По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Допустим, Вы решили обзавестись IP телефонией для своего офиса. Вы закупили необходимое количество телефонов, настроили voice VLAN, DHCP, TFTP серверы и определились с номерным планом. Однако, прежде чем Ваш IP Phone зазвонит, ему еще предстоит пройти процедуру загрузки, так называемый Bootup или Startup process, которому и будет посвящена данная статья.
В качестве примера будет рассмотрен процесс загрузки Cisco IP Phone под управлением Cisco CallManager. Понимание данного процесса даст более полное представление о работе телефонов Cisco и IP телефонии в целом, а также поможет в оперативном траблшутинге неисправностей.
Итак, пусть имеется некая сеть, содержащая: сервер с Cisco CallManager, сервер DHCP, сервер TFTP, коммутатор с поддержкой PoE (Power over Ethernet) и Cisco IP Phone, как показано на рисунке ниже.
Допустим, что наш коммутатор и телефон поддерживают протокол PoE. Тогда, сразу после того, как телефон будет подключен к одному из Ethernet портов, коммутатор отреагирует специальным сигналом FLP (Fast Link Pulse), который определяет, имеет ли подключенное устройство питание.
Возвращение FLP в форме петли (loopback) на порт коммутатора, к которому недавно было подключено новое устройство, сигнализирует о том, что на данный порт необходимо незамедлительно подать питание. Таким образом, IP Phone по протоколу PoE 802.3af получает питание в 48 Вольт.
Cisco IP Phone имеет встроенную, энергонезависимую Flash-память, в которой хранится образ прошивки и начальные пользовательские настройки. В процессе начальной загрузки телефон, загружая из Flash-памяти образ прошивки, инициализирует своё программное обеспечение и аппаратные средства.
Как только телефон получил питание и прошел POST (Power-on self-test) для проверки базовой функциональности, коммутатор, по проприетарному протоколу CDP (Cisco Discovery Protocol), отправляет на телефон информацию о том, какой voice VLAN необходимо использовать.
Затем, IP Phone отправляет на широковещательный адрес 255.255.255.255 запрос DHCPDISCOVER, в свою очередь DHCP сервер возвращает ответ DHCPOFFER, который содержит следующую информацию:
Свободный IP адрес
Маска подсети
Адрес шлюза по умолчанию (Default Gateway)
Адрес DNS (Domain Name System) сервера. (опционально)
Адрес TFTP (Trivial File Transfer Protocol) сервера, на котором хранится файл конфигурации для телефонов.
Адрес TFTP сервера задается при конфигурировании DHCP по средствам, так называемой опции 150 (option 150). Синтаксис команды приведен ниже:
option 150 ip 'TFTP server IP address'
После того как телефон с помощью option 150 получил адрес TFTP сервера, он скачивает конфигурационный файл, содержащий параметры для подключения к CallManager.
Если телефон был зарегистрирован на CallManager’е вручную, то он начинает проверять файл .cnf.xml, который определяет какую версию программного обеспечения должны использовать все телефоны, зарегистрированные в данном CallManager’е. Если обнаруживается, что загруженный образ не соответствует общепринятому, то телефон вновь обращается на TFTP сервер для получения корректного образа, хранящегося там в формате .bin.
После обращения к TFTP, загрузив новый образ, телефон инициирует установление TCP соединения с CallManager’ом. Данное соединение открывает возможность использования функционала Cisco IP Phone в полной степени.
Как видите, с того момента как наш IP Phone был подключен в один из портов коммутатора и до того момента, когда мы можем совершать звонки, он проходит еще множество всевозможных этапов загрузки, большинство из которых, конечный пользователь даже не заметит.
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
Привет, дорогой любитель автоматизации с помощью бизнес - процессов! Мы очень рады, что в поисках полезной автоматизации обработки лидов в Битрикс24 ты нашел эту статью. Все потому, что мы тоже любим упрощать работу себе и своим сотрудникам, поэтому вот тебе кейс:
Валерий – успешный менеджер по продажам. К нему прилетает лид. У Валерия есть только его электронная почта – оставлять телефон лид не захотел/не смог. После первичной обработки (выяснение потребностей, требований к услугам и так далее) лид сообщает, что не может ответить на некоторые вопросы и просит тайм – аут – предположим, пару дней. Конвертировать в сделку лида рано – мы не знаем ключевых параметров для формирования коммерческого предложения. Лид так и остается MQL (Marketing Qualified Lead) сущностью.
В силу некоторых анатомических особенностей, Валерий бывает забывчив. В потоке новых лидов, которых он успешно конвертируется в SQL (Sales Qualified Lead), Валерий забывает про MQL лида. Но не забывает бизнес – процесс, о котором мы сейчас и расскажем.
Битрикс24 бесплатно!
Битрикс24 общается с лидом за вас
Бизнес процесс работает следующим образом:
Менеджер ставит лид в статус «Дожимаем лида»;
Запускается цикл, который будет выполнятся до тех пор, пока лид находится в статусе «Дожимаем лида»;
Бизнес-процесс берет паузу в 3 рабочих дня и спустя это время отправляет первое письмо лиду. Письмо будет отправляться от email адреса ответственного, с обращением к лиду по имени и формированием небольшой подписи в письме. Письмо отправляется такого содержания : Принято ли решение по проекту «%название_лида%». Параллельно с этим ответственному приходит сообщение об отправке внутри Битрикс24;
После выполнения предыдущего шага, снова берется пауза в три рабочих дня, после чего отправляется письмо лиду другого содержания: Очень хотим с Вами работать :) Принято ли решение по проекту «%название_лида%»?. Параллельное уведомление приходит и ответственному;
После чего, указанные выше шаги повторяются еще 2 раза (то есть общее число отправленных писем с интервалом в 3 рабочих дня будет равно 6);
После отправки шестого письма бизнес процесс прервется;
Очень советуем настроить триггеры в Битрикс24. Например, при событии «Входящее письмо» и «Входящий email» у вас будет переключаться статус – тем самым, при наличии активности по лиду (переписка, звонок) бизнес процесс будет прерываться.
Блок-схема работы указана ниже:
Настройка бизнес - процесса
Итак, переходим к разбору полетов. Открываем CRM → Настройки → Автоматизация → Бизнес - процессы. В разделе «Лид» нажимаем добавить шаблон: даем первичное название и описание шаблону, предварительно сняв галочки на параметру автоматического запуска (запускать бизнес процесс мы будем изнутри другого процесса).
Скачать бизнес – процесс для лидов в Битрикс24
Переходим во вкладку «Переменные» и создаем две служебных переменные, нажав «Создать переменную»:
Идентификатор mail_choose
Название: - выбор письма для отправки;
Описание: - переменная содержит в себе либо 1, либо 2. В зависимости от значения, Заказчику будут отправляться разные письма;
Тип: - целое число;
Значение по умолчанию: - 0;
Идентификатор count
Название: - счетчик отправок;
Описание: - когда клиенту будут отправлены 2 формата письма - мы будем увеличивать значение этой переменной на 1;
Тип: - целое число;
Значение по умолчанию: - 0;
Общая структура нашего бизнес – процесса следующая:
Первый элемент – «Цикл». Условно говоря, это блок, в котором задается некое условие, и, до тех пор, пока это условие выполняется, все элементы внутри цикла будут прогоняться снова и снова. Лишь в том случае, когда условие не выполнится, цикл будет завершен. В нашем случае условием «Цикла» будет статус лида. Пока он равен статусу «Дожимаем лида» - цикл жив:
Итак, цикл начинается. Первым действием мы увеличиваем переменную mail_choose на 1 (ее значение по умолчанию 0). Это нужно для выбора письма, которое мы будем отправлять лиду. Для этого, мы выбираем блок «Изменение переменных», выбираем переменную «Выбор письма для отправки» и приравниваем ее к значению =({=Variable:mail_choose}+1). Переменная будет увеличена на 1.
Добавляем блок «Пауза в выполнении». Здесь мы будем ставить бизнес – процесс на паузу на 3 рабочих дня. В разделе «Режим» выбираем чек-бокс «Время» и в поле «Дата» добавляем следующий код: =addworkdays({=System:Now}, 3)
Приступаем к отправке. Данный блок будет отработан только после паузы в 3 рабочих дня. Первым делом, нам надо убедиться, что количество отправленных писем клиенту не равно 6 (мы не хотим отправлять клиенту больше 6 писем с напоминанием о себе). Счетчик с идентификатором count увеличивается каждый раз, когда клиенту отправляется четное письмо. Это значит, что уходит первое письмо – счетчик не увеличивается. Уходит второе – прибавляем 1 к переменной count. Уходит третье – ничего. Уходит четвертое - + 1. И так далее. В результате, когда переменная будет равна 3, мы будем завершать наш бизнес процесс.
Если наш счетчик меньше 3, то мы переходим к выбору письма. Тут в игру вступает переменная mail_choose. Сейчас она равна 1 (мы увеличили ее в начале цикла). Поэтому, мы отправляем первое письмо и уведомление ответственному:
После отправки уведомления бизнес процесс переходит в начало цикла. Там мы опять увеличиваем переменную mail_choose на 1, проходим паузу и условие. Теперь наша переменная равна 2, поэтому, мы отправляем лиду второй вариант письма:
Второе письмо отправлено, и теперь, нам нужно обработать наши переменные:
=({=Variable:count}+1) - увеличиваем счетчик отправок на 1;
Выбор письма для отправки - приравниваем к 0;
Вот и все. Теперь все происходит по новой, но переменная count = 1. Пока count не достигнет значения 3, цикл будет повторяться. Для этого, заранее настраиваем запуск этого бизнес – процесса при переключении статус лида на «Дожимаем лида». Давайте протестируем: переводим лида в нужный статус:
О том, как создать запуск бизнес – процесса по переключению статус лида можете прочитать в этой статье.
Через 3 дня нам (лиду) приходит первое письмо:
И еще через 3 дня приходит второе письмо:
Удачных полетов :)