Що таке Аналітика Мовлення: Види, Використання та Переваги

Аналітика мовлення — порівняно нова технологія, яка стала популярною завдяки поширенню штучного інтелекту. Вона значно підвищує продуктивність кол-центрів, дає керівництву компанії важливі інсайти для ухвалення управлінських рішень, а також мінімізує ризики, пов’язані з порушенням чинних правил і законів. Пояснюємо, як це працює на практиці, які переваги ви отримаєте та які бренди успішно використовують цю технологію у своїй маркетинговій стратегії. 

Що таке аналітика мовлення

Аналітика мовлення — це процес транскрибування голосу людини, тобто перетворення звукових сигналів на текст. Вона також передбачає виділення важливої інформації: ключових слів, емоційно забарвлених висловів, згадування певних продуктів або проблем, пов'язаних з їх використанням тощо. У деяких випадках аналітика мовлення працює в комплексі з голосовою аналітикою. Остання робить акцент саме на тональності звуку для визначення настрою людини й ступеня її задоволеності обслуговуванням, а також прогнозування наступних дій. 

Щоб зрозуміти, що таке аналітика мовлення, варто також знати, що спеціалізоване програмне забезпечення не просто наповнює бази даних. Воно також вивчає отриману інформацію, шукає приховані закономірності та виділяє тренди. Це дає змогу генерувати цінні інсайти на різних рівнях — як для лінійних співробітників кол-центрів, так для тимлідів і навіть для вищого керівництва компанії. 

Типи аналітики мовлення

Системи аналітики мовлення можна поділити на дві категорії:

• Комплекси постоброблення інформації. Працюють з аудіофайлами, збереженими в пам’яті комп’ютера. Це можуть бути записи дзвінків і конференцій, голосові повідомлення в месенджерах та в автовідповідачі. Таке програмне забезпечення працює повільніше, але дає точніші результати й докладніше аналізує інформацію. Наприклад, воно може розбити дзвінок на окремі сегменти та порівняти його з ідеальною структурою розмови, щоб вказати співробітнику на помилки й дати рекомендації щодо оброблення наступного звернення. 
• Сервіси, що працюють у режимі реального часу. Надають співробітникам кол-центру підтримку, коли вони перебувають на лінії з клієнтом. Зазвичай мають обмежену функціональність, але дають змогу уникати проблем замість того, щоб мати справу з їхніми наслідками. Найчастіше в режимі реального часу працюють системи аналітики мовлення на основі ШІ. Вони дають можливість коригувати структуру й тональність розмови, попереджати менеджерів про порушення правил, автоматично шукати інформацію в базі даних та формувати персональні комерційні пропозиції. 

Як працюють системи аналітики мовлення

За даними Grand View Research, аналітика мовлення на основі ШІ є трендом поточного десятиріччя. Хоча за часткою ринку вона все ще поступається традиційному програмному забезпеченню на основі алгоритмів, вартість цього сегмента зростає набагато швидше. Експерти консалтингової компанії прогнозують, що ШІ-системи стануть провідними вже в 2027–2028 роках. Тому ми будемо розглядати принципи саме їхньої дії:

1. Оброблення звукового сигналу. Для перетворення слів на текст штучний інтелект використовує функцію розпізнавання натурального мовлення (NLP). Технологія машинного навчання дає змогу виділяти патерни, шукати зв’язки та заповнювати пробіли. Вона значно підвищує якість транскрибування під час оброблення голосу з акцентом або дефектами мовлення, а також за наявності сторонніх шумів і перешкод на лінії. 

2. Наповнення бази даних. ШІ-аналітика мовлення виділяє ключові слова в транскрибованих текстах. Це дає їй змогу категоризувати матеріали за згадками певних продуктів бренду, за зоною відповідальності певних департаментів, за емоційним характером звернення та за якістю наданої підтримки.

3. Безпосередньо аналіз. На цьому етапі до гри долучається ще одне рішення на основі штучного інтелекту — Big Data. Програмне забезпечення виконує мільйони розрахунків за секунду, шукаючи взаємозв’язки між певними елементами бази даних. Воно перевіряє всі гіпотези — навіть найнеможливіші, за які ніколи не взявся б аналітик. Це дає змогу виявляти приховані закономірності, наприклад залежність тональності мовлення від першого слова в діалозі чи залежність задоволеності клієнта від кількості слів у хвилині розмови. 

4. Формування інсайтів. Головне завдання ШІ-аналітики мовлення — це забезпечення керівництва інформацією для ухвалення управлінських рішень. Програмне забезпечення може оцінювати KPI кожного окремого дзвінка, робочого місця, департаменту чи продукту. Його також можна налаштувати на порівняння цих показників з галузевими стандартами чи результатами діяльності найближчих конкурентів. 

Чому вам слід використовувати аналітику мовлення

Головна перевага аналітики мовлення полягає в суттєвій економії часу. Людський мозок сприймає текст у 2 рази швидше за звук. Навіть за умови повного розбору кожного дзвінка це суттєво знижує навантаження на працівників кол-центру, аналітиків і керівників. Така технологія дає й інші переваги, про які ми розкажемо докладніше. 

1. Підвищення рівня задоволеності клієнтів

Виділяючи ключові слова, ви можете моментально знаходити потрібні матеріали в базі знань служби підтримки чи навіть формувати персоналізовані пропозиції просто під час дзвінка. Під час постаналізу це дасть вам змогу досягти вищого рівня адаптації до потреб клієнта. Звіт Connected Customer показує, що 79% людей хочуть, щоб їх моментально з’єднували з найбільш компетентним у темі спеціалістом, а 82% вважають, що в них під рукою одразу мають бути всі необхідні матеріали. Це саме те, з чим вам допоможе система аналітики мовлення. 

2. Збільшення продуктивності кол-центру

У кейсі компанії WestJet голосовий бот, навчений на матеріалах аналітики мовлення, розв’язав 87% проблем клієнтів, знизивши навантаження на співробітників майже в 10 разів. Статистика SQM Group також показує, що застосування такого програмного забезпечення зменшує кількість повторних звернень на 15%. Це не тільки оптимізує фінансові показники, а й збільшує лояльність співробітників. За даними Orange Group, 69% працівників кол-центрів відчувають більшу прив’язаність до компанії завдяки перевагам аналітики мовлення. 

3. Відкриття нових маркетингових можливостей

Виділення ключових слів з розмови й пошук прихованих взаємозв’язків дають вам змогу дізнатися більше про потреби, вподобання та бажання клієнтів. Це дає вам можливість запустити гіперперсоналізовані кампанії з індивідуальними пропозиціями для кожної людини. Дослідження Opus Research показують, що застосування функцій аналітики мовлення в маркетингу дає середню віддачу від інвестицій 81%. 

Крім гіперперсоналізації, аналітика мовлення може допомогти вам переглянути та посилити ваші маркетингову стратегію в цілому. Наприклад, аналіз кількох десятків дзвінків виявив, що ваші клієнти найбільш позитивно відгукуються про одні характеристики вашого продукту або компанії, а ви просуваєте зовсім інші у ваших рекламних повідомленнях. Іншими словами, клієнти цінують простоту використання сервісу та цілодобову підтримку, а ви робите акцент на знижках.

Таким чином, аналітика мовлення показала, що ви розповідаєте не про те, що реально потрібно вашій аудиторії і через це втрачаєте нових клієнтів та гроші. Але вносити зміни варто поступово, щоб промацати ґрунт. Почніть із використання спливаючих вікон Claspo на вашому вебсайті для донесення вашого оновленого маркетингового повідомлення.

Крім опису вашої пропозиції (ключових диференціаторів тощо), вони можуть закликати відвідувачів сайту виконати цільову дію (купити, дізнатися більше, підписатися і так далі). Наша вбудована система аналітики покаже кількість кліків та коефіцієнт конверсії спливаючого вікна, що допоможе вам зрозуміти чи резонує ваше теперішнє повідомлення з аудиторією.

Спробуйте цей шаблон

Врешті решт, проведіть А/B тестування віджету та порівняйте чи відпрацьовує умовне повідомлення "Досягни мети за 1 день з нашим продуктом" краще ніж "Безкоштовний супровід від нашої команди аж до отримання результатів." Як тільки ви визначите повідомлення-переможця, яке конвертує найкраще, ви зможете масштабувати зміни на ваш вебсайт в цілому, лендинги та інші канали комунікації.

4. Дотримання норм і законів

Аналіз діалогів у режимі реального часу дає змогу запобігати порушенням, мінімізуючи ризики: у разі наближення до критичної точки співробітник отримає відповідне попередження. А під час постоброблення розмов це допоможе отримати матеріали для додаткового навчання спеціалістів. За даними Fortune Business Insights, 67% компаній, що працюють із системами аналітики мовлення, використовують функцію мінімізації ризиків і бачать суттєве зменшення навантажень на юридичні підрозділи. 

Юзкейси аналітики мовлення

Програмне забезпечення для аналітики мовлення найчастіше застосовується в таких галузях:

• IT — дає змогу виявити модулі й окремі функції продукту, що потребують найбільше уваги. Допомагає розробити клієнтоцентричну продуктову політику, підвищивши рівень задоволеності користувачів.
• Фінтех — дослідження у сфері аналітики мовлення показують, що її можна застосовувати як для поліпшення обслуговування, так і для підвищення рівня безпеки. Якщо патерни побудови діалогів у різних дзвінках кардинально відрізняються, це може бути ознакою шахрайства.
• Роздрібна торгівля — статистика показує, що 61% споживачів досі віддають перевагу голосовим дзвінкам. З боку бізнесу варто зазначити, що голосові ліди мають на 28% більший рівень утримання та значно вищу цінність для компанії. Це робить системи аналітики мовлення дуже корисними для ритейлу.
• Охорона здоров’я — найдрібніші помилки в цій сфері можуть призвести до багатомільйонних судових позовів. Щоб уникнути їх, бізнесу варто знати, як використовувати аналітику мовлення як систему раннього попередження про можливі порушення. Інвестиції в штучний інтелект і нові технології в такому разі можуть давати колосальну рентабельність.
• SaaS — у сфері послуг і вебсервісів дуже важлива оперативна та результативна підтримка клієнтів. Аналітика мовлення дає вам змогу швидше розв’язувати проблеми й видавати бонуси для компенсації незручностей. 

Claspo віджети відмінно відіграють роль посередника між голосовими лідами та вашою оперативною та результативною командою підтримки. Використовуйте наші форми для запиту зворотного дзвінка, які збирають номери телефонів відвідувачів сайту (привіт, лідогенерація) та передають їх у вашу CRM та CDP для подальшого зв'язку з клієнтом.

Завдяки нашим гнучким правилам відображення ви можете налаштувати появу віджетів у правильному місці та підходящий момент. Наприклад, якщо відвідувач занадто довго вивчає вашу сторінку з цінами, їм, ймовірно, потрібна допомога. Але навіщо гадати? Використовуйте аналітику мовлення, щоб визначити найпоширеніші моменти, коли клієнти висловлюють певні потреби чи розчарування.

Наприклад, якщо клієнти часто запитують про вашу політику повернення, ви можете показувати спливаюче вікно з інформацією про процес повернення, коли користувачі відвідали кілька сторінок вебсайту або провели вже багато годин на сторінці оформлення замовлення або спеціалізованій інформаційній сторінці. Мабуть, вони не можуть знайти потрібну інформацію для прийняття рішення чи завершення транзакції.

Приклади аналітики мовлення

За даними Global Market Insights, у 2023 році компанії витрачали майже 2,5 мільярда доларів на обслуговування систем аналітики мовлення. Ця цифра зростала на 17% щорічно в минулому, а в майбутньому її зростання може прискоритися до 20–25%. Отже, розповідаємо про компанії, яким вдалося отримати максимум від технології аналітики мовлення на основі штучного інтелекту. 

Revenue Enterprises

Компанія, що надавала послуги стягнення боргів і реструктуризації кредитів, мала проблеми з ефективністю кол-центру. Через високу завантаженість та обмеження технологій менеджери могли проаналізувати лише невелику частку дзвінків — близько 1/10. Це знижувало продуктивність, обмежувало можливості в навчанні й створювало велику кількість юридичних ризиків. 

Впровадження кращих практик аналітики мовлення дало менеджерам змогу обробляти 100% дзвінків. До того ж витрати часу зменшилися у 2 рази порівняно з ручним обробленням 1/10 розмов. Компанія також змогла створити в рамках кол-центру повноцінний підрозділ навчання. Окрім того, вона значно скоротила кількість скарг і судових позовів. 

Cdiscount

Французький ритейлер обслуговує мільйони клієнтів щоденно. Потужності його кол-центрів ледь вистачало для прийняття заявок — мова не йшла про їх аналіз у будь-якій формі. Це створювало труднощі в розробленні ефективних маркетингових кампаній. 

Застосування аналітики мовлення дало змогу не просто приймати, а й розбирати та категоризувати 2 мільйони викликів і 200 тисяч годин дзвінків за місяць. Компанія змогла запускати близько 75 тисяч персоналізованих пропозицій. Загалом це підвищило рівень задоволеності її клієнтів на 15%. 

RoadVantage

Проблемою страхової компанії була надмірна тривалість дзвінків, яка знижувала загальну продуктивність кол-центру. Співробітники витрачали надто багато часу на визначення потреб клієнтів. До того ж вони не могли забезпечити стабільну якість обслуговування та стовідсоткове дотримання юридичних норм. 

У цьому прикладі застосування аналітики мовлення середній час спілкування з клієнтами вдалося скоротити на 14%, до того ж підвищивши рівень задоволеності. Крім того, перехід на високотехнологічне рішення дав менеджменту змогу ухвалювати рішення на основі даних. Це поліпшило ефективність використання наявних ресурсів у довгостроковій перспективі. 

Ви також можете зменшити навантаження на відділ обслуговування клієнтів завдяки використанню чат-ботів. Ми розповідали про них докладно у окремій статті. Наприклад, ви можете довірити чат-боту комунікацію з клієнтами у ваших месенджерах. І тут Claspo теж буде доречним. Наші віджети можуть показувати відвідувачам всі доступні канали для зв'язку з вами. Хтось вибере дзвінок з вашою командою підтримки, а хтось воліє отримати відповіді на запитання у текстовому вигляді. Така різноманітність покращить клієнтський досвід і точно позначиться на ваших результатах!

Висновки

Технологія аналітики мовлення — це майбутнє кол-центрів і сфери обслуговування клієнтів загалом. Вона значно підвищує продуктивність, зменшує витрати часу та збільшує рівень задоволеності покупців. Що ще важливіше, якісна аналітика дає змогу контролювати якість кожного дзвінка й дотримання правил. Системи розпізнавання натурального мовлення також можуть забезпечувати менеджмент компанії статистикою та інсайтами, необхідними для ухвалення правильних управлінських рішень. А спливаючі вікна Claspo допоможуть відвідувачам сайту легко та швидко звернутися до вашої команди підтримки саме тоді, коли вони того потребують. Врешті решт, чим більше людей контактують с вашою командоб підтримки, ти більше даних отрумує аналітики мовлення для надання цінних інсайтів, еге ж?