Омниканальная аналитика
Комплексный анализ как голосовых,
так и текстовых обращений клиентов
в компаниюГлубинный
анализАнализ работы фронт-офиса в разрезе тематик, причин и трендов клиентских обращений, а также их корреляции с бизнес-данными и др.
Повышение
лояльностиПоддержка корпоративных программ по управлению клиентским опытом и сохранению лояльности клиентов
Оптимизация
работы фронт-офисаСокращение объема непрофильной нагрузки и количества непродуктивных диалогов, а также развитие и обучение персонала
Назначение
Speech Analytics Lab - это система интеллектуального анализа речевой информации, которая решает актуальные на данный момент задачи многих компаний в области управления взаимодействием с клиентами и безопасного обмена информацией по различным каналам коммуникаций (телефон, электронная почта, чаты в мобильных приложениях и на сайтах, соцсети, мессенджеры).
Основная ценность системы заключается в том, что она дает возможность оперативно получать необходимые данные о работе фронт - и бэк- офиса компании, а также бизнес-данные из большого массива неструктурированной информации.
На более высоком уровне управления система позволяет выстраивать непрерывный процесс анализа взаимодействий с клиентами, направленный на выявление точек роста бизнеса, которые не попадали в зону внимания ренее.
Области применения
- Фронт-офисные подразделения компании (отделы продаж, колл-центры, торговые и демонстрационные залы, кассы клиентского обслуживания)
- Бэк-офисы подразделения компании (сервисные отделы и службы поддержки)
- Маркетинговые агенства
- Коллекторские агенства
- Аутсорсинговые колл-центры
Пользователи системы
- Специалисты корпоративных служб качества (оценка качества обслуживания, оценка соблюдения скриптов, анализ причин проблемных обращений)
- Анализ (выявление потребностей клиентов, поиск точек роста бизнеса, выявление непрофильных обращений)
- Тренеры (поиск примеров лучших и худших практик, анализ зон развития для подготовки курсов обучения коуч программ)
- Специалисты служб безопасности (выявление утечек информации в голосовых каналах взаимодействия)
Преимущества работы с системой
- Готовность к работе сразу после инсталляции и получения доступа к записям диалогов
- Гибкая система отчетности с использованием современных визуализации: результаты анализа огромных массивов в десятки тысяч диалогов отображаются в виде "семантического облака" или облака тегов, лексической статистики, диаграмм различного типа и других графических представлений
- Быстрый доступ к дополнительной аналитической информации за счет легкой интеграции решения с внешними информационными системами. Например, с CRM для получения отметки о продаже или оценки обслуживания клиентом
Примеры кейсов
- Определение топовых тем и трендов обращений клиентов
- Выявление непрофильных обращений
- Определение причин повторных обращений
- Анализ причин неудовлетворенности клиентов
- Выявление лучших тактик продаж и взыскания задолженности
- Контроль корпоративных стандартов обслуживания
- Мониторинг компетенций и KPI операторов
- Анализ потребностей клиентов, их отношение к продуктам и услугам компании
- Мониторинг упоминаний конкурентов
- Анализ эффективности маркетинговых служб
- Анализ причин длительных обращений
- Анализ работы операторов с возражениями клиентов
- Профилактика и предупреждение инцидентов
Возможности
Работа с тематиками, ключевыми словами и выражениями: мониторинг. поиск и интеллектуальное сравнение
- Тотальный автоматический мониторинг диалогов по целевым темам для повышения эффективности мероприятий
- Оперативное реагирование на изменения за счет выявления диалогов по новым и нехарактерным темам, например для профилактики и предупреждения инцидентов
- Выявление кластеров диалогов по непродуктивным темам для повышения производительности обработки речевой информации
- Интеллектуальное сравнение разных наборов диалогов, позволяющее определять как общие, так и уникальные слова и выражения для данных наборов (используется, например, для выявления лучших и худших практик в продажах/взыскании)
Анализ фрагментов диалогов
- Ограничение области поиска ключевых слов/выражений для анализа определенного этапа сценария или выделенной смысловой части диалогов. Применяется в случаях, когда необходимо провести анализ определенного фрагмента диалога клиента/оператора до или после ключевых слов в ограниченном интервале (например, анализ работы операторов с возражениями клиента, работа с негативными обращениями, анализ подведения итогов диалога в коллкшн)
- Получение доступа к контекстной сводке, представляющей дословное содержание ключевых фрагментов диалогов по выявленной теме
Экспертный режим создания тем
- Поиск тематического кластера в экспертном режиме, предусматривающем создание пользователем собственной темы с целевым набором ключевых слов, характеризующих, по мнению эксперта, тему разговора
- Повышение эффективности анализа в процессе создания тематик за счет возможности указания не только целевого набора присутствия или отсутствия ключевых слов, связанных разными логическими операторами, но и за счет учета данных из информационных систем (например, факт продажи или оценки клиента из CRM-системы)
- Формирование правил отбора фонограмм с учетом параметров речевой активности (% одновременной речи, % речи клиента, тишину, количество перебиваний и др.), CTI данных (переводы, удержания и др.) и результатов автоматической оценки
Автоматическая тематизация диалогов
- Автоматическая тематизация диалогов за прошлый и будущий период для систематического получения данных статистики
Управление облаком тегов
- Управление облаком тегов на уровне переопределения смыслового центроида темы, вынесения отдельных слов в стоп-лист, отключения неинформативных для конкретного кейса отдельных частей речи (существительных, глаголов, числительных и др.)
Принцип работы
В основе технологического базиса системы лежат технологии распознавания слитной речи на большом словаре (LVCSR - Large Vocabulary Continuous Speech Recognition) и извлечения информации с помощью кластерного анализа данных (Data Mining clustering). В результате автоматического распознавания неструктурированная речевая информация преобразуется в текстовый индексированный файл, пригодный для автоматического лексико-семантического анализа.
На схеме показано, что аналитические выборки фонограмм формируются на основе разнообразных критериев отбора, включающих не только CTI данные, но и параметры речевой активности дикторов, результаты автоматической и ручной оценки, данные из CRM-системы (отметки о продаже или оценки обслуживания).