Что такое Аналитика Речи: Виды, Применение и Преимущества

Аналитика речи — это относительно новая технология, ставшая популярной благодаря расширенному использованию искусственного интеллекта. Она значительно повышает продуктивность колл-центров, предоставляет руководству компании важные инсайты для принятия управленческих решений и минимизирует риски, связанные с любыми нарушениями применимых норм и законов. Мы объясним, как это работает на практике, какие преимущества вы получите и какие бренды успешно используют эту технологию в своей маркетинговой стратегии. 

Что такое аналитика речи

Аналитика речи — это процесс транскрибирования голоса человека, то есть преобразование аудиосигналов в текст. Также это включает в себя выделение важной информации, такой как ключевые слова, эмоционально окрашенные заявления, упоминание определенных продуктов или проблем, связанных с их использованием, и т.д. В некоторых случаях аналитика речи работает в связке с анализом голоса. Последний фокусируется на тоне звука, чтобы определить настроение человека и удовлетворенность услугой для прогнозирования дальнейших шагов. 

Чтобы понять, что такое аналитика речи, вам также нужно знать, что специализированное программное обеспечение не просто заполняет базы данных. Оно также изучает полученную информацию, ищет скрытые закономерности и выявляет тренды. Это позволяет генерировать ценные инсайты на разных уровнях, включая линейных сотрудников колл-центров, тим-лидеров и даже топ-менеджмент. 

Типы аналитики речи

Системы аналитики речи делятся на две категории:

• Системы постобработки информации работают с аудиофайлами, хранящимися в памяти компьютера. Это могут быть записи звонков и конференций, голосовые сообщения в мессенджерах и автоответчиках. Такое программное обеспечение работает медленнее, но дает более точные результаты и более детально анализирует информацию. Например, оно может разбить звонок на отдельные сегменты и сравнить его с идеальной структурой беседы, чтобы указать сотруднику на ошибки и дать рекомендации по следующему звонку. 
• В реальном времени помогают сотрудникам колл-центров во время разговора с клиентом. Они обычно имеют ограниченную функциональность, но позволяют избежать проблем, а не справляться с последствиями. Чаще всего системы аналитики речи на основе ИИ работают в реальном времени. Они позволяют корректировать структуру и тон беседы, предупреждать менеджеров о нарушениях правил, автоматически искать информацию в базе данных и генерировать персонализированные коммерческие предложения. 

Как работает аналитика речи

Согласно Grand View Research, аналитика речи на базе ИИ является трендом текущего десятилетия. Хотя по рыночной доле она все еще уступает традиционному программному обеспечению на основе алгоритмов, ценность этого сегмента растет гораздо быстрее. Эксперты консалтинговой компании прогнозируют, что AI systems возьмут на себя лидирующую роль в 2027-2028 годах. Поэтому мы рассмотрим принципы их работы:

1. Обработка аудиосигналов. Искусственный интеллект использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования слов в текст. Технология машинного обучения позволяет выявлять закономерности, искать связи и заполнять пробелы. Это значительно улучшает качество транскрипции при обработке голосов с акцентом или дефектами речи, а также при наличии постороннего шума и помех на линии. 

2. Заполнение базы данных. Аналитика речи на основе ИИ выявляет ключевые слова в транскрибированных текстах. Это позволяет классифицировать материалы по упоминаниям определенных продуктов бренда, сфере ответственности отдельных отделов, эмоциональному характеру обращения и качеству предоставленной помощи. 

3. Анализ. На этом этапе на сцену выходит еще одно решение на основе ИИ — Big Data. Программное обеспечение выполняет миллионы вычислений в секунду, ищет связи между определенными элементами базы данных. Оно проверяет все гипотезы — даже самые невозможные, которые аналитик никогда бы не рассмотрел. Это позволяет выявлять скрытые закономерности, такие как зависимость тона речи от первого слова в диалоге или зависимость удовлетворенности клиентов от количества слов в минуту разговора. 

4. Генерация инсайтов. Основная задача аналитики речи на основе ИИ — предоставить руководству информацию для принятия управленческих решений. ПО может оценить КПЭ каждого индивидуального звонка, рабочего места, отдела или продукта. Также его можно настроить для сравнения этих показателей с отраслевыми стандартами или показателями ближайших конкурентов. 

Почему вам стоит использовать аналитику речи

Основное преимущество аналитики речи — значительная экономия времени. Человеческий мозг воспринимает текст в два раза быстрее, чем звук. Даже если каждый звонок анализируется полностью, это значительно сокращает рабочую нагрузку сотрудников колл-центра, аналитиков и менеджеров. У этой технологии есть и другие преимущества, о которых мы поговорим подробнее. 

1. Повышение удовлетворенности клиентов 

Выделяя ключевые слова, вы можете мгновенно найти нужные материалы в базе знаний службы поддержки клиентов или даже сгенерировать персонализированные предложения прямо во время звонка. В процессе пост-анализа это позволит достичь более высокого уровня настройки под нужды клиента. Отчет The Connected Customer показывает, что 79% людей хотят быть немедленно соединены с самым квалифицированным экспертом по теме, а 82% считают, что у них должны быть все необходимые материалы под рукой. Именно это и помогает сделать система аналитики речи. 

2. Повышение производительности колл-центра

В случае с WestJet голосовой бот, обученный на материалах анализа речи, решил 87% проблем клиентов, сократив рабочую нагрузку сотрудников почти в десять раз. Статистика SQM Group также показывает, что использование такого программного обеспечения уменьшает количество повторных звонков на 15%. Это не только оптимизирует финансовые показатели, но и увеличивает лояльность сотрудников. По данным Orange Group, 69% сотрудников колл-центров чувствуют себя более привязанными к компании благодаря преимуществам анализа речи. 

3. Откройте новые маркетинговые возможности

Извлекая ключевые слова из разговора и находя скрытые взаимосвязи, вы можете узнать больше о потребностях, предпочтениях и желаниях ваших клиентов. Это позволяет запустить гиперперсонализированную кампанию с индивидуальными предложениями для каждого человека. Исследования Opus Research показывают, что использование функций анализа речи в маркетинге в среднем приносит окупаемость инвестиций в размере 81%. 

Помимо гиперперсонализации, анализ речи может помочь вам пересмотреть и укрепить общую маркетинговую стратегию. Например, анализ нескольких десятков звонков показал, что ваши клиенты наиболее позитивно реагируют на определенные характеристики вашего продукта или компании, совершенно отличные от тех, которые вы указываете в своих рекламных сообщениях. Иными словами, клиенты ценят простоту использования сервиса и круглосуточную поддержку, а вы делаете акцент на скидках.

Таким образом, анализ речи показал, что вы не говорите о том, что действительно нужно вашей аудитории, и, следовательно, теряете новых клиентов и деньги. Но внедряйте изменения постепенно, чтобы протестировать новый подход. Начните использовать виджеты Claspo на своем веб-сайте для передачи вашего обновленного маркетингового сообщения.

Кроме описания вашего предложения (ключевые отличия и т.д.), они могут побудить посетителей сайта совершить целевое действие (купить, узнать больше, подписаться и т.д.). Наша встроенная аналитическая система покажет количество кликов и коэффициент конверсии виджета, помогая вам понять, работает ли ваше текущее сообщение на вашу аудиторию.

Попробовать этот шаблон

После этого проведите A/B тестирование виджета и сравните, какие гипотетические сообщения "Достигните своей цели за один день с нашим продуктом" лучше работает, чем "Бесплатная поддержка нашей команды до получения результатов". Как только вы определите, какое сообщение конвертируется лучше всего, можно масштабировать изменения на ваш сайт, целевые страницы и другие каналы коммуникации.

4. Соответствие нормативам и законам

Анализ диалогов в режиме реального времени предотвращает нарушения, минимизируя риски: если сотрудник приближается к критической точке, он получит соответствующее предупреждение. Постобработка разговоров поможет получить материалы для дополнительного обучения специалистов. Согласно Fortune Business Insights, 67% компаний, использующих системы анализа речи, применяют функцию минимизации рисков и замечают значительное сокращение нагрузки на юридические отделы. 

Примеры использования анализа речи

Программное обеспечение для анализа речи чаще всего используется в следующих отраслях:

• ИТ - помогает выявить модули и отдельные функции продукта, требующие наибольшего внимания. Это способствует разработке продукта, ориентированного на клиента, повышая удовлетворенность пользователей.
• Финтех - исследования в области анализа речи показывают, что его можно использовать для улучшения как обслуживания, так и безопасности. Если шаблоны диалогов разных звонков резко отличаются, это может быть признаком мошенничества.
• Розничная торговля - статистика показывает, что 61% потребителей все еще предпочитают голосовые звонки. Со стороны бизнеса стоит отметить, что голосовые лиды имеют на 28% более высокий коэффициент удержания и значительно большую ценность для компании. Это делает системы анализа речи очень полезными для розничных продавцов.
• Здравоохранение - малейшие ошибки в этой области могут привести к многомиллионным искам. Компании должны знать, как использовать анализ речи в качестве системы раннего предупреждения о возможных нарушениях. В этом случае инвестиции в искусственный интеллект и новые технологии могут принести огромную прибыль.
• SaaS - в индустрии сервисов и веб-сервисов оперативная и эффективная поддержка клиентов имеет первостепенное значение. Анализ речи позволяет быстрее решать проблемы и выдавать бонусы для компенсации неудобств. 

Виджеты Claspo - идеальный посредник между голосовыми лидами и вашей оперативной и эффективной командой поддержки. Используйте наши формы запроса обратного звонка, которые собирают телефонные номера посетителей сайта (привет, генерация лидов) и передают их в вашу CRM и CDP для дальнейшего контакта с клиентами.

С помощью наших гибких правил отображения вы можете настроить виджеты так, чтобы они появлялись в нужное время и в нужном месте. Например, посетители, которые слишком долго изучают вашу страницу с ценами, вероятно, нуждаются в помощи. Но зачем гадать? Используйте анализ речи, чтобы определить наиболее частые моменты, когда клиенты выражают конкретные потребности или недовольство.

Допустим, клиенты часто спрашивают о политике возврата. В этом случае вы можете показать всплывающее окно с информацией о процессе возврата, когда пользователи посетили несколько страниц сайта или провели много времени на страницах оформления заказа или специализированной информации. Возможно, они не могут найти нужную информацию для принятия решения или завершения транзакции.

Примеры использования анализа речи

Согласно данным Global Market Insights в 2023 году компании потратили почти 2,5 миллиарда долларов на системы анализа речи. Эта цифра ежегодно росла на 17% в прошлом и может ускориться до 20-25% в будущем. Вот компании, которые смогли извлечь максимальную выгоду из технологий анализа речи на основе ИИ. 

Revenue Enterprises

Эта компания по сбору долгов и реструктуризации займов испытывала проблемы с работой своего колл-центра. Из-за высокой нагрузки и технологических ограничений менеджеры могли анализировать только небольшую часть звонков — около 1/10. Это снижало продуктивность, ограничивало возможности для обучения и создавалось большое количество юридических рисков. 

Внедрив лучшие практики анализа речи, менеджеры смогли обрабатывать 100% звонков. Кроме того, время, затрачиваемое на анализ, сократилось вдвое по сравнению с ручной обработкой 1/10 звонков. Компания также создала полноценный учебный отдел внутри колл-центра. Вдобавок значительно уменьшилось количество жалоб и судебных исков. 

Cdiscount

Французский ритейлер обслуживает миллионы клиентов каждый день. Мощности его колл-центров едва хватало на то, чтобы принимать запросы, не говоря уже о их анализе в какой-либо форме. Это создавало трудности в разработке эффективных маркетинговых кампаний. 

Использование анализа речи позволило принимать, анализировать и классифицировать 2 миллиона звонков и 200 тысяч часов звонков в месяц. Компания смогла запустить около 75 тысяч персонализированных предложений. В результате удовлетворенность клиентов увеличилась на 15%.

RoadVantage

Эта страховая компания сталкивалась с чрезмерной продолжительностью звонков, что снижало общую продуктивность колл-центра. Сотрудники тратили слишком много времени на выявление потребностей клиентов. Кроме того, они не могли обеспечить единое качество обслуживания и полное соответствие юридическим нормам. 

В этом примере использования анализа речи среднее время, затрачиваемое на общение с клиентами, сократилось на 14%, при этом удовлетворенность клиентов увеличилась. Кроме того, переход на высокотехнологичное решение позволил руководству принимать решения на основе данных, что улучшило эффективность использования доступных ресурсов в долгосрочной перспективе. 

Вы также можете уменьшить нагрузку на свой отдел обслуживания клиентов, используя чат-ботов. Мы подробно обсуждали их в отдельной статье. Например, вы можете доверить чат-боту общение с клиентами в ваших мессенджерах. И здесь Claspo также будет уместен. Наши виджеты могут показать посетителям все доступные каналы, через которые они могут с вами связаться. Кто-то выберет звонок с вашей службой поддержки, а кто-то предпочтет получать ответы на свои вопросы в текстовой форме. Такое разнообразие улучшит впечатление клиента и положительно скажется на ваших результатах!

Заключение

Технология аналитики речи — это будущее колл-центров и обслуживания клиентов в целом. Она значительно повышает продуктивность, сокращает затраченное время и увеличивает удовлетворенность клиентов. Еще более важно, что качественная аналитика позволяет контролировать качество каждого звонка и обеспечивать соблюдение политик. Системы распознавания естественной речи также могут предоставить руководству компании статистику и полезные данные, которые помогут принимать правильные управленческие решения. А виджеты Claspo позволят посетителям сайта легко и быстро связаться с вашей службой поддержки в нужный момент. Ведь чем больше людей взаимодействует с вашей службой поддержки, тем больше данных вы предоставляете для аналитики речи, чтобы получить ценные инсайты, верно?