Как работает речевая аналитика
Речевая аналитика — это технология, позволяющая обработать звонок и перевести разговор в текст, после чего изучает запись по заданным параметрам. Такие сервисы помогают отследить ошибки сотрудников - менеджеров по продажам и операторов контакт-центров. А еще это хороший способ оценить уровень лояльности клиентов и удовлетворенности сервисом.
Системы речевой аналитики звонков могут функционировать как отдельные платформы, или же их можно встроить в CRM. Вот примерный алгоритм, описывающий, как работает такой инструмент.
- Сервис сохраняет телефонный разговор — запись, как правило, включается автоматически в начале входящего или исходящего звонка.
- Система распознает речь и переводит аудиозапись в текст. Речь идет о технологии Speech-to-Text и обработке естественного языка (NLP).
- Инструмент речевой аналитики изучает текст с помощью алгоритмов обработки естественного языка, вычленяет ключевые темы, определяет эмоции. Это тегирование разговора — для анализа речи формируются теги, включающие наборы различных фраз. Допустим, тег “слова-паразиты” может состоять из хорошо известных нам “ну”, “короче”, “типа”, “в принципе”. Могут также быть теги “оскорбления”, “жалобы”, повторные обращения” и пр.
Инструменты речевой аналитики также умеют разделять звуковые дорожки – обособляя речь менеджера и клиента, фиксируя слишком длинные паузы или перебивание. - Система создает отчет: на выходе можно получить документ, в котором описывается, по какому поводу чаще всего звонят клиенты, какие продукты вызывают больше всего вопросов, сколько времени сотрудники тратят на каждый звонок, удается ли решать проблему клиентов.
Анализировать скрипты можно по-разному — так, есть тематический анализ, когда решение речевой аналитики определяет ключевые темы разговора (доставка товара, его качество и пр.). Далее есть эмоциональный анализ — если человек возмущается, платформа это зафиксирует. Затем можно проанализировать беседу по ключевым фразам — например, “не получается войти в личный кабинет”, “проблема с картой”, “карту заблокировали”. Качество общения менеджера можно “измерить”, проанализировав текст на слова-паразиты и нецензурную лексику.
Что позволяют инструменты речевой аналитики
- Контролировать качество звонков. Предлагают ли менеджеры дополнительные услуги клиентам? Корректно ли ведут разговор?
- Выстроить прозрачную систему мотивации персонала. Сервисы речевой аналитики помогают выделить лучших сотрудников, чтобы поощрить их.
- Выявить самые частые причины жалоб от клиентов. Можно понять, заключается ли проблема в конкретном менеджере, который идет на конфликт или слишком долго решает вопрос, или же источник негатива кроется в чем-то другом.
- Найти сильные и слабые стороны менеджеров. Анализ звонков помогает увидеть, что один сотрудник лучше обрабатывает холодные лиды, а другой - значительно эффективнее работает с уже “прогретыми”. Это помогает перераспределить обязанности.
- Улучшить скрипты. Легче становится увидеть несовершенства в скрипте, если сотрудники раз за разом наступают на одни и те же грабли или по нескольку раз объясняют клиентам тот или иной аспект. А после анализа успешных звонков (которые закончились продажей или получили высокую оценку клиента) можно взять на вооружение хорошие формулировки или сценарии беседы.
- Обучать персонал. Демонстрировать успешные переговоры проще - как и учиться на чужих ошибках.
- Лучше понять спрос и поведение конкурентов. Разговоры с покупателями помогают понять, чего именно они хотят, с какими товарами и каких производителей сравнивают ваш продукт. Это помогает скорректировать продуктовую стратегию, понять, какие услуг не хватает целевой аудитории.
Таким образом, сервис становится хорошим подспорьем для руководителя отдела продаж, которому нужно разбирать ошибки менеджеров по продажам на тренингах.
Как эволюционировала речевая аналитика в 2025 году
Сервисы речевой аналитики — далеко не новый тренд, но с ростом числа удаленных колл-центров, увеличения потребностей компаний в глубокой клиентской аналитике и с появлением ИИ они кардинально изменились. От простого распознавания речи решения эволюционировали до глубокого анализа эмоционального настроя собеседников и даже прогнозов его поведения.
Мировой рынок речевой аналитики сегодня показывает устойчивый рост - в 2024 году его объем достиг 4,5 млрд долл., а к 2027 году аналитики ожидают увеличения до $10 млрд. В среднем, ежегодно рынок растет примерно на 20%.
Среди ключевых трендов 2025 года можно выделить следующие:
- Генеративный искусственный интеллект в аналитике. Анализируя успешные звонки, ИИ сам пишет оптимальные скрипты для менеджеров под определенную аудиторию. А еще — выступает “умным” советником для операторов, подсказывая аргументы во время сложного разговора. Предиктивная аналитика. Помогает бизнесу предсказывать поведение потребителей и действовать на опережение - например, своевременно сообщая о том, что клиент планирует отказаться от сделки.
- Интеграция с CRM-системой. Она становится более глубокой и автоматизированной, помогая показать полную картину работы с клиентами (в их карточки добавляется информация об их интересах, настроении, проблемах, жалобах).
- Мультимодальный анализ. Речевая аналитика дополняется информацией с датчиков — во время видеозвонков, например, можно анализировать мимику, жестикуляцию человека.
- Персонализированная отчетность. Каждый менеджер/руководитель получает индивидуальный отчет и свою панель мониторинга с показателями, важными именно для его работы.
- Строгая этика. Разработчики сервисов речевой аналитики придерживаются еще более жестких требований к конфиденциальности информации и защите данных клиентов. Применяются технологии деидентификации и безопасного хранения.
- Больше нишевых инструментов. От универсальных решений индустрия движется к отраслевым, подстраивается под терминологию и проблемы определенного вида бизнеса и его нормативных требований. Сегодня на рынке существуют решения и для банковской сферы, и для здравоохранения, и для розничной торговли и других отраслей.
- Появляются сервисы для глубокого анализа каналов коммуникации — голосовых и текстовых. LLM позволяет легко настроить под себя основные функции решения, а также проводить аналитику на естественном языке.
Подведем итог: современные системы речевой аналитики не просто автоматизируют контроль качества общения, но и выводят взаимодействие с клиентом на другой уровень. Такие инструменты полезны и руководству контакт-центров и отделов продаж, и маркетологам, которые могут оценить спрос, качество лидов и конкурентные преимущества продуктов, и службе безопасности — которой становится проще выявлять случаи раскрытия конфиденциальной информации.
