Статья

Есть ли будущее у колл-центра без речевой аналитики?

Интеграция
мобильная версия
, Текст: Павел Притула

Каждый колл-центр накапливает богатство, которым до недавнего времени не мог полноценно распорядиться – это записи переговоров операторов с клиентами. Чаще всего гигабайты файлов лежат на серверах мертвым грузом, «оживая» только в случае, если к ним обращаются при решении какой-либо проблемы – например, по жалобе клиента. В ближайшее время многие колл-центры уже не смогут обходиться без речевой аналитики, оперирующей этими данными.

Далеко не всегда записи разговоров способны помочь колл-центру избежать последствий, связанных, например, с ненадлежащим исполнением оператором своих обязанностей – это может быть предоставление недостоверной информации, использование недопустимых выражений, предъявление неправомерных требований к клиенту и т.д. А последствия могут быть серьезными – на зарегулированных рынках запросто можно лишиться заметной части оборота, просто заплатив штраф. Там, где необходим комплаенс, реактивный подход и слабо защищает, и не дает инструмента для недопущения таких событий в будущем.

Сейчас многие владельцы колл-центров пошли по экстенсивному пути: они нанимают специальных контролеров, которые слушают записи переговоров операторов с клиентами и проводят своего рода аналитическую работу: выискивают нарушения, следят, какие ключевые слова и фразы вызывают позитивную реакцию у клиента, а какие – наоборот.

У этого подхода есть плюс: можно корректировать тактику работы операторов – продажи, работу с должниками и т.д. Но есть и минусы: служба контроля качества может прослушивать максимум несколько процентов разговоров – а это влечет за собой невозможность составить статистику, это пропуски конфликтных бесед, когда можно перезвонить недовольному клиенту по горячим следам и найти приемлемое для всех решение. Штат контролеров – это дополнительные расходы на персонал без роста доходов, что противоречит самой идее повышения эффективности организации. И, наконец, в работе контролеров важную роль играет человеческий фактор: они могут не заметить или неправильно интерпретировать важные эпизоды даже тех немногих переговоров, которые они выбирают.

Контроль работы операторов для повышения лояльности клиентов – только одна сторона медали. С помощью контакт-центра компания может оказывать дополнительные услуги, приносящие ей прибыль. Как здесь поступать? Руководитель, исходя из своего опыта и, например, динамики продаж принимает решение информировать клиентов через IVR о каких-нибудь новинках товаров. Компания потратила деньги и время на внедрение, параллельно провела несколько маркетинговых акций, наступает время оценивать результаты изменений в колл-центре – а подсчитать невозможно, потому что неясно, какое из мероприятий дало эффект. Не было ни данных для принятия обоснованного решения, ни инструментов для измерения результата.

Поэтому внимание рынка сегодня приковано к автоматизации этой деятельности. Речевая аналитика дает возможность контролировать все, что происходит в колл-центре в отношении общения с клиентами, и предоставляет владельцам необходимые данные на основании того, что говорят клиенты и операторы.

Система анализирует переговоры и показывает, какие ключевые слова произносились, в каком количестве разговоров, рядом с какими другими ключевыми словами они шли. Это особенно полезно, если выявлена зависимость, как именно – позитивно или негативно – влияет такое соседство на решения клиента.

С полученной от системы информацией работают специально нанятые люди, но эффект от их работы при правильном подходе значительно превышает эффект от обычных контролеров. В первую очередь это происходит потому, что у них на руках есть структурированные данные, с которыми уже можно работать для принятия управленческих решений. Например, продавая определенные мобильные телефоны, можно предлагать к ним внешние аккумуляторы, а чехлы не надо, потому что обычно следует отказ, и нет смысла терять на этом время оператора (каждая секунда стоит денег). Или оператор вообще не сделал попытку продажи довольному клиенту – надо выяснить, почему, и при необходимости скорректировать поведение оператора.

Применение речевой аналитики
1. Повышение эффективности продаж через колл-центр.
2. Соответствие нормативам (комплаенс).
3. Сокращение операционных расходов на колл-центр.
4. Повышение удовлетворенности клиентов.

В России рынок речевой аналитики пока недостаточно развит – мы традиционно отстаем от Запада на несколько лет. Впрочем, у этой ситуации есть известное преимущество – российские интеграторы и заказчики могут оценить развитие мирового рынка в динамике, выбрать лучшие решения и обойти большую часть «грабель», которые собрали их коллеги в других странах.

Отечественные клиенты уже знают хотя бы на начальном уровне, что такое речевая аналитика. Хотя здесь еще есть, над чем работать: среди них, например, распространено заблуждение, что речевая аналитика в автоматическом режиме дает бизнес-рекомендации, как нужно поступать на основе собранных данных. Когда-нибудь эту задачу поручат ИИ, а пока нужно искать хороших специалистов-аналитиков.

Но некоторые системы уже «доросли» до уровня предиктивной аналитики и могут автоматически выдавать некоторые рекомендации. Например, Nice Nexidia умеет прогнозировать поведение клиента в режиме реального или близкого к реальному времени, а также определять новые важные тематики и тренды при взаимодействии с клиентами в целом. При этом она основывается на анализе эмоциональной окраски слов, гибко настраиваемых «облаках слов» и связях между фразами для определения контекста.

nexidia.png
Nice Nexidia умеет прогнозировать поведение клиента в режиме реального или близкого к реальному времени, а также определять новые важные тематики и тренды при взаимодействии с клиентами в целом

Эту систему разрабатывает и внедряет Nice Systems, доминирующая на мировом рынке речевой аналитики по данным DMG Consulting (около 45% в 2017 году). В России у нее есть авторизованный партнер Oberon, специалисты которого прошли необходимое обучение и могут не только внедрять продукт, но и проводить бизнес анализ.

Система Niсe Nexidia позволяет решать весь комплекс задач, о которых мы писали выше, и даже больше. Она предоставляет полные данные, на основании которых можно строить обоснованные предположения, связанные с поведением операторов, клиентов, с тем, что они говорят о продуктах компании, по каким проблемам обращаются, как при этом настроены и т.д. И на основе этого менять не только скрипты диалогов операторов, но и сами продукты, бизнес-процессы, маркетинговые подходы. А затем, что тоже очень важно, она дает инструменты контроля – к каким результатам привели эти изменения.

Niсe Nexidia может переводить разговор в текст, причем она очень хорошо работает с русским языком. Но конвертацию речи в текст делать не обязательно – высокую точность она показывает и на фонетическом индексировании. Аналитики и бизнес-пользователи могут создавать персонализированные оценочные карты с метриками на своих дашбордах и «проваливаться» на нижние уровни для получения детальных данных.

Если говорить об измеримых результатах, то зарубежный рынок показывает нам множество интересных примеров. Например, внедрение Niсe Nexidia в крупной компании розничной торговли, страдавшей от фрода, позволило сократить потери от мошеннических звонков на 50% и сэкономить 1,7 млн $ в год. Внедрение в большой финансовой компании Northwestern Mutual привело к сокращению времени разговора на 6 секунд для 1,2 млн звонков за год. В финансовой компании APEX Credit Management коэффициент конверсии звонков возрос на 15% за полгода.

Сегодня речевая аналитика считается конкурентным преимуществом, но завтра в ряде отраслей она станет must have – стоит только, например, регулятору перестать грозить банкам и коллекторам санкциями за нарушения нормативных документов и начать накладывать реальные крупные штрафы. А для решения задач повышения удовлетворенности клиентов и контроля качества на Западе аналитические системы уже входят в стандартную поставку средних и крупных колл-центров. Учитывая, что будущее колл-центров – это омниканальные контакт-центры и «центры опыта» (experience centers), без автоматизации аналитики им не справиться с разнообразными потоками данных.