Колонки

Как речевые технологии решают проблемы контакт-центров и розничных продаж

Колонки
Павел Доронин
Павел Доронин

CEO AI Today, Founder AI Community

Ольга Лисина

AI Community в рамках проекта AI Heroes регулярно проводит вебинары с ведущими экспертами в области Data Science. 5 марта прошел вебинар с основателем компании Fonemica («Фонемика») Игорем Баско на тему «Речевые технологии: опыт применения в России».

Fonemica разрабатывает готовые системы речевой аналитики для бизнеса. Внедрение распознавания, синтеза речи и речевой аналитики помогает бизнесу повысить продажи и лояльность клиентов.

На вебинаре мы обсудили, с какими проблемами сталкиваются контакт-центры и подразделения розничных продаж и оценили возможности решения этих проблем.

Узнали об основных направлениях применения речевых технологий и их отличительных особенностях, а также о том, как ИИ заменяет ручной труд. Делимся самым интересным.

Смотреть все материалы серии

Как речевые технологии решают проблемы контакт-центров и розничных продаж

Зачем компаниям речевые технологии

Компании тратят время и деньги на ручной мониторинг персонала и повышение лояльности клиентов.

Сотрудники контакт-центров и линейный персонал в рознице есть во многих сферах бизнеса. Это весь ритейл, банки и финансовые компании, FMCG, транспорт, операторы связи, рестораны и любое другое касание с компанией или продуктом. Все они должны соблюдать стандарты общения, быть компетентными в области знания товаров или услуг компании, работать по скриптам и т.д. 

Компании готовы платить за анализ данных и за информацию о том, как применить их в бизнес-процессах. 

Для контакт-центров и розничных компаний важны:

  • распознавание речи в текст; 
  • понимание потребности клиента;
  • следование скрипту.

Для этого в компаниях выделены отделы контроля качества. Их задача — прослушивать звонки и выявлять несоблюдение стандартов. Согласно международным исследованиям, отделами контроля качества эффективно прослушиваются не более 2% звонков.

Кроме того, сотрудников контролирует руководитель. В рознице часто для этих целей используют тайных покупателей. Эти способы также имеют недостатки: руководитель не может контролировать каждый диалог сотрудников, а тайный покупатель приходит редко и не отражает полную картину.
 

Что важно для крупных компаний


  • Мониторинг и контроль речи сотрудников

Общение между клиентами и сотрудниками в компаниях происходит голосом или с помощью текста. Для этого есть прописанные стандарты и скрипты. Зачастую сотрудники не соблюдают нормы общения. 

  • Рост продаж

Все бизнесы существуют для выручки, увеличения прибыли и роста продаж. 

  • Оптимизация издержек

Издержки телефонных разговоров: расходы на телефонную связь, расходы на рабочее время сотрудника, анализ разговоров отделом качества обслуживания.

  • Оценка клиентского опыта

Рынок customer experience (впечатления клиента от взаимодействия с компанией), по оценке Forbes, составляет $350 млрд в год. В России пока мало внимания уделяется  этому направлению.

Речевые технологии позволяют:

  • увидеть полнотекстовое распознавание по ролям;
  • определить потребности клиента;
  • провести автоматическую оценку соблюдения скрипта;
  • узнать причину долгих молчаний, конфликтов, всплеска эмоций;
  • контролировать 100% диалогов с клиентами;
  • прослушивать диалоги с любого места;
  • оптимизировать процесс обучения сотрудников;
  • своевременно узнавать о конфликтных ситуациях.


Основные направления применения речевых технологий:

  1. Распознавание речи;
  2. Речевая аналитика;
  3. Голосовые роботы и чат-боты;
  4. Голосовая биометрия и синтез речи.

Отличия между распознаванием речи и речевой аналитикой


Распознавание речи — это перевод записанной звучащей речи в текст.

Отличный результат распознавания речи — 85–87%. Это постоянная точность на широком спектре. На данном этапе развития нейросетей результат считается качественным. 

Если говорить об идеальных показателях, то возможно достигать и 94–95%, но это не всегда достижимо из-за влияния множества факторов (качество записи, шумы, дикция, акценты, терминология, англицизмы) .

Доказано, что человеческое ухо  распознает около 96% информации, которую слышит. Из-за шумов или смены языков результат будет ниже. Остальную часть информации мозг домысливает. 

Распознавание речи возможно дообучать, адаптировать под запросы клиента, применять на более чем 35 языках, включая языки всех страны СНГ.


Речевая аналитика — понимание естественного языка.

Речь переводится в текст, далее этот текст анализируется ИИ. 

С помощью речевой аналитики можно выделять смыслы, причинно-следственные связи, классифицировать тематики обращений, рассчитывать параметры речевой активности, анализировать эмоциональное состояние говорящих, делать предиктивный анализ.



Платформы речевой аналитики

Платформы речевой аналитики — это надежный инструмент анализа диалогов с клиентами, корректировки навыков продаж конкретного сотрудника, определения пути диалога и группировки диалогов по схожим характеристикам.

Работодатель предоставляет эталон разговора: что должен сказать сотрудник, что продать, каких слов избежать и т.д. По каждому сотруднику с помощью записывающего и анализирующего устройства собираются данные.

Сервис регулярно предоставляет отчеты по каждому общению между сотрудником и клиентом — как по телефону, так и лично. У руководителя появляется возможность следить за динамикой работы отдельного сотрудника, выявлять тренды. 

Платформа также позволяет определить степень готовности клиента к сделке по ключевым словам, смыслу предложений, смыслу диалогов и эмоциональному фону. Градация «лояльности» определяется при настройке платформы.



Почему ИИ в речевых технологиях более продуктивен, чем ручной труд?

Благодаря искусственному интеллекту мы можем анализировать 50 основных параметров речи, на которые ориентируются клиенты. 

Стандартные вычислительные мощности в 180 раз быстрее и в 20 раз дешевле человека.

Например, у нас 100 операторов контакт-центра. Стоимость работы отдела контроля качества — $85 тысяч. Если же мы используем речевые технологии, то тратим не более $4,2 тысяч.

Роботы с человеческим голосом и эмоциями для исходящих и входящих звонков


Есть 3 типа ботов:

  1. Боты-информаторы

Они проговаривают заданную информацию, с ними нельзя общаться. Это может быть голосовое меню, оплата с помощью тонального набора, сообщение о предстоящей акции, доставке и т.д.

  1. Алгоритмические боты

Одно действие вытекает из другого. Это может быть замена SMS-уведомлений, сообщение показаний счетчика.

  1. Нейросетевые боты

Боты соблюдают скрипты и могут подстраиваться под эмоцию человека. Ботов можно перебивать, они могут употреблять междометия, шутить, запоминать контекст диалога. 

Речь голосового бота не отличить от человеческой.

Данная технология помогает оптимизировать затраты на контакт-центр до 35%.

Робот умеет заменять одновременно до 100 операторов и совершать 1 млн звонков в день. При этом в среднем в России стоимость одного разговора оператора — 12 рублей, у робота — 6 рублей. У робота ниже конверсия, но это покрывается разницей в цене и скоростью работы.

Речевые технологии решают следующие задачи:

  • Лидогенерация и продажи

Умеют звонить по холодной и теплой базе, отвечать на звонки входящей линии. Активно используются в сервисах с высокой потребностью в RPA. 

  • Предоставление консультаций и уточнение информации

Популярная задача, когда  необходимо совершать или принимать много однотипных звонков. Уточнение наличия товара, специальная акция, сервис-деск.

  • Опросы

Компании проводят множество опросов: удовлетворенность обслуживанием, исследование мнений и т.д.

  • Коллекторские задачи

Звонят по предстоящим и просроченным платежам, взысканиям, информируют и консультируют.




Кейсы внедрения


  • Бот-коллектор для взыскания задолженности

Задача: обзвонить базу должников, чтобы выяснить причины просрочки и мотивацию для погашения задолженности.

  • Точность — 95% респондентов не догадались, что говорят с роботом;
  • Скорость — до 200 одновременных звонков;
  • Реакция клиентов — 0 жалоб или претензий.


  • Бот-продажник для коммерческого банка

Задача: обзвонить холодную базу банка, чтобы выявить потребность и предложить оформить потребительские кредит 

  • Объем — 700 тысяч совершенных звонков за 10 дней;
  • Конверсия (перевод на оператора для оформления кредита) по холодной базе — 14%; 
  • 99% клиентов не догадались, что говорят с роботом.

Выводы

  • Компании теряют время и деньги на ручной мониторинг персонала и повышение лояльности клиентов.
  • Речевые технологии позволяют сократить издержки, работать быстрее и дешевле.
  • Рейтинговые системы, предоставляемые платформой речевой аналитики, повышают качество работы сотрудников.
  • Отдел контроля качества не может работать эффективно в силу ограниченных человеческих возможностей.
  • Голосовые боты помогают автоматизировать 25–40% работы операторов контакт-центров.

Как получить максимум

Если у вас небольшой отдел B2B-продаж из 5–10 человек или контакт-центр на 20–100 человек, есть отделы контроля качества и заботы о клиентах и, возможно, сотрудники на удаленке, которые общаются с клиентами с помощью облачных АТС или мобильной корпоративной связи, изучите вопрос речевых технологий. Возможно, это оптимизирует ваши издержки и повысит показатели продаж. 

Также платформа речевой аналитики сможет освободить время руководителя и улучшить дисциплину сотрудников.


Изображение на обложке: Shutterstock / natrot

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Голосовой ассистент как «лицо» бренда и закат эпохи спам-звонков: тренды в применении диалоговых роботов
  2. 2 Ставить крест на голосовых роботах еще рано – и вот почему

Актуальные материалы —
в Telegram-канале @Rusbase

ВОЗМОЖНОСТИ

07 августа 2020

Ipsen Biomed Challenge

08 августа 2020

Цифровые джунгли

09 августа 2020

IT хакатон