Речевая аналитика от Novofon

Раньше работа колл-центра содержала в себе много нудной и рутинной работы, на первый взгляд, не связанной непосредственно с разговорами с клиентами.

Мы имеем в виду контроль качества, обучение новых сотрудников и проведение каких бы то ни было маркетинговых исследований. Раньше это требовало часы рабочего времени на одну только прослушку звонков. Затем еще следовало записать нужные данные, внести в таблицы, построить графики, сравнить динамику.

И так для каждого отдельного сотрудника.

К счастью, сейчас все это можно упростить и автоматизировать. Достаточно лишь использовать систему речевой аналитики.

Что такое речевая аналитика?

Речевая аналитика, на самом деле, состоит из двух взаимосвязанных частей: из системы распознавания речи и самой речевой аналитики.

Механика работы заключается в следующем: запись звонка с помощью распознавания речи переводится в текст, который, в свою очередь, подвергается анализу по заданным вами параметрам. Это может быть, например, упоминание определенной фразы или слова, количество перебиваний оператором клиента, доля молчания в разговоре и другие показатели.

А о том, как это настроить в своей виртуальной АТС Novofon мы сейчас расскажем.

Как настроить речевую аналитику?

Для начала необходимо зарегистрировать учетную запись в Novofon, настроить виртуальную АТС и включить запись звонков для всех внутренних номеров.

Затем на главной странице личного кабинета выбрать пункт “Услуги”, раздел “Речевая аналитика”. Если у вас появилось сообщение о том, что выключено распознавание звонков – нажмите на слово “Включить”.

На следующем экране необходимо выбрать внутренние номера, на которых будет работать распознавание речи. На выбор будет доступно три настройки:

• распознавание выключено;
• распознаваться будут только некоторые звонки;
• распознаваться будут все звонки.

Мы рекомендуем использовать последнее значение, чтобы не упускать важные разговоры.

Распознавание доступно для нескольких языков. Вы можете оставить значение “Автоматически” и система сама выберет нужный язык, в зависимости от телефонного номера абонента.

Нажатие кнопки Продолжить сохранит параметры.

На этом первоначальная настройка завершена. Необходимо совершить несколько звонков, которые появятся в статистике и автоматически распознаются системой.

Если все сделано правильно, то страница будет выглядеть следующим образом:

Со всеми возможностями системы ознакомимся по порядку.

Использование речевой аналитики.

Вкладка “Поиск”.

Здесь можно с максимальной точностью найти конкретный звонок (или группу звонков). Для этого используется система фильтров.

Для начала выбираем временной интервал, в котором был совершен интересующий нас звонок, затем уточняем запрос.

Во-первых, можно использовать фильтр по произнесенным (или наоборот отсутствующим) фразам в разговоре. Причем, как в речи оператора, так и клиента. Возможно использование нескольких подобных параметров одновременно.

Во-вторых, можно задать дополнительные свойства фильтрации звонков, нажав на соответствующую кнопку. Среди множества параметров есть такие, как: перебивания оператором клиента, процент молчания оператора в разговоре, доля речи оператора от всего диалога и многое другое. Для каждого из этих параметров можно задать условие, которое выражается цифровым значением и может быть больше него, больше или равно ему, меньше, меньше или равно, равно или не равно.

После настройки нажмите кнопку “Найти звонки”. Система автоматически найдет все разговоры, подходящие по вашим условиям.

Вкладка “Статистика”.

На этой странице вы можете построить графики нужных вам показателей для наглядного анализа ситуации в колл-центре.

Для начала необходимо выбрать временной интервал звонков, затем нажать на кнопку “+Метрика”.

Среди множества параметров выберите те, что вам нужны, после чего закройте всплывающее окно. Данные автоматически отобразятся на графике.

Вкладка “Отчеты”.

Здесь автоматически формируются отчеты по заданным вами параметрам. Для начала нажмите на кнопку “Создать отчет”. Перед вами появится страница настройки, на которой можно указать:

• Название отчета.
• Шаблон оценки. В этом поле необходимо выбрать шаблон, на основании которого всем разговорам будет присвоена оценка (от одного до пяти). Нажатие кнопки “Создать шаблон” откроет новое меню, в котором нужно указать название шаблона, описание и критерии оценки. Среди последних присутствуют как технические параметры звонка (длительность разговора, процент молчания, перебивания), так и наличие/отсутствие определенных слов и фраз. Сохранить настройки можно нажатием кнопки “Создать шаблон”. Вернемся к настройке отчета.



• Содержание. Выборка (строки). Здесь необходимо задать строки будущей таблицы отчета. Располагаться они будут в виде иерархического списка, потому размещайте их по принципу “от крупной группы к менее крупной”.
• Содержание. Колонки в отчете. Теперь нужно указать параметры, которые важно отслеживать в отчете.

Нажатие кнопки “Создать” сгенерирует отчет по заданным параметрам.

Пример отчета:

Вкладка “Настройки”.

Словари.

На этой странице вы можете управлять наборами слов для отслеживания их в разговоре. По умолчанию созданы самые популярные, но при желании вы можете создать свой собственный набор.

Шаблоны для оценки.

Здесь хранятся все созданные вами шаблоны. Вы можете добавлять новые не только во время настройки отчета, но и на этой странице.

На этом настройка речевой аналитики завершена. Теперь давайте рассмотрим на конкретном примере, как она может быть полезна в работе.

Пример использования речевой аналитики.

Задача: внедрить автоматическую систему контроля качества работы операторов в колл-центре. Сфера деятельности компании – продажа строительных материалов и инструмента. Дополнительная цель: изучить рынок (упоминания конкурентов) и возможные варианты расширения товарной линейки (в соответствии с запросами клиентов).

Исходные данные: настроенная телефония Novofon с виртуальной АТС. Колл-центр на 10 сотрудников (у каждого свой внутренний номер).

Решение. Первый шаг.

Для начала включили запись разговоров и распознавание звонков для каждого внутреннего номера.

Затем перешли к настройке шаблонов оценки. Приняли решение оценивать три направления работы операторов:

• Техника продаж. Здесь оценивали количество использований скриптов продаж в каждом разговоре. Для этого в отдельный словарь добавили нужные ключевые слова (которые позволяют однозначно определить использование скрипта). Максимальную оценку присваивали разговору, в котором есть хотя бы 4 подобных фразы.
• Ведение разговора. В этом пункте считали количество перебиваний оператором клиента (максимальную оценку присваивали при отсутствии или одном перебивании), процент молчания оператора (чем меньше значение, тем лучше) и длительность звонка (было посчитано, что звонок с успешной продажей должен занимать от полутора до двух минут).
• Чистота речи. Отслеживали слова паразиты в речи оператора, уменьшительно-ласкательные формы слов и прочий лексический мусор. Положительная оценка выставлялась при отсутствии чего-то из этого в разговоре.

Для каждого внутреннего номера создали отдельную строку в таблице отчета. Таким образом сможем следить за результатами каждого сотрудника в отдельности.

После настройки всех параметров у нас получилась готовая система контроля качества, которая выставляет оценки по наиболее важным параметрам. Сразу можно определить уровень работы колл-центра в общем и каждого оператора в отдельности.

Второй шаг. Упоминания конкурентов.

Перед началом работы собрали список из основных конкурентов на рынке и добавили в отдельный словарь.

После этого в любой момент можно будет найти все звонки в которых упоминались конкуренты и в расшифровке разговора более подробно ознакомиться с контекстом разговора.

Третий шаг. Расширение продуктовой линейки.

Прежде всего, пришлось пойти на небольшую хитрость. Каждый раз, когда клиенты интересовались покупкой товара, который не представлен в ассортименте, операторы произносили шаблонную ключевую фразу-ответ. Именно ее добавили в специально созданный словарь.

Теперь в любой момент можно найти все такие звонки и составить список из наиболее востребованных товаров.

Итог.

В конечном результате удалось построить автоматическую систему контроля качества работы операторов колл-центра. Это позволило сэкономить расходы на штат (теперь не нужны отдельные сотрудники для прослушивания звонков), освободило около 25 человеко-часов в месяц, которые уходили на составление отчетов, и позволило упростить работу маркетинга.

Помимо этого улучшилось качество сервиса и вырос уровень профессионализма операторов, плюс была внедрена система премирования сотрудников за высокие оценки, что повысило лояльность к компании.