Разделы

Интеграция ИТ в банках Конференции

Банки рассказали о главных открытиях 2020 года

2020 был непростым как для банков, так и для ИТ-компаний. Но и для тех, и для других он оказался полон открытий. Игроки финансового рынка поняли, от чего они могут временно отказаться, а какие изменения им просто необходимы. Об этом говорили участники секции «ИТ в банках» CNews FORUM 2020.
 

Дмитрий Теплицкий: Речевая аналитика дает возможность контролировать все разговоры операторов

От того, как работают операторы колл-центров, во многом зависит и успех компании. Но как наладить контроль за их работой? О возможностях современной речевой аналитики рассказал Дмитрий Теплицкий, руководитель VS Robotics компании «АктивБизнесКонсалт».

CNews: Насколько востребованы решения речевой аналитики в России?

Дмитрий Теплицкий: «Здравствуйте, Иван Иванович! В целях контроля качества наш разговор может быть записан». Без этой фразы не обходится практически ни один разговор клиента и оператора колл-центра. Что же происходит дальше с записанными разговорами? Можно положить их в долгий ящик на случай возникновения конфликтной ситуации, и тогда записанный разговор потребуется в качестве доказательной базы. А можно сыграть на опережение и проанализировать переговоры с клиентами. Зачем? Анализ переговоров решает ряд важнейших вопросов: он позволяет выявить пробелы — какие ошибки совершают операторы, исключить повтор ошибок и, как следствие, предупредить возникновение конфликтных ситуаций в дальнейшем, в итоге помогая оператору вести переговоры результативно.

За коммуникацией оператора с клиентом, как правило, следит подразделение контроля качества, которое выборочно прослушивает диалоги и корректирует работу. В компаниях, где применяются традиционные инструменты контроля качества, такие как анализ выборки и супервизия, при ежедневной базовой нагрузке на КЦ, в связи с ростом объемов телефонных разговоров, контроль качества успевает анализировать в лучшем случае 40% всех переговоров. При этом в среднем соотношение количества супервайзеров к операторам составляет 1 к 10, а среднее время одного вызова около 4 минут. Не сложно представить, сколько времени и трудовых ресурсов уходит на решение вопросов контроля качества.

И тогда на помощь приходит речевая аналитика от VS Robotics, которая анализирует 100% массивов переговоров и выявляет все ошибки, позволяя своевременно вносить необходимые корректировки в работу операторов. Говоря простым языком, речевая аналитика масштабирует контроль качества до предела.

CNews: Какие возможности предоставляют сегодня средства речевой аналитики?

Дмитрий Теплицкий:В основной функционал речевой аналитики входит анализ 100% записи звонков, идентификация основных причин входящих обращений, полнотекстовый поиск по ключевым словам и произвольным фразам, прослушивание и визуализация диалогов, формирование сводных отчетов по оценочным листам.

Тысячи предпринимателей готовы поспособствовать инновационному развитию Москвы
Инновации и стартапы

Речевая аналитика от VS Robotics, дополнительно к вышеперечисленному, предлагает такие функции, как фиксация параметров речевой активности и эмоциональной окраски речи абонента и оператора, распознавание нескольких языков, расстановка знаков пунктуации в распознанном тексте, диаризация: разделение входящего аудио-потока на несколько сегментов в соответствии с принадлежностью конкретному спикеру, распознавание составных запросов (И, ИЛИ, НЕ, предшествование), автоматическая проверка диалогов по заданному листу оценки, сравнение групп операторов; оценочные периоды и правила.

Говоря о пользе фиксации параметров речевой активности и эмоциональной окраски абонента и оператора, стоит подчеркнуть, что важно понимать не только, что говорит клиент и отвечает ему оператор, но и какой эмоциональный фон у этих диалогов. Это позволяет вовремя заметить, например, усталость оператора и переключить его на другую линию или задачу. Более того, эмоциональный анализ позволяет определить, будет ли клиент на самом деле жаловаться, даже если он об этом заявляет. А если говорить о функции автоматической проверки диалогов с клиентами по заданному листу, то это ускоряет оценку работы операторов и позволяет делать ее не только в ручном, но и в автоматическом режиме, а также исключить субъективность и человеческий фактор. Массовая выборка того, что говорят клиенты (например, топ-10 фраз), показывает, на что стоит обратить внимание компаниям после обработки возражений операторов, а также придумать новые мотиваторы для более эффективного взаимодействия, что в свою очередь влияет на конверсию переговоров в сделку.

CNews: Какой самый интересный проект удалось реализовать вашей компании?

Дмитрий Теплицкий: Одним из самых интересных и значимых для нас внедрений я считаю интеграцию речевой аналитики в Pony Express. Исключительность проекта в том, что VS Robotics осуществляет собственные разработки. Поэтому мы умеем отвечать самым сложным, с технической точки зрения, запросам клиентов. Например, мы отказались от интеграции с телефонией Pony Express, сэкономив существенную часть бюджета и время на внедрение решения.

Проект с Pony Express оказался для нас довольно амбициозной задачей и с точки зрения функциональной подготовки, и с точки зрения сроков. Один из факторов, в значительной степени повлиявший на скорость реализации проекта, — короткая релизная политика, основанная на принципах и подходах Agile. С учетом кастомизации под клиента и благодаря слаженной работе наших команд техническая фаза проекта была реализована в рекордно короткие сроки — в течение месяца с момента первых переговоров и до финального релиза решения. Также нам удалось существенно сократить сроки настройки и автоматического развертывания ПО в инфраструктуре клиента — теперь этот процесс занимает всего лишь 2 часа.

Команда проекта нашла архитектурные решения, которые позволили существенно упростить требования к инфраструктуре клиента. Для работы речевой аналитики от VS Robotics не требуется больших объемов серверных мощностей.

Наталья Николаева

Короткая ссылка