Главное Свежее Вакансии   Проекты
132 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Как автоматизировать аудит всех разговоров компании с клиентами

Разговоры с клиентами записывают практически все компании. Но для прослушивания всех разговоров необходимо столько же человек, сколько их “наговорило”, поэтому обращаются к этим записям, как правило крайне редко.

Происходит это всего лишь в двух случаях. Во-первых, когда необходимо найти «кто прав?», то есть в случае возникновения спорных вопросов с клиентами или поставщиками. Во-вторых, когда в контактном центре налажен процесс выборочного аудита разговоров для оценки. В последнем случае существуют статистические формулы, которые дают нам следующие выкладки. Чтобы с уверенностью 90±5% сказать, что информация об аудите достоверна, необходимо прослушать 214 разговоров из каждой тысячи. Иными словами на каждые 5 операторов необходимо одного аудитора с аналогичным графиком работы. А если учитывать, что некоторые колл-центры работают круглосуточно, то требуемое количество аудиторов возрастает.

Таким образом получается, что компании прослушивают всего 1-3% разговоров. Однако в диалогах с клиентами можно найти довольно много интересного, если провести голосовую аналитику. Поиск можно осуществлять по следующим критериям:

  1. нецензурная лексика,
  2. слова-паразиты в речи сотрудников,
  3. слова и фразы-маркеры, которые могут свидетельствовать о негативе или необходимости предпринять какие-либо действия. Например слова «долго», «дорого», «опоздал» могут стать триггерами для переадресации таких разговоров на обработку менеджерам.

Что ищем


Речевая аналитика — это комплексный поиск и оценка разговоров по нескольким критериям (так называемым срезам). Вот некоторые из них.

  1. Лояльность клиентов — комплексный показатель, учитывающий перебивания, долю владения разговором, восклицания и замечания оператору.
  2. Качество работы оператора — содержит в себе слова-паразиты, долю владения разговоров и некомпетентность оператора.
  3. Проблемы со связью — наличие характерных фраз в разговоре, например, «вы пропадаете», «плохо слышно».
  4. Безопасность — упоминания конкурирующих организаций или фамилий
  5. Негатив — явные претензии и фразы негативного характера в речи абонента
  6. Требования связать с руководством — наличие ключевых фраз, например, «кто у вас главный», «кому можно написать претензию» и пр.

Как это работает


Требования для исходных разговоров голосовой аналитики довольны простые. Это стереозапись, где один канал — клиент, другой канал — сотрудник, в формате mp3 с качеством не ниже чем 16 кбит/c

При помощи технологии SpeechToText проводится распознавание речи и расчет карты владения разговором — сколько времени говорили по отдельности абонент и оператор, перебивали ли друг друга и пр. Далее проводится анализ на основе словарей срезов и разговору выставляется оценка на основе количества совпадений и веса каждого среза. К слову сказать, количество фраз в словарях превышает 4 000 выражений.

В итоге составляется карта оценок разговоров, требующих пристального внимания аудиторов колл-центра, руководителей отделов, сотрудников по качеству и работников отделов безопасности. Тем самым производится «подсвечивание» разговоров с указанием причин низкой совокупной оценки.

Как это выглядит


Рабочее место речевой аналитики представляет собой списки разговоров в различных срезах с совокупной оценкой и стенограммой разговора.


Каждый звонок получает автоматическую оценку по 5-балльной шкале. Чем меньше оценка, тем больше вероятность того, что разговор необходимо прослушать.


Конструктор собственных отчетов и срезов позволяет создать дополнительные критерии отбора записей звонков.


Это еще не все...


Как мы уже писали выше, существует возможность отработки так называемых триггеров или фраз, которые встретились в разговоре и на которые необходима срочная реакция соответствующих служб. Распознав такие сигналы, система автоматически запускает процесс в CRM или Service Desk и нужная информация поступает в работу менеджерам отделов продаж, маркетинга и сервиса.

Что получает компания


Вместо 1-3% разговоров компания контролирует абсолютно все разговоры с клиентами. Это позволяет получать больше качественных данных для оперативного реагирования на различные ситуации и развития бизнеса в целом.

***

Больше полезной информации о технологиях, клиентском сервисе, автоматизации вы найдете на нашем сайте, в Telegram-канале и на нашей странице в Facebook

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.