Журнал о компьютерных сетях и телекоммуникационных технологиях
СЕТИ И СИСТЕМЫ СВЯЗИ on-line
  ПОИСК:
    Домой
 
   
АРХИВ ЖУРНАЛА
   

2008: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
2007: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2006: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2005: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2004: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2003: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2002: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2001: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2000: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
1999: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
1998: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1997: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
1996: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10


Rambler's Top100

  

Анализаторы речи для контакт-центров

Донна Фласс

Анализ записей разговоров операторов контакт-центров с клиентами позволяет быстро проникнуть в суть разговора с клиентом, выявить его скрытые нужды и потребности, а также понять основные причины возникающих у него проблем.

Речевые анализаторы впервые разработаны для контакт-центров в 2004 г. и с тех пор все еще считаются развивающимся прикладным направлением. В ближайшие 5–8 лет эти приложения станут неотъемлемой частью контакт-центров, так как являются единственным решением, позволяющим предприятиям изучать нужды и потребности своих клиентов в близком к реальному масштабе времени.

Приложения речевой аналитики используются в буквальном смысле для прослушивания разговоров операторов с клиентами с целью определения причин звонков последних. Разговоры анализируются для того, чтобы получить из них дополнительную информацию обо всех аспектах деятельности компании, включая сбыт продукции, маркетинг, разработку продуктов, бизнес-операции, борьбу с мошенничеством, сбор платежей, — словом, обо всем, что у клиентов на уме относительно данной компании. По истечении двух с лишним лет с момента внедрения речевой аналитики она стала самым быстроразвивающимся приложением для контакт-центров.

Что такое речевая аналитика?

Полную версию данной статьи смотрите вo 2-ом номере журнала за 2008 год.

Речевая аналитика, известная также как анализ звукозаписи (audio mining), позволяет быстро проникнуть в суть разговора оператора контакт-центра с клиентом (выявить его скрытое мнение о продукте, настроение и мотивы, побудившие его сделать звонок), понять неявно выраженные нужды и потребности, уяснить основные причины его проблем. Она дает возможность осуществлять контроль за тем, насколько точно операторы соблюдают сценарии обработки вызовов и/или требования нормативных документов.

Приложения речевой аналитики записывают и структурируют разговоры с клиентами, преобразуя их содержимое в метаданные, по которым можно осуществлять поиск нужной информации. Затем структурированные разговоры анализируются с использованием самых разных технологий, таких, как поиск по ключевому слову или фразе, концептуальный или контекстуальный поиск. Некоторые приложения речевой аналитики позволяют выявлять концепции и тенденции, о существовании которых конечные пользователи даже не догадывались. В результате менеджеры контакт-центров и руководители предприятий могут оперативно решать проблемы, генерирующие интенсивные потоки вызовов, отслеживать изменения в конъюнктуре и искать новые возможности увеличения доходов (рис.1).

Высокая привлекательность приложений речевой аналитики заключается в том, что с их использованием увеличивается чистый доход предприятия. Эти приложения снижают затраты и повышают прибыль, ровно как и качество обслуживания клиентов. Таким образом, применение приложений речевой аналитики высокоэффективно и их преимущества не только распространяются на все аспекты деятельности предприятия, но и затрагивают его клиентов.

Преимущества применения речевой аналитики

Что касается менеджеров контакт-центров, то с помощью речевой аналитики они способны быстро и своевременно выявлять суть разговоров с клиентами и идентифицировать основные причины их звонков, что позволяет снизить интенсивность поступающих в контакт-центр звонков, повысить качество их обработки и снизить отток клиентов. Кроме того, речевая аналитика является отличным инструментом, используя который менеджеры могут убедиться в том, насколько строго операторы соблюдают требования нормативных документов и сценарии обработки вызовов.

Торговым организациям можно использовать речевую аналитику для нахождения способов улучшения показателя соотношения звонков и продаж за счет как привлечения новых клиентов, так и стимулирования приобретения попутных (cross-sell) и дорогостоящих (up-sell) товаров и услуг. Кроме того, речевая аналитика весьма эффективна при сегментировании клиентской базы и определении наиболее подходящего канала сбыта для каждого сегмента. Клиенты обычно сообщают операторам контакт-центра, какую форму взаимодействия и какие типы продуктов и сервиса они предпочитают.

Приложение речевой аналитики позволяет собирать данную информацию и использовать ее для более качественного обслуживания клиентов путем взаимодействия с ними через предпочитаемый ими канал сбыта, улучшая в то же время показатель соотношения звонков и продаж. Кроме того, клиенты, естественно, довольны тем, что предприятие прислушивается к их мнению, а это способствует повышению их лояльности.

Относительно отделов маркетинга следует отметить, что приложения речевой аналитики позволяют им заблаговременно идентифицировать проблемы и возможности в части конкурентоспособности до тех пор, пока не возникает острая необходимость в проведении предприятием кампании по соответствующему реагированию на ту или иную сложившуюся ситуацию. Посредством речевой аналитики идентифицируются клиенты, готовые покинуть компанию, и находятся способы удержать их от этого шага. С ее помощью можно установить, вызвала ли рекламная кампания или обнародованная информация о продукте негативную реакцию со стороны клиентов, не сбивает ли она их с толку.

Сформировать идею нового продукта, уяснить, что нужно сделать для совершенствования существующего продукта, и узнать истинное мнение основных клиентов в отношении компании, ее продуктов и их конкурентоспособности — все это также «входит в обязанности» речевой аналитики. Она к тому же великолепный инструмент для выявления тенденций в поведении клиентов и рынка в целом. Кроме того, речевая аналитика весьма важна с точки зрения социальных связей. Иногда компании допускают ошибки, что приносит им дурную славу. Речевая аналитика в таких ситуациях функционирует подобно системе раннего предупреждения (early warning system), позволяя заблаговременно уведомлять руководство компании о назревающей проблеме, прежде чем она негативно скажется на крупном сегменте клиентской базы, обернувшись антирекламой для предприятия.

Контакт-центры обрабатывают все клиентские запросы независимо от того, какой из отделов компании стал «автором» лежащей в основе этих запросов проблемы, генерирующей поток вызовов. Речевая аналитика бы-стро определяет тенденции и основные причины вызовов. Она выявляет проблемы производительности труда в масштабе всего предприятия и является единственным инструментом, который непосредственно и последовательно адресует вызовы именно той группе сотрудников, которая их инициировала. Речевая аналитика обеспечивает своевременное уведомление менеджмента о возникновении проблем в сфере бизнес-операций. Она контролирует производительность всех подразделений по работе с клиентами и оценивает степень удовлетворенности последних бизнес-процедурами и политикой компании.

Речевая аналитика полезна для многих сфер деятельности (см. пример на рис. 2). Напри-мер, отдел по борьбе с мошенничеством может быстро реализовать новый механизм защиты от мошенников и тем самым предотвратить крупные убытки. С ее помощью можно также находить конкретных людей, занимающихся мошенничеством.

Группе сбора платежей открываются перспективы использовать средства речевой аналитики для оценки уровня эмоционального напряжения клиента и определения того, действительно ли он собирается оплатить покупку или только делает вид. Выявляя на раннем этапе клиентов, подозреваемых в том, что в будущем они не выполнят договор о ссуде или платежах, предприятие способно срочно вмешаться в ситуацию и сократить свои убытки или даже полностью исключить их.

Больше всего выигрывают от использования речевой аналитики корпоративные заказчики. В настоящее время значительная часть информации, которой клиенты делятся с предприятиями, игнорируется последними из-за того, что операторы контакт-центров не имеют в своем распоряжении какой-либо системы (или хотя бы алгоритма для формализованного сбора этой информации и обмена ею). Системы завершающей обработки вызовов (wrap-up systems) имеют ограниченные возможности и обычно побуждают агентов к обмену информацией лишь в отдельных случаях. Хотя приложения CRM фиксируют транзакции, они, как правило, не отражают мнения клиентов о них. Речевая аналитика не пропускает абсолютно ничего, и ее входная информация становится особенно ценной в том случае, если предприятие организует формализованный бизнес-процесс, который обрабатывает ее (речевой аналитики) выходную информацию.

Одно дело — слышать о полезных возможностях речевой аналитики, и совсем другое — видеть живые примеры действительно выгодного для предприятий и их клиентов ее использования. За последние два года руководимая автором данной статьи компания DMG Consulting отследила множество реализаций приложений речевой аналитики. Мы осведомлены как о многих успешных реализациях таких систем, так и о некоторых неудачных, либо не оправдав-ших ожидаемых результатов их внедрения, либо потребовавших для этого слишком много времени. Хорошей новостью является то, что успешных реализаций все же гораздо больше, и то, что процент неудачных за последний год существенно сократился за счет улучшения самих продуктов и в силу появления более эффективных методов их реализации.

Пример из практики: страхование автомобилей

Проблема: компания по страхованию автомобилей решила повысить производительность своего контакт-центра за счет определения реальных причин клиентских звонков, улучшения обучения операторов и снижения риска и вероятности санкций со стороны судебно-правовых органов.

Первичные выгоды: использование приложения речевой аналитики полностью удовлетворило все потребности компании. В течение первых трех месяцев оно обнаружило 11 мошенников, что сохранило компании 500 тыс. долл., а также снабдило руководство информацией о том, что необходимо улучшить сервисные процедуры и переобучить персонал. Как результат, на 2% боль-ше, чем прежде, пострадавших в ДТП клиентов компании теперь сами доставляют в мастерскую по ремонту кузовов свои автомобили. Это позволяет ей экономить 180 тыс. долл. в месяц, или 2,16 млн долл. в год. Кроме того, на 40–50% снизилось число повторных вызовов, повысилось качество обслуживания клиентов и уменьшилось число ошибок при установлении кода классификации ДТП операторами, работающими на дому.

Вторичные выгоды: компания также приняла во внимание информацию, поступившую от приложения речевой аналитики, в которой указывалось на необходимость обучения операторов и на то, что нужно повысить эффективность программ попутных продаж (cross-selling).

Заключение

Свыше 23 лет мне не приходилось видеть более потенциально выгодного для предприятий приложения. Однако предприятие не должно путать рекламу производителей с реальной действительностью. Речевая аналитика способна предоставлять полезные и действенные данные. Будучи правильно и своевременно использованной, эта информация позволяет увеличить чистый доход предприятия за счет сокращения эксплуатационных расходов и увеличения прибыли и при этом улучшить качество обслуживания клиентов.

Благодаря миллионам долларов, затраченных на повышение точности и упрощение использования решений речевой аналитики, за короткий период времени производителям удалось существенно усовершенствовать их. И хотя все еще остается возможность дальнейшего развития лежащей в основе этих решений технологии, наиболее существенной проблемой инициатив по внедрению речевой аналитики сегодня является организационная. Чтобы в полной мере воспользоваться доставляемой речевыми анализаторами информацией, внедряющим эти приложения предприятиям нужно быть готовыми к изменению бизнес-процессов и переобучению своих сотрудников. Кроме того, необходимо учредить формализованные бизнес-процедуры, которые позволили бы контакт-центрам своевременно делиться полученными данными с другими производственными подразделениями.

Любая компания, желающая иметь стратегическое отличие от своих конкурентов, должна обратить на приложения речевой аналитики самое пристальное внимание. Эти приложения предоставляют любому предприятию независимо от его размера и сложности возможность прислушиваться к мнению своих клиентов, своевременно и четко отвечать на их запросы и оправдывать их ожидания..

  
2 '2008
СОДЕРЖАНИЕ

бизнес

• IP-коммуникации и операторы связи

• Как заслужить звание «лучшего работодателя»?

инфраструктура

• Особенности построения ЦОДа для оператора связи

• Планирование ЦОДа с нуля: выбор места размещения

• Точки доступа БЛВС: от «толстых» к «тонким» и снова на круги своя

информационные системы

• Обеспечь поддержку виртуализации или уходи

• Анализаторы речи для контакт-центров

• XenServer Enterprise — достойный вариант виртуализации

• Тестируем продукты управления производительностью приложений

• Идеальная поисковая машина

сети связи

• Видеосервисы нового поколения

• IP-телефония: продвижение в некоммерческом секторе

• Windows Mobile 6 набирает обороты

• Нужны ли вам фемтосоты?

кабельные системы

• Оптические кабельные инфраструктуры: соединительное и распределительное оборудование

• На пути к 100-Гбит/с технологии Ethernet

защита данных

• Рискованное дело

новые продукты

• Концентраторы абонентского доступа для сетей NGN; Разъемы Smart Quick-Fit компании Huber-Suhner


• Калейдоскоп


Реклама:
 Copyright © 1996-2008 ООО "Сети и Системы Связи". вверх