Материал раздела Основной

Речевая аналитика для бизнеса: четыре за и четыре против этих сервисов

Речевая аналитика автоматизирует процесс контроля качества в компании. Это может быть полезным руководителям call-центров и отделов продаж, маркетологам и службе безопасности. Но стоят ли затраты результата, разбирался журнал IT-Expert
Фото: Shutterstock
Фото: Shutterstock

Речевая аналитика переживает бум на рынке бизнес-приложений. Особенно активно этими сервисами интересуются компании, которые стремятся конкурировать на рынке за счет качества обслуживания клиентов, а не низких цен или агрессивного маркетинга. Собственники хотят понимать, что в их бизнесе работает плохо/хорошо, в каком направлении двигаться, как улучшать процессы. Давайте разберемся, может ли решить такие задачи речевая аналитика.

Что такое речевая аналитика

Речевая аналитика — это программа, которая умеет анализировать коммуникации сотрудников с клиентами и находить проблемные моменты. Принцип ее работы можно продемонстрировать на примере входящего звонка в call-центр:

  1. Оператор отвечает на вызов.
  2. IP-телефония записывает разговор и сохраняет в виде файла.
  3. Сервис РА транскрибирует аудиозапись в текст и анализирует его содержание, сверяясь со своим словарем и параметрами оценки, которые заданы в настройках.
  4. Программа подсвечивает проблемные моменты в диалоге, например когда клиент выражал недовольство или оператор допускал ошибки: отклонялся от скрипта, забывал рассказать что-то важное о продукте, отработать возражения и т. д.
  5. После анализа большого количества коммуникаций сервис РА формирует аналитику. Из отчетов видно, какие ошибки чаще всего допускают операторы и как меняется ситуация в динамике.

Если подытожить, то речевая аналитика автоматизирует процесс контроля качества в компании. При этом полученную информацию могут использовать не только руководители call-центров и отделов продаж. Она также полезна маркетологам, для оценки качества лидов, и службе безопасности — для обнаружения фактов разглашения сотрудниками конфиденциальной информации.

ChatGPT: как превратить нейросеть в помощника
Интенсивы 3 дня

Аргументы «за»

1. Выявление ошибок в коммуникациях.