Как мы выбирали речевую аналитику для контактных центров и что из этого вышло

Помните времена, когда оценка качества разговоров в колл-центре зависела только от внимательности супервайзеров? А сколько времени уходило на прослушивание записей? Сейчас технологии шагнули далеко вперёд – речевая аналитика для контактных центров может автоматически анализировать до 100% звонков. Но не всё так просто, как кажется на первый взгляд.

За последние пару лет удалось поработать с тремя разными решениями. Каждое имело свои особенности, плюсы и подводные камни. Давайте разберёмся, где какой подход работает лучше всего.

Когда базового распознавания достаточно

Начали мы с самого простого варианта – системы, которая просто переводит речь в текст и ищет ключевые слова. Звучит банально, но для стартапа с ограниченным бюджетом это был отличный выбор. Особенно помогало отслеживать соблюдение скриптов продаж и контроль регламента.

Помню случай, когда заметили странную тенденцию: операторы слишком часто использовали фразу "я не знаю". Оказалось, что новый продукт запустили без полноценного обучения команды. Проблему удалось быстро исправить, пока она не стала серьёзной.

Правда, есть нюанс – система иногда путала похожие слова. Например, "гарантия" и "гаратия" (да-да, такое тоже бывает). Приходилось постоянно корректировать словарь.

Эмоциональный интеллект машины

Следующим этапом стала попытка внедрить анализ эмоций. Звучит впечатляюще, правда? На бумаге всё выглядело отлично – можно отслеживать уровень стресса клиентов, определять моменты напряжения в разговоре.

В реальности же столкнулись с интересной проблемой. Система постоянно сигнализировала о "конфликтной ситуации", когда оператор говорил с акцентом или просто громче обычного. Пришлось потратить кучу времени на настройку чувствительности. И даже после этого результаты были не всегда точными.

Зато этот вариант отлично показал себя в сочетании с первой системой. Когда видишь, что оператор говорит фразу "я не могу вам помочь" с повышенной эмоциональной окраской, это действительно полезный сигнал для проверки.

Искусственный интеллект в действии

Самое крутое решение, которое тестировали – настоящий ИИ с машинным обучением. Он не просто искал словосочетания, а пытался понять контекст разговора. Помню, как удивились, когда система самостоятельно выявила новую категорию жалоб клиентов, о которой мы даже не подозревали.

Главный минус – цена. Да и не все компании готовы делиться своими данными для обучения нейросети. Хотя, если бюджет позволяет, это действительно мощный инструмент.

Ещё один момент – нужно время на обучение системы. Первые пару месяцев приходилось постоянно проверять её выводы и корректировать. Как ребёнка учить, честное слово!

Что выбрать?

По опыту скажу – универсального решения нет. Маленький контактный центр вполне может обойтись базовым распознаванием речи. Те, кто работает с большим количеством входящих обращений, оценят комбинацию поиска ключевых слов и эмоционального анализа. Ну а крупным игрокам стоит задуматься о полноценном ИИ, если позволяют финансы.

Важно понимать, что любая система требует человеческого контроля. Технологии – это хорошо, но полностью им доверять нельзя. Помните тот случай с "гарантией" и "гаратией"? Машина помогает, но последнее слово должно оставаться за человеком.

Лично наблюдал, как некоторые руководители возлагали слишком большие надежды на автоматизацию. В итоге разочаровывались и отключали систему через полгода. Лучше двигаться маленькими шагами, постепенно внедряя новые функции и обучая персонал работать с ними.

Home