Одна из интересных разработок для колл-центров в последнее время — анализ телефонных разговоров и ПО для него. Теперь оно позволяет автоматически обрабатывать до 100% всех разговоров. Две технологии в его основе: обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) и искусственный интеллект — вскрывают настоящий кладезь операционной и бизнес информации. Вопрос в том, что с ней делать? Рассмотрим пять основных примеров использования речевой аналитики этой переведенной нами статье.
1. Боремся с нарушениями операторов и мошенничеством клиентов
Обычно в контакт-центре супервизоры и отдел контроля качества прослушивают всего 1-2% звонков. Записи остальных звонков просто «лежат на полке» до тех пор, пока не случится какой-нибудь инцидент, вроде жалобы на оператора, проблемы со сделкой или нарушения конфиденциальности. Наличие этих записей в таком случае, конечно, поможет понять, что пошло не так, но только ущерб будет уже нанесен.
Современное ПО для речевой аналитики сможет быстро анализировать все записи звонков подряд, выявлять проблемы с обслуживанием, и по найденным случаям либо предупреждать операторов, либо оповещать менеджеров о том, что нужно исправлять ситуацию. Некоторые приложения могут даже делать это «на лету», прямо во время звонка.
Операторы, понимая, что каждый звонок прослушивается и проверяется на соответствие установленным нормативам, будут стараться не допускать нарушений, что, в свою очередь, позволит избежать репутационных и финансовых убытков.
Что касается клиентов, то они, конечно, всегда правы, кроме тех случаев, когда поступают неправильно. И речевая аналитика может не только выявить, но и предсказать вероятность мошенничества со стороны клиента.
2. Повышаем эффективность операторов и уменьшаем текучку
Большинство супервайзеров и сотрудников контроля качества (QA) могут прослушать всего несколько звонков за отчетный период по каждому оператору. И то, если повезет. Но прослушивание — по-прежнему важный инструмент контроля того, что операторы на правильном пути: учатся, развиваются, соблюдают нормативы и стандарты качества.
При этом задача супервизора — найти признаки улучшения или ухудшения качества работы оператора путем мониторинга и сравнения с критериями. Однако, если прослушивается лишь малая часть звонков, то выводы сделать трудно, поскольку велика вероятность того, что попался действительно “неудачный” звонок.
В отличие от супервизора, ПО для речевой аналитики сможет «прослушать» все звонки. Отслеживая ключевые слова и фразы, обращая внимание на соблюдение скриптов, анализируя речь и ее тональность, анализ телефонных разговоров оценит каждый звонок по множеству параметров. В результате выявленные пробелы в навыках и знаниях операторов можно будет исправить работой над ошибками. При работе с новичками это поможет увеличить скорость их обучения и, как следствие, сократить отток в крайне важный начальный период работы.
Речевая аналитика также поможет «держать руку на пульсе» эмоционального состояния операторов, поскольку анализирует тональность и настроение обоих участников разговора. И если оператор проявит признаки стресса, разочарования, гнева или других негативных эмоций, это неизбежно будет обнаружено, и менеджер сможет получить предупреждение о том, что оператору нужна помощь: участие, дополнительный тренинг или, может, просто совет.
3. Предвидим, осознаем и улучшаем показатели
Одно дело — знать и отслеживать ключевые показатели качества обслуживания клиентов, и совсем другое дело — понимать, почему они такие, какие есть.
Используя ПО для речевой аналитики, вы сможете по тональности и используемой лексике достаточно точно предсказывать ту оценку удовлетворенности (или лояльности), которую дал бы клиент после конкретного звонка. Это означает, что вы сможете получать такой рейтинг удовлетворенности для каждого взаимодействия вместо того, чтобы полагаться на мнения небольшой части клиентов, которые собрали бы специальным опросом.
Лингвистический анализ телефонных разговоров позволит выделить из них используемые клиентами обороты и формулировки, описывающие, что именно им нравится или не нравится в ваших продуктах, качестве обслуживания и процедурах. Когда их накопится достаточно, можно будет расширить анализ ваших показателей собранными данными — это поможет понять, почему клиенты ставят именно такие оценки и что они бы хотели, чтобы вы улучшили.
4. Изучаем клиентов и конкурентов
Если вы прослушиваете только часть из имеющихся записей разговоров, как это обычно бывает в целях обучения и контроля, это означает что бОльшая часть полезной информации, полученной в ходе этих взаимодействий, никак вами не используется.
В беседах с операторами, клиенты часто мимоходом сообщают много бесценных подробностей, касающихся, например, способа использования продуктов, уровня ваших цен, доступности и качества послепродажного обслуживания и — самое главное — сравнивают вас с вашими прямыми конкурентами. Эти разговоры — река, полная золотого песка, который обычно нужно «намывать» путем тысяч опросов, в то время как стараниями ваших операторов он уже лежит у вас в кладовке, среди непрослушанных разговоров.
Вашим командам маркетинга и продаж нужно внимательно изучить все, что удастся извлечь из разговоров с клиентами, и основываться на полученных знаниях во всех своих решениях, начиная от разработки продукта и до маркетинга, ценообразования и выбора канала продаж.
5. Делаем больше продаж
Выбор только на уровне навыков не гарантирует счастливых клиентов. В первую очередь, это связано с тем, что ему придется слишком долго ждать консультации. Динамическая маршрутизация учитывает навыки специалистов, а также оценивает прогнозируемое время ожидания. Это позволяет обеспечить лучшее консультирование клиентов в рамках заданного уровня обслуживания.
Например, если приблизительное время ожидания специалиста с нужным навыком слишком большое, в очередь могут быть добавлены «резервные» операторы, которые обслужат клиента быстрее, хоть и, возможно, на менее компетентном уровне.
Старая мудрость гласит, что любое взаимодействие с клиентом или потенциальным клиентом — это возможность или развить отношения, или повысить лояльность, или заключить сделку.
С продажами, как ни с чем другим, важна уместность, иначе легко испортить еще непрочные отношения. Как понять, когда самое время сделать предложение? Для этого нужно четко понимать, почему человек принимает решение о покупке именно тогда, а не потом, или именно этим способом, а не другим. Можно пытаться угадывать движущие мотивы клиента или положиться на интуицию, но лучше всего послушать, что сами клиенты говорят о том, как они приняли свои решения. Речевой анализ телефонных разговоров позволит сделать это, выявив, какие чувства и в каких ситуациях приводят к тому или иному поведению, и что получается в результате.
После этого можно будет перестроить продажи, исключая поведение, которое не приводит к новым продажам и удержанию имеющихся клиентов, и поощряя то, которое дает нужные результаты. Вы сможете переписать ваши скрипты и бизнес-процессы так, чтобы наилучшие моменты общения использовались для увеличения итогового чека (ап- и кросс-селлинг). А в исходящих follow-up кампаниях появится возможность сделать акцент на выявленных (или спрогнозированных) клиентах с негативным опытом.
Примеров использования речевой аналитики гораздо больше, чем вы, скорее всего, можете представить. И даже если сейчас у вас нет возможности купить ПО с таким функционалом, вы сможете использовать речевую аналитику в своем бизнесе, отдавая записи разговоров на обработку SIP-провайдеру этого ПО «как услуги». И это — отличная новость. Ведь вскрытие кладезя информации о состоянии дел, до сих пор прятавшегося в ваших аудио-файлах, может быть удивительно трансформирующим.
Мы, в Оки-Токи, тоже работаем в этом направлении, и рассчитываем вскоре представить вам сервисы для решения задач мониторинга операционной деятельности колл-центра, автоматизации продаж и послепродажного обслуживания с использованием речевой аналитики.
