Внедрение речевой аналитики звонков для повышения эффективности колл-центра

Главное о кейсе

RU

«Речевая аналитика звонков» — это инструмент для автоматического анализа и расшифровки телефонных разговоров, созданный на базе нейросети.

Основная цель проекта — помочь клиентам повысить качество обслуживания клиентов, улучшить контроль над коммуникациями и оптимизировать работу sales-менеджеров.

———

ENG

"Speech Analytics of Calls" is a tool for automatic analysis and decoding of telephone conversations, created on the basis of a neural network.

The main goal of the project is to help clients improve the quality of customer service, improve control over communications, and optimize the work of sales managers.

Как проект изменил жизнь пользователей

RU

«Речевая аналитика звонков» автоматически анализирует каждую запись звонка и предоставляет отчеты с ключевыми показателями: продолжительность разговора, эмоции клиента, степень удовлетворенности, использование оператором скриптов и другие параметры. Внедрение этого сервиса сократило затраты на мониторинг взаимодействий с клиентами, позволило менеджерам оперативно выявлять проблемные моменты и обучать сотрудников для улучшения качества клиентского сервиса.

———

ENG

"Speech analytics of calls" automatically analyzes each call recording and provides reports with key indicators: duration of the conversation, customer emotions, satisfaction level, use of scripts by the operator and other parameters. The implementation of this service reduced the costs of monitoring interactions with clients, allowed managers to quickly identify problematic issues and train employees to improve the quality of customer service.

Бизнес-задача и ее решение

RU

Компании, особенно с активными колл-центрами, часто сталкиваются с трудностями в контроле качества работы операторов и обеспечении высокого уровня обслуживания. Ручной анализ записей звонков занимает много времени и ресурсов поэтому, требовалось создать решение, автоматизирующее этот процесс.

Цели проекта:
• Обеспечить высокую точность распознавания речи, минимизировать ошибки при интерпретации и трансформации голосовых данных в текст.
• Разработать алгоритмы, способные анализировать содержание и тональность звонков, выделять ключевые фразы и определять эмоции, настроения и удовлетворенность клиента.
• Обеспечить совместимость сервиса с популярными CRM-системами, чтобы результаты аналитики могли легко передаваться в рабочие процессы компании.
• Обезопасить данные за счет создания особой инфраструктуры для хранения и обработки голосовых данных.
• Разработать понятный для пользователей интерфейс, позволяющий быстро просматривать отчеты и результаты анализа звонков.
• Обеспечить возможность работы с большим объемом данных без снижения скорости и качества обработки.

Результат:
• Внедрение «Речевая аналитики звонков» позволило сократить время на анализ звонков и повысить точность оценки работы операторов.
• Анализ тональности и отслеживание диалогов с нецензурной лексикой дали возможность следить за эмоциями клиентов, выявлять проблемы и оперативно реагировать на них.
• Интеграция с CRM позволила компаниям использовать результаты аналитики в рабочем процессе. Данные о ключевых фразах, настроении и проблемах автоматически передаются в CRM, где они могут стать основой для принятия решений и дальнейшего взаимодействия с клиентами.

«Речевая аналитика звонков» успешно справляется с большим объемом данных, не снижая при этом качество и скорость обработки, что делает ее отличным инструментом для колл-центров больших компаний.

———

ENG

Companies, especially those with active call centers, often face difficulties in monitoring the quality of their operators' work and ensuring a high level of service. Manual analysis of call recordings takes a lot of time and resources, so it was necessary to create a solution that would automate this process.

Project goals:
• Ensure high accuracy of speech recognition, minimize errors in interpreting and transforming voice data into text.
• Develop algorithms that can analyze the content and tonality of calls, highlight key phrases and determine emotions, moods and customer satisfaction.
• Ensure compatibility of the service with popular CRM systems so that the analytical results can be easily transferred to the company's work processes.
• Secure data by creating a special infrastructure for storing and processing voice data.
• Develop a user-friendly interface that allows you to quickly view reports and call analysis results.
• Provide the ability to work with large amounts of data without reducing the speed and quality of processing.

Result:
• Implementation of "Speech analytics of calls" allowed to reduce the time for call analysis and increase the accuracy of operator performance assessment.
• Sentiment analysis and tracking of dialogues with obscene language made it possible to monitor customer emotions, identify problems and promptly respond to them.
• Integration with CRM allowed companies to use the results of analytics in the work process. Data on key phrases, mood and problems are automatically transferred to CRM, where they can become the basis for decision-making and further interaction with customers.

"Speech analytics of calls" successfully copes with large volumes of data without reducing the quality and speed of processing, which makes it an excellent tool for call centers of large companies.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

RU

В приложении работают 3 нейронные модели, каждая из которых выполняет свою задачу:
• Первая модель преобразует речь в текст.
• Вторая анализирует диалог, оценивая эмоции, интонацию и использование словарей.
• Третья модель отвечает за диаризацию, то есть определение участников разговора.

Дополнительно применяется технология суммаризации, чтобы создавать краткие отчёты по диалогам.

———

ENG

The application has 3 neural models, each of which performs its own task:
• The first model converts speech into text.
• The second analyzes the dialogue, assessing emotions, intonation and the use of dictionaries.
• The third model is responsible for diarization, that is, determining the participants in the conversation.

Additionally, summarization technology is used to create short reports on dialogues.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

RU

Речевая аналитика была создана, в первую очередь, для улучшения клиентского сервиса и оптимизации работы внутри компании. Помимо транскрибации, она позволяет делать оценку звонка по заданным триггерным словам под клиента, выделяя диалоги, которые использовали эти слова или нет.

———

ENG

Speech analytics was created primarily to improve customer service and optimize work within the company. In addition to transcription, it allows you to evaluate a call based on specified trigger words for a client, highlighting dialogues that used these words or not.

Прочая информация о кейсе

Эм Си Арт — системный интегратор с 25-летним опытом цифровой трансформации в России и за рубежом. Мы создаём проекты, которые решают задачи крупного бизнеса и приносят заказчику измеримую пользу.

Входим в топ Маркетплейса 1С-Битрикс по количеству разработанных готовых решений — свыше 500 модулей и приложений, более 100K установок.

Скриншоты