Speech-to-Text: контролируйте работу колл-центра и управляйте воронкой продаж

Объем информации о клиентах, необходимый компаниям для улучшения качества обслуживания, постоянно растет. И потребность в ее обработке тоже. Но нанимать больше людей, которые бы принимали и должным образом обрабатывали эту информацию, затратно. Поэтому компании стремятся автоматизировать процессы, чтобы снизить издержки и повысить продуктивность работы. Одним из способов автоматизации работы операторов колл-центров и отделов продаж стала технология распознавания речи Speech-to-Text.

Что такое Speech-to-Text

Speech-to-Text (STT) — это технология распознавания речи и перевода ее в текст. Мы сталкиваемся с ней, когда звоним в техподдержку мобильных операторов. Робот приятным женским голосом предлагает нам задать вопрос и выдает подготовленный релевантный ответ. Или когда нам поступает входящий звонок, где все тот же робот предлагает оценить качество сервиса и ответить на несколько вопросов.

В обоих случаях робот задает нам вопрос, получает ответ, анализирует, какой из заготовленных текстов больше соответствует нашему запросу, и выдает его нам. Если рассматривать процесс более подробно, Speech-to-Text работает следующим образом:

• программа анализирует входящий аудио-файл и делит его на части по 25 миллисекунд каждая;

• в получившихся фрагментах выделяются звуки, которые формируются в слова;

• эти слова складываются в последовательность, образуя связные предложения.

Далее уже, в зависимости от задачи, информация либо заносится в базу, либо робот подбирает подходящий ответ и выдает его собеседнику. Причем, технология постоянно совершенствуется и ответы робота все больше похожи на речь живого человека.

Для примера возьмем колонку Яндекс со встроенным голосовым помощником Алисой. Объем загруженной в программу информации и качество ответов таково, что с Алисой в прямом смысле можно общаться и даже шутить. 

Достигается это за счет использования специальных словарей и библиотек, содержащих шаблоны звуков и последовательности слов. Часто под конкретные задачи бизнеса готовятся отдельные библиотеки, в которые входят не только шаблоны вопросов и ответов, но и список фраз, произношение которых заставляет систему пометить разговор, как файл, требующий отдельного внимания. Например, это могут быть слова, сигнализирующие о недовольстве клиента.

Как с помощью Speech-to-Text анализировать звонки

Технология распознавания речи широко используется в сервисах речевой аналитики. Их применяют для анализа работы колл-центров и отделов продаж, а именно:

• контроля соблюдения операторами скриптов;

• выявления проблемных звонков;

• определения потребностей клиентов.

• сэкономить время на прослушивании разговоров с покупателями, сервис сам сформирует отчеты;

• узнать, как часто в разговорах упоминают конкурентов и с кем сравнивают ваш продукт;

• проверить сотрудников компании на соблюдение корпоративных стандартов общения;

• в строке поиска задать теги и просматривать разговоры на интересующие вас темы, установить фильтр на конкретного сотрудника и оценить качество его работы.

А если сервис речевой аналитики, в котором используется распознавание речи, интегрирован с CRM-системами, поступающая от клиента информация при звонке будет автоматически заноситься в базу. Оператору не придется делать это вручную.

Интеграции MANGO OFFICE с другими программами улучшают продуктивность работы компании. ВАТС можно интегрировать с более чем 300 бизнес-приложениями. 

Благодаря этому вы увеличите продажи, оцените результативность рекламы и воронки продаж, выстроите коммуникацию во всех бизнес-процессах. 

Где еще в бизнесе используется технология распознавания речи

С помощью этой технологии можно: 

• увеличить скорость обработки информации;

• снизить издержки на работу колл-центра;

• минимизировать вероятность ошибок;

• повысить эффективность использования рекламных бюджетов.

Рассмотрим более предметно, где используют технологию Speech-to-Text.

Интерактивные голосовые системы (IVR)

Это роботы, которые отвечают на часто задаваемые вопросы клиентов, обращающихся в компании по телефону. Такой подход позволяет снизить нагрузку на операторов. И, как следствие:

• Увеличить скорость обработки входящих звонков. Клиентам не нужно ждать ответа оператора, чтобы получить нужную информацию. 

• Оптимизировать затраты на колл-центр. Чем больше вопросов может закрыть IVR, тем меньше операторов требуется для обработки входящих звонков.

Например, при звонке в РЖД робот предлагает выбирать пункты меню как кнопками, так и голосом, и таким же образом можно задавать вопросы.

Голосовое меню IVR MANGO OFFICE позволит: 

• сократить время на прием и распределение звонков;

• обрабатывать одновременно множество обращений;

• автоматически сообщать клиенту о проведении акций;

• общаться с покупателем в нерабочие часы организации;

• уменьшить нагрузку на операторов, а значит и уменьшить расходы — голосовое меню дешевле секретаря.

Дополнительно вы сможете:

• настроить расписания с неограниченным числом временных диапазонов в зависимости от рабочих и нерабочих часов, определенной даты;

• записать собственное голосовое приветствие или загрузить свои мелодии;

• записать индивидуальное приветствие голосом профессионального диктора MANGO OFFICE.

Маркетинговые исследования

Программы с технологией Speech-to-Text способны обзванивать клиентов, задавая им вопросы относительно товаров и услуг. Четко поставленные вопросы позволяют получить максимум информации об отношении людей к продукту и их уровне удовлетворенности. С таким подходом можно оптимизировать затраты на исследование и минимизировать вероятность ошибок из-за человеческого фактора.

Подготовка персональных предложений

Технологии распознавания речи способны не только понимать контекст разговора, но и при помощи анализа голоса определять пол, примерный возраст и другие параметры собеседника. На основе этих данных программа может предлагать товары и услуги, подходящие тому сегменту целевой аудитории, к которому относится клиент. Это достигается за счет совмещения технологии распознавания речи и искусственного интеллекта.

Например, сервис автоматизации маркетинга MANGO OFFICE собирает все данные о потенциальном клиенте и мотивирует оформить заказ. Робот-маркетолог порекомендует дополнительные товары покупателям и вовремя предложит скидку клиенту, напомнит про товары в корзине. При интеграции с CRM робот-аналитик будет брать информацию из карточек клиентов, чтобы сделать наиболее точное предложение и обращаться к клиенту по имени. С помощью автоматизации вы снизите затраты на маркетинг, избежите некоторых ошибок, ведь робот не ошибается, не устает и ничего не забывает.

Сбор информации

При помощи технологии распознавания речи информация по клиенту сразу заносится в базу данных без оператора. Обзванивать могут как операторы, так и роботы. В последнем случае скорость обзвона увеличивается в сотни раз.

Голосовой робот, голосовой помощник MANGO OFFICE, настраивается всего за 15 минут, работает без перерыва и совершает до 500 звонков в день. Что он умеет:

• обзванивать клиентов по базе в любые дни и время;

• подтверждать оформление заказа в интернет-магазине, уведомлять о поступлении товара;

• проводить опрос покупателей;

• оповещать всех клиентов об акциях;

• работать быстрее оператора.

Что в итоге

• Технология Speech-to-Text основана на использовании специальных словарей и библиотек, содержащих шаблоны звуков и последовательности слов. Под конкретные бизнес-задачи можно делать отдельные словари.

• Совместное применение Speech-to-Text и технологий искусственного интеллекта позволяет определять пол, возраст и другие параметры собеседника, относя его к соответствующей целевой группе. Так можно предлагать клиенту релевантные товары и услуги.

• Технология распознавания речи используется во многих сферах бизнесах. Широкое распространение она получила и в сервисах речевой аналитики, где позволяет контролировать работу колл-центров и отделов продаж, следить за соблюдением скриптов, выявлять проблемные звонки и, как результат, оптимизировать расходы на рекламу.

• Speech-to-Text — это технология, которая плотно вошла в нашу повседневную жизнь, облегчая ее, но мы этого уже даже не замечаем.