеса в различных отраслях экономики, наиболее активно работая в телекоммуникациях, финансовом секторе, топливно-энергетическом комплексе, промышленности, транспортной отрасли.

Сервисный центр АМТ-ГРУП предоставляет услуги технической поддержки сетевого оборудования, программных приложений, комплексных ИТ-систем и систем информационной безопасности. АМТ-ГРУП имеет более 60 сервисных региональных партнеров, партнерская сеть охватывает более 100 городов Российской Федерации от Калининграда до Владивостока, а также страны СНГ. Созданы собственные склады запчастей и резервного оборудования в Москве, Санкт-Петербурге, Краснодаре и других регионах России. http://www.amt.ru

Для чего используют анализ звонков

Как мы уже писали выше, программы речевой аналитики обеспечивают контроль качества звонков в колл центрах и отделах продаж. Но этим сфера использования программ речевой аналитики не ограничивается. С их помощью можно:

  • Улучшать эффективность работы каждого менеджера колл центра и отдела продаж в отдельности. Менеджеры совершают ошибки. Часто банальные, легко исправимые контролем и предметной обратной связью. Например: не приветствуют, перебивают, не обращаются по имени, не доносят преимущества, не сообщают о скидках/спецпредложениях/бонусах, не предлагают сопутствующие товары и допуслуги. С помощью тегов руководители видят, какие именно ошибки совершает конкретный менеджер и может дать ему обратную связь не в формате «Иван, ты плохой менеджер, мало продаешь, продавай больше», а в формате «Иван, при продаже принтеров ты предлагаешь купить дополнительный комплект картриджей только 30% покупателям принтеров. А в среднем по отделу показатель – 75%. Делай это чаще, это повысит твой доход и продажи компании»;
  • Повышать продажи за счет перенаправления звонков к более эффективным менеджерам. Менеджеры не одинаковые и с разной эффективностью продают разные товары. А распределение звонков в 9 из 10 компаний строится без учета эффективности (равномерно или по принципу, кто первый поднимет трубку). С помощью услуги речевой аналитики можно посчитать количество принятых каждым менеджером звонков по каждой товарной группе, сопоставить с данными по продажам и посчитать конверсию из звонка в сделку по каждому менеджеру и каждой товарной группе. И далее перенастроить распределение звонков так, чтобы они направлялись тем, кто с большей вероятностью превратит звонок в продажу. Простая и, казалось бы, логичная схема, но она до сих пор не применяется многими компаниями;
  • Контролировать выполнение KPI;
  • Выявлять новые потребности клиентов;
  • Находить недочеты в товарах и услугах.

Зачем в кц нужна речевая аналитика?

ЕКЦ Северо-Западного филиала «Ростелеком» — огромная система, которая ежедневно обрабатывает тысячи обращений. При контроле качества супервизоры могут проанализировать только случайную выборку звонков, которая, как правило, составляет до 2% от общего числа обращений. А это не всегда даёт объективную картину.

С помощью инструментов речевой аналитики специалисты могут работать со 100% обращений. Для этого все диалоги ЕКЦ переводятся в текст и анализируются с помощью системы Speech Analytics Lab. Благодаря инструментам поиска в массивах неструктурированной речевой информации аналитик может отработать гипотезы (найти ключевые слова) на выборках в сотни тысяч фонограмм за несколько секунд.

Дополнительный анализ:  Работа : «документооборот» в Москве — 10 859 свежих вакансий от прямых работодателей | Поиск работы с ГородРабот.ру

На основе такого анализа можно разработать программу изменений для действующих в ЕКЦ процедур и процессов и оптимизировать системы самообслуживания (IVR, Личный кабинет, сайт).

Инструменты речевой аналитики позволили решать задачи, которые неизбежно встают перед крупными контакт-центрами: повышение доходов компании за счет роста эффективности продаж, сокращение расходов за счет повышения производительности и снижения избыточных контактов, рост удовлетворенности клиентов обслуживанием.

Использование сервисов речевой аналитики

С развитием технологий необходимость в найме отдельных сотрудников отпала, и сегодня почти все компании используют сервисы речевой аналитики для контактных центров (speech analytics). Они и обеспечивают более высокую точность тегирования звонков, и позволяют формировать быстрые отчёты, и обходятся компаниям значительно дешевле.

Как транскрибируется речь

Немного технических моментов. Контакт-центр РСХБ реализован на платформе Avaya, так что для его развития выбрали продукт компании Verint, которая является технологическим партнером Avaya в области решений по аналитике и управлению качеством. В результате была развернута система WFO (Workforce optimization), включающая в себя ряд модулей, в том числе Speech Analytics/Real-Time Speech Analytics (Речевая аналитика офлайн и онлайн).

Чтобы обработать звонки, нужно транскрибирование — перевод речи в текст. Существует базовая модель, которая для каждой отрасли бизнеса является специфичной. Точность распознавания там 70-75%. Если вы когда-нибудь пытались завести разговор с голосовым ассистентом, то примерно представляете насколько эффективно он распознает вашу речь.

Нередко для удачной коммуникации приходится выговаривать слова максимально отчетливо, почти по слогам. В контакт-центре повторить вас просить не будут, а значит бизнесу требуется еще более точная модель. Особенно для компании с офисами от Калининграда до Владивостока, которой важно учесть разные диалекты, акценты и прочие нюансы произношения. Добавим сюда банковские термины и названия продуктов, их тоже нужно распознавать корректно.

Чтобы решить задачи высокого качества распознавания речи в текст (90% и более) проводится Language and accent customization (LAC) в лингвистической лаборатории производителя и создается специальная речевая модель под конкретную компанию-клиента. Требования к выборке записей для построения модели – минимум 450-500 звонков для каждой линии бизнеса.

Но и это еще не все. Даже после такой работы в речевой модели может возникнуть недостаточность слов, фраз, сокращений. Например, вошедших в лексикон недавно. Ими в нашем случае стали «пандемия», «ковид», «локдаун», а для другого бизнеса мог запросто стать и «симпл-димпл».

Здесь на помощь приходит фонетический бустинг (Phonetic Boosting) – добавление названий новых продуктов, терминов, сокращений в LAC. Это простой, но очень эффективный инструмент, позволяющий приводить модель в соответствие с потребностями бизнеса. Процесс нелимитированный, запускается он по мере необходимости с целью доведения процента распознавания до эталонных 95-98%.

Как это применить в бизнесе

Речевая аналитика открывает для любой организации, не только банка, широкие возможности – от улучшения продуктовой линейки до совершенствования качества предоставляемого операторами контакт-центра сервиса. Причем на основании не вырванных из массива звонков, а оценки множества из них, а значит более точной и беспристрастной.

Но полностью отказаться от работы физических аналитиков технологии пока не позволяют. Благодаря категоризации можно сократить время на идентификацию и выбор звонков, относящихся к конкретной проблеме. То есть слушать все эти звонки для того, чтобы вручную их систематизировать уже не нужно.

На что практически влияет речевая аналитика? На рост значения индекса удовлетворенности (CSAT), повышение показателя лояльности клиентов, выявление трендов для оптимизации пользовательского опыта, наконец, очевидное – улучшение качество работы и навыков операторов.

Статью подготовили журналист Елена Варикаш и Надежда Воробьёва, Департамент информационных технологий

Найм человека или команды, которые будут прослушивать телефонные переговоры

Этот способ использовали на заре распространения услуг колл центров. Специально обученные люди прослушивали записи и выявляли звонки, в которых:

  • операторы отклонялись от прописанных скриптов;
  • возникали слишком длинные паузы в разговорах;
  • вспыхивали конфликтные ситуации;
  • клиенты высказывали свои пожелания по совершенствованию товара или услуги;
  • скрипт колл центра требовал доработки.

И обращали внимание на другие нюансы, проблемы и предложения, которые могут возникнуть в результате общения по телефону. И несмотря на то, что подход с личными сотрудником эффективен, у него есть два существенных минуса.

Во-первых, специалистам приходится прослушивать огромное количество телефонных разговоров и сортировать их вручную, что без дополнительного контроля, который зачастую отсутствует, неминуемо приводит к ошибкам.

Во-вторых, в большинстве случаев они являются сотрудниками компании, которая продает продукт, а значит это дополнительные расходы на зарплаты и оборудование рабочих мест.

Повышение качества обслуживания в центре поддержки продаж (отдел координации инсталляции, цех инсталляции)

В результате анализа были выявлены нарушения обслуживания и сотрудники, не придерживающиеся скриптов и стандартов обслуживания в ЕКЦ. Наши аналитики подготовили рекомендации и статистику по сотрудникам, с которыми нужно поработать.

Специалисты ЕКЦ МРФ «Северо-Запад» провели дополнительное обучение по выявленным зонам роста, развитию навыков клиентоориентированного подхода к сервису и тренинги по стандартам обслуживания.

Повышение эффективности исходящих продаж

Также в ходе проекта мы поработали с обращениями Исходящего телемаркетинга.

Для выявления лучших практик продаж мы отдельно анализировали диалоги, в которых продажа состоялась. Проводился глубокий анализ речи специалистов: выделялись диалоги, в которых операторы соблюдали скрипт, а также случаи, когда они использовали уникальные методики.

Например, речевая аналитика позволила выявить неизвестную ранее зону развития: при отказе клиента от предложения («не готов», «не интересно») операторы довольно часто не пытались работать с возражениями, а прощались с клиентом, завершая разговор.

Выяснили это, работая с инструментом «анализ диалога», который позволил анализировать ограниченную область диалога — речь специалиста в течение 5 слов после прозвучавшего отказа клиента.

Публикации Verint Systems
Выделяем разговоры, в которых клиент отказывается (ищем в канале «клиент»)Публикации Verint Systems
Проверяем, как отработал оператор, ограничивая область поиска пятью следующими за отказом словами

Благодаря направленной работе специалистов «Ростелеком» удалось значительно повысить показатели соблюдения сценария.

Повышение эффективности продаж на горячей линии

Для повышения эффективности продаж анализ проводился на уровне консультантов и региональных филиалов. Специалисты выявили основные ошибки операторов горячей линии: нарушение сценария продаж, в том числе отсутствие либо неверная работа с возражениями, коммуникативные ошибки.

Инструменты речевой аналитики позволяют ограничить область поиска ключевых слов в секундах или количестве слов до или после определенных слов или выражений. Это дает возможность проанализировать, что говорит, а значит, и делает специалист после отказа либо скрытого отказа клиента от подключения услуги. Также можно проанализировать, насколько оперативно он отрабатывает возражения.

Дополнительный анализ:  83 факта о психоаналитике Зигмунде Фрейде

Например, для анализа работы оператора с отказами и возражениями в речи клиента проводился поиск по ключевым словам, указывающим на отказ («не нужно», «дорого», «не интересует» и т.д.), а также на скрытый отказ («подумаю», «посоветуюсь» и т.д.), далее анализировалась речь оператора в следующих 50 словах.

Также функционал Speech Analytics Lab позволяет провести анализ лексической статистики на нескольких наборах текстовых расшифровок: общие слова для выборок или уникальные для определенной выборки. Этот инструмент используется для работы с лучшими и худшими практиками: аналитики сравнивают выборки, в которых продажа состоялась и не состоялась.

В ходе проекта удалось выявить операторов, которым необходимо дополнительное обучение. А также изучить уникальные практики продаж, которые можно тиражировать для внесения в сценарии и программы обучения. По итогам проекта продажи Входящего телемаркетинга в ЕКЦ повысились на 22,5%.

Также нам удалось на 14% снизить непрофильную нагрузку на линию Входящего телемаркетинга. Проанализировав непрофильные обращения, выявили зоны развития. Основными направлениями здесь стали оптимизация IVR и работа с нарушениями специалистов.

Применение речевой аналитики в контактном центре

В ходе проекта наши специалисты проанализировали более 1,4 млн. обращений по 12 направлениям обслуживания ЕКЦ. По результатам работы руководство ЕКЦ ежемесячно получало детальную информацию о размере выявленных зон развития по выбранному направлению и рекомендации по плану корректирующих мероприятий. Изменения вносились в работу со специалистами, сценарии, обучающие программы, сценарии IVR.

Длительность проекта позволила провести повторный анализ по основным направлениям, исследовать динамику изменений по обнаруженным зонам роста, по фактам несоблюдения сотрудниками регламентов обслуживания, выявить новые области роста и скорректировать рекомендации.

Пример использования речевой аналитики

Рассмотрим работу speech analytics на реальном примере колл центра сети клиник. Сервисом было обработано более 10 000 звонков. По результатам компания выяснила, что:

  • только 75% операторов придерживаются скрипта при общении с клиентами;
  • лишь 55% звонков являются целевыми;
  • конверсия из целевых звонков в сделки составила 63%, то есть 3465 из 10 000 человек стали клиентами клиники;
  • в 42% звонков без записи на прием нет работы с возражениями.

Исходя из полученных данных можно сделать выводы:

  • Необходимо улучшать качество работы колл центра, а именно:повысить контроль за соблюдением скриптов;доработать скрипты по работе с возражениями;доработать скрипты для повышения конверсии в целевых звонках.
  • Необходимо сделать ревизию настроек рекламных каналов для повышения качества трафика и оптимизации расходов на маркетинг.

Это небольшая часть полученных данных и сделанных на их основе выводов реальной компании. Помимо этого использование программы речевой аналитики помогло колл центру определить наиболее результативных операторов и убрать из команды тех, кто не соответствовал предъявляемым требованиям.

Цены на услуги сервиса начинают от 1000 руб. в месяц, а чтобы подключить речевую аналитику, достаточно оставить заявку.

Публикации verint systems

Показаны записи 1-20 из 20.

Разгрузка техподдержки

Для оптимизации повторных обращений определялись темы и анализировались причины таких вызовов, регистрировались типовые ошибки операторов и выявлялись сотрудники — «генераторы повторных обращений». Впоследствии специалисты Направления Контроля Качества проводили целевую работу с операторами по выявленным зонам развития.

При обращениях в техподдержку сотрудники часто рекомендовали клиенту перезагрузить оборудование и перезвонить. Естественно, это увеличивало число повторных обращений. Поэтому сообщение о необходимости перезагрузки добавили в IVR, чтобы клиент мог сделать это заранее, сразу после «общения» с голосовым помощником, и решить свой вопрос за один звонок в техподдержку. Операторам порекомендовали вместе с абонентом дожидаться перезагрузки оборудования.

Часто по поводу неработающих услуг в техподдержку обращались клиенты с задолженностью, которых «отключили за неуплату». В связи с этим в IVR добавили возможность узнать баланс самостоятельно, не дожидаясь ответа специалиста. Также на сайт добавили дополнительные возможности по самостоятельному решению технических вопросов.

Результаты проекта

Публикации Verint Systems

Благодаря совместной продуктивной работе команд ЦРТ и ЕКЦ филиала «Ростелеком»:

Полученные результаты еще раз доказали применимость и эффективность инструментов и методик речевой аналитики для решения задач крупных контакт-центров. А специалисты «Ростелеком» получили обновлённую методологию контроля качества и управления зонами развития ЕКЦ.

Ссылки

Новость на сайте

Тегираторы

Называются такие специалисты тегираторами (от слова тег). Их работа строится следующим образом:

  • вместе с заказчиком команда сервиса определяет от 2 до 15 тегов, которыми будут помечаться звонки;
  • тегираторы прослушивают звонки и присваивают им теги, например: товар: гриль, рассказал про акцию, предложил доставку, менеджер не представился;
  • далее эти данные обрабатываются системой онлайн аналитики и формируются в отчеты для последующей работы с ними;
  • эти вручную проставленные теги используются также для обучения нейросетей для автоматизированной классификации звонков.

В отличие от прослушки силами штатного сотрудника, работа тегираторов оптимизирована:

  • Для тегираторов созданы специальные интерфейсы прослушивания разговоров и простановки тегов;
  • Есть опции ускорения и вырезки пауз, что сокращает время обработки звонков;
  • Автоматизирована выгрузка звонков из АТС, CRM и коллтрекинг-систем;
  • Сотрудники работают в рамках частичного рабочего дня, что минимизирует вероятность ошибок, которые могут возникнуть при повышенной усталости специалистов, работающих полный день;
  • Тегираторов подбирают из регионов, что позволяет снижать затраты на обработку звонков без потери качества;
  • Работа тегираторов дополнительно контролируется.

Все вместе это позволяет добиться точности 99% в обработке звонков при значительно меньших финансовых затратах.

Цель и задачи проекта

Целью проекта было не только повысить операционную и финансовую эффективность ЕКЦ, но и разработать и обновить методологическое описание процессов контроля качества и управления зонами развития ЕКЦ.

Для каждого направления работы ЕКЦ ставилась своя задача по повышению показателей.

Горячая линия:— снизить непрофильную нагрузку и повысить эффективность продаж Техподдержка:— сократить число повторных обращенийИнформационно-справочное (ИСО) и расчетно-сервисное обслуживание (РСО):— снизить среднее время обслуживания и повысить автоматизацию

Заключение

Таким образом мы видим, что использование речевой аналитики возможно во всех сферах, в которых задействованы телефонные разговоры. А с помощью предоставляемых ею результатов можно и повышать эффективность работы отделов, и увеличивать конверсию, и оптимизировать расходы на маркетинг, и выявлять наиболее эффективных сотрудников, и принимать другие решения, ведущие в итоге к повышению прибыли компании.

Оцените статью
Аналитик-эксперт
Добавить комментарий

Adblock
detector