Как компаниям использовать речевую аналитику, чтобы извлечь максимальную выгоду

Рынок речевой аналитики оценивался в 1,8 млрд долларов США в 2021 году, а к 2026 году прогнозируется рост до 4,5 млрд. Также ожидается, что с 2021 по 2026 год среднегодовой темп роста рынка (CAGR) составит 20.5%.

На стремительный рост влияет множество факторов, среди которых:

Внедрение речевой аналитики уже вывело работу сотрудников call-центров на новый уровень. Однако, чтобы результаты внедрения превзошли ожидания руководства, важно использовать все возможности речевой аналитики. Как это сделать максимально эффективно, расскажем в нашей статье.

Анализируйте звонки и извлекайте полезные данные

С помощью инструментов речевой аналитики можно оценивать качество каждого звонка. С речевой аналитикой взаимодействие операторов с клиентами становится прозрачным.

Также полученные данные помогают принимать новые решения и вносить изменения в процессы продаж и коммуникации. Кроме того, речевая аналитика может быть использована для сбора отзывов и предложений клиентов. Так вы будете знать, чего не хватает вашим клиентам, сможете улучшить продукт или сделать маркетинговые кампании более информативными.

Например, голосовая биометрия, разработанная компанией Neuro.net, помогает выявлять причины, из-за которых клиенты уходят к конкурентам. Речевая аналитика указывает на моменты в разговоре, в которых клиент проявляет неудовлетворенность продуктом или услугой компании.

Используйте данные для вовлечения операторов и внедряйте KPI

Внедрение речевой аналитики мотивирует операторов расти и соблюдать нормативные требования, так как технология исключает несправедливую оценки работы. Все разговоры записываются, а значит могут быть оценены в любое время.

Внедрение KPI станет отличным дополнением к повышению мотивации операторов. Для начала необходимо определить цели и то, как будут измеряться показатели. Например, вы можете учитывать время обработки звонка, показатель решения вопроса абонента с первого разговора (или first call resolution rate), уровень удовлетворенности клиентов разговором – то есть анализировать ключевые для любого контакт-центра показатели. Также речевая аналитика позволяет понять эмоциональное состояние клиента (позитивный или негативный настрой на разговор), что важно для правильного построения диалога.

Перед внедрением KPI необходимо оценить текущий уровень производительности, чтобы измерить эффективность речевой аналитики в будущем. Так вы сможете увидеть разницу между показателями до и после внедрения технологии.

Отслеживание работы операторов и соблюдения нормативных требований 

Поскольку инструменты речевой аналитики помогают оценивать все входящие и исходящие звонки, руководители также могут определить качество работы сотрудников. Таким образом, вы получаете достоверную и непредвзятую информацию о работе операторов. 

Более того, оценка может выявить слабые места, на которые руководству стоит обратить внимание. После такого анализа может быть принято решение о проведении дополнительного обучения или изменении стратегии коммуникации, чтобы избежать проблем в будущем взаимодействии с клиентами.

Речевая аналитика также помогает определить, соблюдают ли агенты правила и стандарты общения с клиентами. Анализ звонков показывает, следуют ли агенты установленному сценарию, происходит ли утечка конфиденциальной информации и так далее. Поскольку мониторинг происходит в режиме реального времени, руководители будут уведомлены о нарушении немедленно и смогут принять меры как можно скорее.

Обеспечение безопасности и предотвращение мошенничества

За последние годы количество мошеннических звонков в России увеличилось в несколько раз. Речевая аналитика сможет решить и эту проблему. Технология умеет выявлять и предотвращать мошенничество. 

Голос можно использовать для ускорения процесса «проверки» клиента. То же можно применить и для выявления мошенничества. 

Например, голосовая биометрия от Neuro.net составляет белый список голосовых «отпечатков» проверенных пользователей и черный список голосов, связанных с подтвержденными попытками мошенничества. Затем программное обеспечение сравнивает голос каждого звонящего и проводит процесс аутентификации.

Если данных для определения уровня безопасности звонящего недостаточно, искусственный интеллект может провести дополнительную проверку, задавая дополнительные вопросы.

Заключение

Решения, основанные на данных, являются наиболее точными. Решения, принимаемые с помощью инструментов речевой аналитики, — не исключение. Технология позволяет лучше понять потребности клиентов, контролировать работу операторов контакт-центров, снижает риски, связанные с мошенничеством, улучшает основные показатели и в конечном итоге способствует росту компании.

Готовы начать?

Узнайте, как улучшить клиентский опыт, повысить операционную эффективность вашего бизнеса и достигнуть больших результатов 
с виртуальными операторами от Neuro.net.

Узнать подробнее

Статьи, которые могут вдохновить

Как работают виртуальные агенты: главные навыки голосовых помощников

Подробнее 3 мин

Как ИИ превращает человеческий голос в лучший инструмент безопасности

Подробнее 4 мин

Голосовой ИИ для крупного бизнеса: почему нужен и как его внедрять

Подробнее 4 мин
×
Спасибо!

Ваши данные отправлены. Представитель компании Neuro.net свяжется с вами в ближайшее время.

Отлично
×