Контактные центры находятся в постоянном поиске новых, эффективных средств для анализа удовлетворенности клиентов.

Традиционные методы анализа на основе случайной выборки объективно не способны решить эту задачу, ведь прослушивается лишь малая толика всех вызовов, и сделать по такой куцей выборке глобальные выводы невероятно сложно, если не сказать – невозможно. Не говоря уже о том, человеческий фактор делает оценку супервайзера не вполне объективной.

Что делать руководителям контакт-центров?

Садиться и переслушивать все вызовы самим, очевидно, нереально. Владельцы и топ-менеджеры КЦ – очень занятые люди, которые  проводят своё время занимаясь конкретным организаторским и управленческим трудом.

О новых технологиях для контакных центров, позволяющих в автоматическом режиме проводить анализ огромных массивов клиентских обращений рассказал заместитель директора департамента развития продуктов компании «Центр речевых технологий», эксперт по речевой аналитике Александр Белозерчик:

Для прослушивания разговоров всего одного оператора нужен полный рабочий день, а разговоров 100 операторов – больше 3 месяцев. К тому же, чтобы делать выводы и обобщения, нужно переслушивать всех не по 1 разу. А если контакт центр придётся расширить до 1000 операторов? Понятно, никакой человек этого делать не сможет, да это и не нужно благодаря современным технологиям:  «речевой аналитике» и «text mining». Что это такое? Объясню все по порядку.

Первым шагом в аналитике является перевод речи в текст. Одно это ускоряет обработку данных в тысячи раз. Ошибки в распознавании речи, конечно, будут, но большинство из них  – это пропуск предлогов, которые сливаются со следующим словом, неправильные окончания слов, прописные/строчные буквы. Надёжность распознавания сейчас достигает 80%. А даже при надёжности около 50% человек без труда поймёт смысл текста, это доказано экспериментально. Когда-то во всех телеграммах пропускались предлоги. Разве это мешало пониманию? Небольшой и даже средний акцент распознаванию также не помешает. Как и оговорки – они всегда случайны и не вносят вклад в общее понимание текста ни человеком, ни машиной. И если человека что-то действительно волнует, он нужные слова несколько раз повторит. А мы их найдём и проанализируем.

Что такое речевая аналитика и для чего она нужна

Собственно речевая аналитика начинается с того момента, когда для анализа этой горы текстовых документов вы примените алгоритмы «text mining». Эти алгоритмы разрабатываются для быстрого и эффективного решения аналитических и поисковых задач в огромных текстовых массивах, например: в интернете, в электронных библиотеках, в электронной почте, социальных сетях. С помощью алгоритмов «text mining» вы сможете проанализировать текстовки десятков тысяч звонков ваших клиентов и выделить самые популярные темы обращений в ваш контакт-центр. Это ценнейшая информация для всего бизнеса организации!

У решения ЦРТ для контактных центров есть два режима речевой аналитики – «Экспертный» и «Автоматический». В первом режиме темы ему задаёт человек, а алгоритм лишь вычисляет, насколько каждая тема является популярной в процентном отношении. Эти результаты понятны и прозрачны. Во втором режиме алгоритм вычисляет темы сам. Над трактовкой найденных тем иногда придётся поломать голову. Зато возможны сюрпризы. Например, оказывается, что в контакт-центре для выдачи кредитов популярной оказывается тема «Адреса». Что за «адреса»? Зачем они, когда адреса всех отделений банка есть на сайте? После разбирательства выясняется, что внесение платежей по кредиту возможны через банкоматы, а вот адресов банкоматов на сайте нет. И вот 1/6 всей нагрузки контакт-центра приходится на информирование клиентов об адресах ближайших банкоматов. А ведь их электронным образом можно было сообщить клиентам при заключении договора! Ещё вариант: руководитель может узнать, что значительная часть разговоров  операторов их  профиля вообще не касается, относится к непрофильной нагрузке! И даже если в пересчете на одного оператора лишнего времени тратится немного, то если мы сложим эти показатели для всех операторов КЦ, могут получиться целые человеко-дни! Так что «не думай о секундах свысока!» Я думаю, менеджеры контакт-центров меня поймут.

Узнать эмоциональное состояние клиента и оператора? Легко!

Есть и другие приятные мелочи. Из разговора и статистики разговоров можно много ещё чего вытянуть. Например, узнать насколько часто и кто именно перебивает клиента. Узнать эмоциональное состояние как клиента, так и оператора. Даже просто статистика продолжительности разговора может многое сообщить. Весь трудовой процесс контакт-центра становится прозрачен и управляем. Причём это настоящее управление, а не наказание случайных жертв.

Обобщая, могу сказать, что речевая аналитика может помочь нам понять клиента и оптимизировать работу контакт-центра. Думаю, это немало для начала. А в будущем появятся и другие возможности, поскольку направление это очень молодое.

Также читайте по этой теме

• Эмоциональная лояльность клиентов. Мониторинг и управление
• Три простых шага для успешного бизнеса в сети
• Конверсия в социальном CRM