По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Инструменты анализа речи (speech analytics) разрушают единственную защиту от роботов, захватывающих мир: представление о том, что машины не могут понять чувства людей. Выходя далеко за рамки разделения звонков на "хорошие" или "плохие", эмоционально интеллектуальный ИИ (искусственный интеллект) в инструментах речевой аналитики анализирует настроения клиентов, чтобы сказать, предоставляете ли первоклассный "customer service" и действительно ли счастлив ваш клиент.
Средства анализа речи могут дать представление о том, по каким вопросам чаще всего ваши клиенты звонят, обеспечить аналитику поведения агентов в реальном времени и отслеживать изменения "тончайших" метрик.
Мы поговорили с двумя ведущими разработчиками на рынке речевой аналитики чтобы узнать больше о том, как работает аналитика речи и почему эти инструменты стоят вашего внимания.
Максимальный результат
Сборщики долгов (коллекторы), которые стали одними из первых, кто применил в своей практике программное обеспечение анализа речи, используют его не только для того, чтобы убедиться соблюдаются ли агентами нормативные требования (закон), но и для улучшения качества обслуживания клиентов.
Вы будете удивлены, но да, даже сборщики долгов заботятся о том, как вы себя чувствуете в эмоциональном плане так как от этого зависит, смогут ли они уговорить вас оплатить долг.
В некоторых компаниях в начале звонка агенты должны предоставить заявление о соответствии, например, поставщик медицинских услуг, разъясняющий пациенту политику конфиденциальности. Программа анализа речи может извещать агента напоминанием, если он не сделал этого в течение определенного времени.
"Алгоритм основан на отсутствии коммуникационных фраз в диалоге. Речевая аналитика в реальном времени позволяет как раз отслеживать этот триггер, пока нужная фраза не будет озвучена. " - пояснил наш собеседник.
Возможность отслеживать звонки в режиме реального времени еще важнее для организаций, которые предоставляют юридические консультации или, скажем, рекомендации по страховым льготам. Говоря о кейсах, наш собеседник сослался на менеджера по контролю качества в компании, которая предоставляет предприятиям HR консультации. Так, клиенту компании, было поручено контролировать агентов, которые должны очень точно предоставлять информацию или нести ответственность за ущерб, если клиент пытается подать страховую претензию и есть проблема с зачислением или соблюдением.
"Одна из проблем заключается в том, что мы действительно ведем сложные с точки зрения процесса диалоги. У нас 19 различных бизнес - сценариев, представленных в формате скриптов, которые должны быть последовательно отработаны операторами".
Большинство средств анализа речи предоставляют полные транскрибации (стенограммы, расшифровки) и записи вызовов, а также анализ после звонка, который оценивает качество обслуживания. Ведущие платформы предоставляют аналитику в режиме реального времени, которая может посылать предупреждения менеджеру или управляющему, или извлекать определенную статью из базы знаний для агента.
Например, если агент пытается продать продукт, а клиент ссылается на продукт конкурента или рекламную акцию, программное обеспечение может выдвинуть соответствующее предложение из CRM-системы, чтобы агент мог сделать встречное предложение: "Ну, мы можем сделать вам предложение получше. Вот наша последняя кампания...".
Помимо помощи КЦ в оценке обычных KPI, таких как FCR (First call resolution, решение вопроса с первого звонка), речевая аналитика обеспечивает глубокое погружение в вопрос, который мы все просто не можем удержаться, чтобы не задать нашим клиентам: "Как я вас обслужил? Остались ли вы счастливы?"
Живой кейс: после использования инструмента речевой аналитики, известный игрок на рынке потребительских товаров обнаружил продуктовый дефект после того, как программное обеспечение речевой аналитики КЦ в качестве основной причины резкого увеличения объема вызовов отметило повторяющуюся жалобу на вполне конкретную проблему.
"Отметив всплеск обращения в КЦ по конкретному продуктовому дефекту, компания провели исследование в социальных сетях и проблема подтвердилась".
Когда речь идет о продажах, компании постоянно оттачивают процессы и скрипты продаж. Используя инструменты речевой аналитики для просмотра звонков, которые закончились успешной продажей, один из крупнейших продавцов систем инфраструктурной безопасности создал проект, чтобы помочь продавцам увеличить продажи.
"Они просто проанализировали звонки, которые закончились продажей. По итогам анализа, в разговорах успешных продавцов были выявлены паттерны и вполне понятные закономерности. Это позволило значительно улучшить процесс и бустануть отделу продаж."
Средства аналитики также могут помочь компании устранить внутренние недостатки в работе службы поддержки клиентов, такие как пробелы в знаниях/компетенции или чрезмерные переводы вызовов.
"Используя аналитику, можно провести конкретные измерения: почему переводятся звонки клиентов, почему агентам требуется больше времени для решения их вопроса"
Человеко - ориентированный подход к клиентскому сервису
Речевая аналитика не только хранит и анализирует данные, но и дает проактивные рекомендации агентам по обеспечению качества обслуживания. ПО может "пушить" агентам автоматизированные предложения и подсказки в реал тайме и даже немного потренировать их.
Важно не переборщить с роботизацией этого процесса. Люди останутся благодарны и счастливы от человеческого отношения к ним и к их вопросу. Поэтому, дальновидные компании стремятся к более ориентированному на человека подходу к обслуживанию клиентов, предоставляя своим агентам тренинги по развитию эмпатии, а на основными метриками успеха работы агента становятся "софт - метрикс" (мягкие), такие как эмоциональный контакт, открытость и дружественное отношение.
Логичный вопрос: разве автоматизация процессов голосовой поддержки клиентов не противоречит человеко - ориентированному подходу?
По словам нашего собеседника, один из первых клиентов компании использовал ручную оценку вызовов, где менеджер контроля качества отмечал пункты из контрольного списка, прослушивая каждый разговор отдельно (скоркарды, ну вы знаете).
Компания внедрила инструмент речевой аналитики, что позволило агентам стать самим собой: более никакого жесткого соответствия скрипту разговора, где в случае чего, "шаг вправо, шаг влево - снижение премии". Агенты стали более искренними и естественными, что позитивно отражалось на их премии. ПО трекало тонкое соответствие процессу обслуживания, определяя тематики и понятия в разговоре, без жесткой привязки к конкретным словами, которые агент обязан был сказать. Все - клиенты, агенты и сама по себе компания стали счастливы.
Фактически, обратная связь от анализа речи может даже заставить организации развернуть свою стратегию CS.
На самом деле, речевая аналитика порой приносит весьма шокирующие "инсайты", которые мотивируют компании на кардинальные изменения в процессе клиентского сервиса и продаж.
"Мы видели, как несколько клиентов находили неожиданные инсайты, которых они совершенно не ожидали. Например, как оказалось, измеряя AHT (average handle time, среднее время обработки вызова) как метрику и традиционно пытаясь ее уменьшать, ребята поняли, что более длительные звонки (по измеренной когорте клиентов) по времени разговора звонки приводят к увеличению LTV (life time value) в денежном эквиваленте".
Масштабирование контроля качества в КЦ
Перегруженные менеджеры по контролю качества (супервайзеры) в КЦ слушают и проверяют 5 - 10 вызовов на одного агента в месяц. В среднем по отрасли, соотношение количества супервайзеров к агентам это 1 к 20, а среднее время одного вызова около 4 минут.
"Даже если взять минимальное значение вызовов для контроля на супервайзера (5 штук), то получается, что супервайзер 4,16% своего рабочего времени тратит просто на то, чтобы сидеть в наушниках и слушать голоса агентов."
Для компаний в сфере консалтинга, среднее время обработки может быть намного больше, что еще больше утяжеляет процесс контроля качества. Например, сложные звонки юридической тематики часто длятся по 25-50 минут.
После реализации речевой аналитики, анализу подлежат 100 процентов вызовов. Не это ли масштабирование контроля качества до его предела?
Геймификация КЦ для агентского импульса
Система анализа речи помогает геймифицировать процесс клиентского сервиса. Например, один из клиентов установил дашборд реального времени в опен спейсе КЦ, в котором в формате ежедневного первенства между операторами показывался рейтинг по совокупности звонков. Условно говоря, рейтинг формировался инструментом речевой аналитики, проставляя оценки каждому из звонков по соответствие тем или иным метрикам.
Тем самым, сопровождая такие геймифицированные процессы вполне осязаемой материальной мотивацией, агенты соревнуются в качестве обслуживания, тем самым, ускоряя процесс обучения и повышая лояльность клиентов. Бинго.
Топовые компании на рынке речевой аналитики
Мы составили небольшой рейтинг платформ по речевой аналитике для КЦ уровня энтерпрайз на Российском рынке.
NICE
NICE inContact - один из лидеров по разработке платформ улучшения клиентского опыта взаимодействия с компаниями. Помимо популярного продукта речевой аналитики, вендор имеет ряд решений для омниканальнго обслуживания, WFO и богатую ML/AI экспертизу.
Почитать больше: www.niceincontact.com
Verint Speech Analytics
Продолжаем экскурсию по энтерпрайзным КЦ решениям. Verint Speech Analytics позволит транскрибировать и анализировать миллионы звонков, чтобы находить клиентские инсайты улучшать производительность контактного центра.
Почитать больше: www.verint.com/ru/speech-analytics
ZOOM (Eleveo) Speech Analytics
В РФ у ZOOM (Eleveo) сильно популярная система записи, известная под названием ZOOM CallRec. Однако, чешский производитель имеет в своем портфеле достаточно мощный инструмент речевой аналитики.
Вендор предоставляет следующие преимущества своего продукта:
Быстрая скорость работы, как следствие богатой экспертизы ML/AI команды разработчика;
Легкость в использовании;
Анализ эмоций
Интеграция с подсистемой записи сразу;
Инсайты по работе КЦ в удобной форме.
Почитать больше: www.zoomint.com/solutions/speech-analytics
Представим себе следующую задачу: необходимо сделать так, чтобы при входящем звонке клиент слышал музыку в трубке и одновременно с этим звонил телефон у секретаря. Допустим, что у нас нет IVR и мы просто хотим заменить скучные гудки на какую-нибудь приятную музыку пока клиенту кто-нибудь не ответит.
Сделать это очень просто. Бежим в модуль Ring Group, закидываем туда нужные внутренние номера и в разделе Play Music On Hold и вместо категории Ring, которая и отправляет в трубку звонящего эти самые скучные гудки, ставим туда какую-нибудь приятную музыку, предварительно добавив новую категорию в модуле Music On Hold. Осталось только поставить новую ринг-группу на входящий маршрут и всё готово. Предельно просто.
Сценарий №2
Что если мы хотим сообщить звонящему какую-либо информацию прежде чем он услышит музыку (пойдет вызов на секретаря)? Например, поприветствовать, сообщить имя своей компании и поблагодарить за звонок. Для этого всё в том же модуле Ring Group нужно поставить предварительно записанное сообщение в поле Announcement. Теперь, позвонив в нашу компанию, клиент услышит приветствие, а затем приятную музыку на ожидании, пока ему не ответит секретарь. Нужно отметить, что телефон у секретаря зазвонит только тогда, когда начнёт играть музыка на ожидании, пока проигрывается приветствие из опции Announcement, телефон секретаря будет молчать.
Сценарий №3
Допустим, что речь диктора, записанная в нашем приветствии звучит 7 секунд, а для принятия звонка секретарю требуется в среднем 2 секунды. Мы хотим повысить вероятность того, что как только клиент прослушает приветствие, на его звонок сразу же ответят. Согласитесь, оперативность ответа на звонок создаёт у звонящего положительное впечатление о компании. Таким образом, нам нужно как-то задержать момент, когда у секретаря зазвонит телефон где-то на 5 секунд, в то время как звонящий будет слушать текст нашего приветствия. То есть, идеальный сценарий, которого мы хотим добиться следующий:
Клиент позвонил в нашу компанию;
Клиент слушает наше приветствие (7 секунд);
На 5 секунде приветствия, у секретаря начинает звонить телефон;
Через примерно 2 секунды, он принимает звонок и начинает общаться с клиентом;
Иными словами, нам нужна некая "буферная зона", в которой будут звучать первые 5 секунд нашего приветствия, а на 2 последних секундах у секретаря звонил телефон.
Сразу стоит оговориться, что стандартными средствами модулей Ring Group, Inbound Route и Announcement эту задачу решить нельзя. Но в этой статье мы покажем способ, который поможет вам эффективно управлять задержкой отправки сигнала вызова на телефоны, пока звонящий слушает приветствие.
Итак, первая хитрость которой мы воспользуемся – это создание звукового файла, в котором речь приветствия и музыка будут звучать друг за другом. То есть, один звуковой файл – сначала текст приветствия, а затем музыка на ожидании, например, в течении 5 минут. Этот файл нужно добавить в новую категорию в модуле Music On Hold
А теперь, к созданию той самой "буферной зоны", в которой будут звучат первые 5 секунд нашего звукового файла. Для этого, в модуле Extension нужно создать виртуальный внутренний номер Virtual Extension. Виртуальный внутренний номер – это номер на нашей IP-АТС, который не требует какой-либо регистрации на конечном устройстве (будь то стационарный телефон или просто софтфон), при его создании, система не запрашивает и не создаёт никакого пароля Secret
А теперь самое главное – включаем и редактируем правила Follow Me для нашего виртуального внутреннего номера следующим образом.
Здесь самыми важными параметрами являются:
Initial Ring Time - время, в течение которого, звонок будет идти на этот номер, прежде чем уйдёт на номера из списка Follow-Me List . Это и есть те самые 5 секунд, на которые нам нужно задержать момент, когда у секретаря зазвонит телефон.
Follow-Me List - номер, на который уйдёт звонок после времени, указанном в Initial Ring Time. В нашем примере, 1011 – это номер секретаря.
Play Music On Hold - звуковой файл, содержащий приветствие и музыку на удержании.
Можно выбрать любую стратегию обзвона типа ringall и её модификации. Теперь этот виртуальный внутренний номер можно повесить на входящий маршрут.
Современная IT-сфера немыслима без компьютерных сетей. С течением времени сети росли и расширялись, и соответственно, возникла необходимость их обслуживания. Это было реализовано на аппаратном уровне возникли выделенные ЭВМ, которые предназначались исключительно для обслуживания компьютерной сети. Эти компьютеры стали называть серверами (от английского to serve служить).
Такое решение позволило перевести обслуживание сетей в автоматизированную плоскость. Такие машины требовали создания специализированного программного обеспечения. Такие разработки вели различные компании, и результатом их деятельности стало появление целых операционных систем, предназначенных только для работы на серверах.
Отличие таких операционных систем от сборок, предназначенных для офисов или домашнего использования в том, что они предназначены для выполнения различных по сути задач, и поэтому обладают различным функционалом. В этой статье мы рассмотрим, как изменялись операционные системы, предназначенные для серверов, от компании Windows.
В 1993 году компания выпустила в свет новую операционную систему, точнее, даже решение для существующей операционной системы Windows NT 3.1. Оно называлось Advanced Server, и отличалось от стандартной ОС тем, что также могло поддерживать домены, массивы RAID и аппаратной поддержкой 4 процессоров.
Уже через год, в 1994 году Microsoft предоставила пользователям новую версию ОС Windows NT 3.5. Серверная версия данной ОС отличалась от предыдущей новыми внедренными решениями, например, поддержкой клиентских машин в сети даже под другими операционными системами.
1995 год подарил миру операционную систему Windows 95. За 3 месяца до ее появления вышла серверная ОС Windows NT 3.51 Server. В данной системе была предусмотрена возможность клиент-серверного обмена с Win 95, а в целом система была "заточена" под архитектуру PowerPC.
Следующей версией серверных ОС от Microsoft стала Windows NT 4.0 Server.Она имела более высокие системные требования, а также позволяла на основе себя создавать компьютерные сети для небольших бизнес-компаний. Эта версия вышла в 1996 году, а в 1997 году вышла сборка Enterprise Edition, предназначенная для более крупных клиентов и сетей с большой нагрузкой. В 1998 году вышел дистрибутив Terminal server, главной особенностью которого стала поддержка удаленного доступа. Это решение прижилось и в более поздних версиях OS Windows.
Выпуск операционной системы Windows 2000 также повлек за собой выход аж трех версий серверной операционной системы. Это были:
Windows 2000 Server - основными нововведениями которого стали внедрение новой методики аутентификации, функция Active Directory и возможность использования динамического IP. (2 процессора, 4 ГБ оперативной памяти)
Windows 2000 Advanced Server версия для среднего и крупного бизнеса. Она была предназначена для машин с большей аппаратной мощностью, нежели стандартная сборка, и реализовывала свои возможности через кластерную инфраструктуру. (8 процессоров, 8 ГБ оперативной памяти)
Windows 2000 Datacenter Server этакое "вундерваффе" среди новоявленных серверных ОС была предназначена для крупных компаний, имеющих самые мощные сервера и большие объемы передаваемых внутри сети данных. (32 процессора, 32 ГБ оперативной памяти)
Полноценная новая версия сетевой ОС от Microsoft появилась в 2003 году. Она называлась Windows 2003 Server, и была создана на основе Windows XP специально для работы с серверами. В ней была добавлена поддержка Microsoft .NET, улучшена система Active Directory, добавлены новые решения безопасности и внедрена обновленная поддержка интернет-служб, что позволило в разы повысить скорость и эффективность работы системы. Второй релиз данной версии состоялся в 2005 году, при этом компания внедрила в операционную систему ряд решений, позволяющих оптимизировать ее работу.
Следующая версия серверной ОС появилась в 2008 году и носила название Windows Server 2008. Она отличалась от предыдущих версий возможностью установки так называемого "ядра сервера", улучшениями Active Directory, встроенным Windows Power Shell, возможностью изолировать и восстанавливать поврежденные данные без перезагрузки сервера и значительным обновлением службы терминалов. Также систему "почистили" от ненужных функций, что также благоприятно повлияло на ее использование. Второй релиз этой системы был основан на Windows 7, с внедрением соответствующих улучшений.
Появление на рынке OS Windows 8 повлекло за собой выход серверной версии, которая называлась Windows Server 2012. Она была выпущена в 4 редакциях Foundation (для исследовательских задач), Essentials (версия с ограничением по количеству пользователей и с неполным функционалом), Standard и Datacenter (обе версии с широчайшим, незначительно различающимся функционалом). Эта версия собрала в себе все лучшее, что было в прошлых вариантах ОС и внедрила несколько новых решений, значительно упрощающих и ускоряющих работу. В 2013 году был выпущен второй релиз, еще более оптимизированный и эффективный.
В 2016 году появилась Windows Server 2016 серверная операционная система, поддерживающая обновление с предыдущих версий. Здесь были внедрены новые возможности в управлении процессами, решения безопасности и общей эффективности системы. Также изменения коснулись и стандартного ПО, по умолчанию поставляемого вместе с ОС.
И наконец, последней на текущий момент версией ОС Windows Server является Windows Server 2019. Удобный графический интерфейс Windows 10 и внедрение новых решений, существенно расширяющих возможности относительно предыдущих версий, делают Windows Server 2019 одной из наиболее популярных серверных операционных систем в мире.