Для компанії, яка хоче залучати клієнтів, надаючи персоналізований досвід, немає нічого ціннішого за дані. Але як агрегувати дані, які залишаються в телефонних розмовах між клієнтом, та оператором контактного центру? Аналітика мовлення в кол-центрі вирішує цю проблему, легко перетворюючи неструктуровані голосові дані в корисну інформацію.
Попри зростаючу популярність текстових каналів, голосовий зв’язок все ще залишається провідним засобом комунікації. Це означає, що сучасний центр обслуговування клієнтів повинен мати інструменти для розпізнавання голосу, і перетворення його у текстові дані для подальшої аналітики. Отже, наша сьогоднішня розмова про аналітику мовлення в кол-центрі.
Що таке мовна аналітика кол-центру?
Мовна аналітика, або аналітика мовлення – це технологія, що використовує штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання для аналізу аудіозаписів телефонних розмов між клієнтами та агентами кол-центру. Аналітика мовлення ідентифікує слова та аналізує аудіопатерни, щоб виявити емоційну забарвленість голосу, відстежувати продуктивність оператора та оцінювати якість виклику.
Транскрибація голосу в текст і мовна аналітика – це одне й те саме?
Технології транскрибації голосу в текст (speech-to-text) та аналітики мовлення пов’язані між собою, але не є зовсім одним й тим самим.
Транскрибація голосу в текст – це процес перетворення усної мови в письмовий текст. Це передбачає використання алгоритмів і технологій для розпізнавання голосу та транскрипції вимовлених слів у друкований текст.
Аналітика мовлення виходить за рамки простої транскрибації, й передбачає аналіз записаних розмов для отримання корисної інформації. Застосовуючи такі методи, як обробка природної мови, аналіз настроїв і визначення ключових слів, контексту і емоційного забарвлення, аналітику мовлення можна використовувати для виявлення тенденцій, закономірностей і настроїв клієнтів у великих обсягах аудіоданих.
Для чого мовна аналітика в кол-центрі?
Технологію розпізнавання мовлення можна використовувати для аналізу телефонних розмов, а поєднання аналізу мовлення та текстової аналітики дає компаніям можливість виявляти практичну інформацію, яку можна використовувати для покращення майбутніх взаємодій з клієнтами або побудови комунікаційної стратегії.
Користь від розпізнавання мовлення та мовної аналітики можна розподілити за умовними рівнями. Для наочного прикладу уявіть кол-центр, в якому 25 агентів працюють у 2 зміни. При зміні у 8 годин із середнім часом розмов 45 хвилин на годину, кількість аудіоматеріалу, зібраного за день, становить у середньому 300 годин. Один спеціаліст буде обробляти цей масив даних приблизно місяць. Саме тут настає час аналітики мовлення.
Просте перетворення голосу в текст
Так, проста транскрибація голосу в текст може бути неймовірно корисною, адже люди зазвичай обробляють текстову інформацію швидше, ніж аудіо. Читання розшифровок аудіорозмов в кол-центрі допомагає контролювати якість обслуговування, визначати похибки агентів, виявляти слабкі місця скриптів, покращувати тренінгові програми тощо.
Розпізнавання ключових слів
Наступний рівень мовної аналітики полягає у визначенні ключових слів та фраз, що використовуються як клієнтом, так і агентом кол-центру протягом телефонної розмови. По-перше, такі слова та фрази слугують навігаційними мітками в потоку аудіоданих. Їх можна використовувати для аналізу повноти та якості наданої інформації, пошуку ключових моментів розмови, контролю за дотриманням скриптів. Таким чином розпізнавання мовлення допомагає визначити сфери, де клієнти можуть відчувати розчарування, збентеження або незадоволення.
Машинний аналіз шаблонів розмов
Просунутий рівень мовної аналітики, що використовує інструменти штучного інтелекту для розпізнавання окремих тем в розмові, інтонації, мовні патерни тощо. Базуючись на передових технологіях машинного навчання та обробки природної мови NLP, мовна аналітика на цьому рівні дозволяє отримати глибше розуміння досвіду та очікувань клієнтів, виявляти та вирішувати проблемні моменти у взаємодії клієнтів та служб підтримки.
Мовна аналітика в режимі реального часу
Мовна аналітика в реальному часі поліпшує взаємодію між агентами кол-центру та клієнтами. Наприклад, технологія розпізнавання теми розмови в режимі онлайн може надавати агентам рекомендації щодо відповідних продуктів або рішень на основі ключових фраз та слів, які згадуються у діалозі.
З розвитком тенденції до самообслуговування прогнозується, що технології розпізнавання мовлення та мовної аналітики онлайн найближчим часом знайдуть широкого застосування у сфері голосових чат-ботів.
Мовна аналітика: 5 переваг для кол-центрів
У кол-центрі аналітика мовлення має п’ять основних переваг:
Зменшення клієнтських зусиль (CES)
Аналітика мовлення дає змогу виявляти сфери, які потребують великих зусиль клієнтів. Зазвичай високий рівень CES вказує на те, наскільки легко або складно було клієнтам досягнути бажаної дії чи вирішення проблеми. Аналітика мовлення дозволяє:
- виявити слова, фрази й емоції, які свідчать про розчарування й складні моменти CX;
- ідентифікувати проблемні зони в продуктах, послугах або процесах;
- визначити неефективні й тривалі етапи в процесі обслуговування.
Наприклад, якщо клієнти в розмові з агентами кол-центру артикульовано вказують на певні складнощі у взаємодії з бізнесом, проблему можна визначити за ключовими словами. Цю інформацію необхідно використати для покращення вказаних аспектів.
Більше інформації про показник ви знайдете в нашому матеріалі “Що таке Customer Effort Score (CES)?”
Контроль якості обслуговування
Мовна аналітика в кол-центрі є потужним інструментом контролю якості обслуговування. Особливо це актуально тепер, коли робота в кол-центрі дистанційно є глобальним трендом. Агент перебиває клієнта, робить великі паузи в діалозі, не дотримується скрипта, використовує багато слів-паразитів або неприйнятну лексику. Натомість уявіть програмне забезпечення, що відстежує 100% телефонних розмов у режимі реального часу, й спонукає агентів дотримуватись стандартів обслуговування клієнтів та сценаріїв задля виключного сервісу.
Аналітика мовлення в режимі реального часу також дозволяє контактним центрам захищатися від загроз соціальної інженерії, відстежуючи, коли запитуються особисті дані, і позначаючи потенційно небезпечні запити менеджерам для перевірки. Це може бути особливо корисним у таких галузях як банківська справа, страхування та охорона здоров’я, де клієнти й агенти кол-центрів оперують персональними конфіденційними даними.
Покращення Employee Experience
В сучасних контакт-центрах спостерігається тенденція до багатозадачності агентів, що в багатьох випадках призводить до швидкого вигорання й великої плинності кадрів. Аналітика мовлення як рішення для автоматизації процесів дає змогу полегшити навантаження на агентів шляхом автоматизації таких завдань, як введення даних, швидкий пошук інформації в базі знань, а також підказки в режимі реального часу. Спрощуючи взаємодію з агентом, аналітика мовлення покращує його Employee Experience, пришвидшує час адаптації агента, та сприяє його утриманню.
До речі, проблема вигорання віддалених агентів кол-центру наразі є актуальною й досить розповсюдженою. Тому дуже радимо прочитати нашу статтю «Як працювати в кол-центрі віддалено, і не вигоріти в перший місяць?».
Задоволеність клієнтів
Як ми вже зазначили, кол-центри виробляють величезну кількість неструктурованих даних, але без належного програмного забезпечення для прослуховування та аналізу ці дані не дають ніякої користі. На відміну від прослуховування окремих розмов у невеликих вибірках, мовна аналітика дає розгорнуту картину взаємодії між клієнтами та бізнесом. Інструменти розпізнавання мовлення в кол-центрі структурують та надають інформацію про:
- ринкові тенденції та потреби клієнтів;
- основні причини проблем або скарг;
- закономірності причин розчарування клієнтів;
- аналіз відгуків.
Мовну аналітику можна інтегрувати з іншими системами, такими як CRM кол-центру, керування заявками або аналітика даних. Це дозволяє компаніям об’єднати різні джерела інформації та отримати повну картину взаємодії з клієнтами. Таким чином використання мовної аналітики сприяє покращенню NPS та забезпеченню задоволеності клієнтів в кожній точці контакту.
Скорочення витрат
Програмне забезпечення мовної аналітики за лічені хвилини обробляє сотні годин записів телефонних розмов. Це дозволяє зменшити штат співробітників, що забезпечують якість обслуговування. Також софт розпізнавання мовлення значно скорочує час, який агенти витрачають на обробку та постобробку дзвінків. З допомогою мовної аналітики можна скоротити кількість агентів за рахунок збільшення ефективності їх роботи та знизити термін навчання нових операторів.
Мовна аналітика в кол-центрі: висновки
Мовна аналітика є потужним інструментом для оптимізації роботи кол-центрів. Її застосування дозволяє компаніям отримати цінну інформацію з розмов, підвищити якість обслуговування клієнтів та приймати обґрунтовані рішення на основі даних. Завдяки автоматичному аналізу розмов, виявленню трендів та патернів, контролю якості та індивідуального підходу до клієнтів мовна аналітика відкриває нові можливості для оптимізації бізнес-процесів в контактних центрах.
