Решения / Речевая аналитика для контакт-центра
Речевая аналитика на основе ML-технологий Yandex SpeeckKit, с поддержкой казахского языка
Yandex SpeechKit понимает 16 языков, включая русский, казахский и узбекский языки. Для обучения моделей распознавания и повышения качества распознавания речи разработчики Yandex Cloud используют тысячи часов аудио для каждого языка.
Речевые ML-модели SpeechKit могут быть развёрнуты на вашей инфраструктуре. Мы можем предложить как гибридные варианты, так и обработку 100% трафика в вашем контуре.
Сервис Yandex SpeechKit с высоким качеством распознает речь на казахском языке, а также смешанную речь на казахском и русском языках.
Демонстрационный стенд решения доступен по ссылке.
Области применения речевой аналитики
Аналитика полезна для всех компаний, работающих с клиентами, но особенно эффективна речевая аналитика в сферах, где количество звонков особенно велико: банки, страховые компании, интернет-магазины, медицинские центры, службы доставки, различные call-центры.
- Контроль скриптов - контроль соблюдения скриптов продаж, регламентов и стандартов телефонного общения.
- Анализ недовольства - выявление случаев недовольства клиентов.
- Выявление потребностей - выявление и систематизация потребностей клиентов.
- Накопление данных - Накопление исторических данных по коммуникациям с клиентами, для последующего использования, например, для аналитики по новым критериям, или для обучения ИИ бота.
Слайды презентации речевой аналитики на основе Yandex SpeeckKit:
Для чего нужная речевая аналитика
Речевая аналитика позволяет контролировать 100% телефонных звонков, и автоматически оценивать качество работы специалистов компании, оценивать соблюдение регламентов и стандартов телефонного обслуживания. Так же аналитика позволяет быстро реагировать на недовольных клиентов, выявлять причины отказов клиентов.
Использование речевой аналитики помогает:
- Сократить затраты и расходы бизнеса на оплату труда;
- Сократить время на обучение новых сотрудников.
- Повысить объемы продаж;
- Проактивно реагировать на недовольных клиентов;
- Улучшить коммуникации с клиентами и повысить их лояльности к компании;
Как работает речевая аналитика
Решение «Речевая аналитика» развертывается на сервере Заказчика, или в облаке. Решение интегрируется с телефонией Заказчика, получает голосовые записи разговоров отдела продаж, или контакт центра. Далее решение переводит речь в текст и выполняет анализ текста, на предмет соблюдения скриптов разговоров, выявляет негатив, запрещенные слова, слова-паразиты. Далее решение формирует отчеты, рассчитывает рейтинг сотрудника, строит отчетность по сотруднику или по всему подразделению.
- Интеграция с телефонией - получает голосовые записи разговоров из телефонии, переводит речь в текстовые сообщения.
- Анализирует текст - выполняет поиск по тексту, по словарям, и фрагментам скриптов разговоров.
- Формирует отчеты - расчитывает рейтинг операторов, строит отчетность и график, по оператору или по всей группе.
Видео обзор речевой аналитики на основе Yandex SpeeckKit:
Из каких разделов состоит аналитика
Раздел «Расшифровка речи»
Возможность прослушать голосовые записи из телефонии, с расшифровкой разговора. По клику на реплике диалога переход на соответствующую метку в аудиозаписи.
Найденные совпадения по словарям, и результаты проверки скриптов разговоров, подсвечиваются тегами в тексте диалога.
Статистика по разговору, оценка темпа речи, паузы, прерывал ли менеджер клиента.
Возможна интеграция с CRM системой Заказчика, для перехода на лид или сделку в CRM.
Раздел «Словари»
Управление словарями, удаление или добавление слов. Загрузка списка слов в словарь, из текстового файла.
Раздел «Скрипты»
Управление фрагментами, редактирование фрагмента, удаление или добавление слов в фрагмент.
Управление скриптами, редактирование скрипта, удаление или добавление фрагментов в скрипт. Настройка параметров скриптов, назначение скриптов для групп операторов или подразделений.
Раздел «Отчеты»
Отчет «Сводные показатели» - анализ диалогов за период, общая статистика по диалогам.
Отчет «Средний балл по словарям» - анализ работы менеджеров за период, сравнение оценок за словари по менеджерам.
Отчет «Выполнение скриптов сотрудниками» - анализ выполнения скриптов менеджеров за период, сравнение оценок за скрипты по менеджерам.
Отчет «Статистика по фрагментам» - анализ найденных совпадений фрагментов из скриптов в диалогах. Ранжирование наиболее частых совпадений.
Отчет «Биллинг STT» - анализ затрат на распознавание речи в текст.
Раздел «Прочее»
Уведомления в Телеграм - история отправки уведомлений в Телеграм, о найденных совпадениях слов из критичных словарей, например, из словаря «Жалоба».
Пользователи и роли пользователей в системе, права на доступ к разделам, права на редактирование.
Служебный журнал системы, логи по распознаванию речи, сообщения о технических ошибках.
Дальнейшие перспективы после внедрения речевой аналитики
Речевая аналитика накапливает данные по коммуникациям компании с клиентами. В будущем большой объем накопленных данных может быть использован для обучения голосового бота компании.
Модуль Yandex SpeechKit может использоваться не только для распознавания речи, но и для синтеза речи, при внедрении умного бота в компании.