Speech Analytics Lab

Система интеллектуального анализа речевой информации


Управление качеством обслуживания


Анализ взаимодействий
по телефону, чату и e-mail

Анализ face-to-face взаимодействий


Анализ «голоса» клиента


Тематический анализ обращений

Анализ тональности обращений

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).

Библиотека продукта

Карта сайта

Продукты

Партнёрам