Вестник цифровой трансформации

«Сбер Бизнес Софт»: речевая аналитика для понимания потребностей клиента
«Сбер Бизнес Софт»: речевая аналитика для понимания потребностей клиента

Максим Иванов: «Очевидно, что полученная в результате обработки всех диалогов обратная связь может помочь выявить точки роста. Это, в свою очередь, ведет к повышению уровня профессионализма операторов и сказывается на эффективности их работы»


11:03 20.03.2024  |  Николай Смирнов | 1264 просмотров



Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт», – о внедрении платформы речевой аналитики крупнейшим девелопером Тюменской области, что позволило достичь лучшего понимания потребностей клиентов и повысить эффективность продаж.

Платформа речевой аналитики является важным инструментом контроля качества коммуникаций с клиентами. Компании ЭНКО – крупнейшему девелоперу Тюменской области – за счет внедрения платформы Voice AI в процессы взаимодействия с клиентами удалось достичь лучшего понимания их потребностей и повысить эффективность продаж. О реализации этого проекта рассказывает Максим Иванов, директор по искусственному интеллекту OOO «Сбер Бизнес Софт» и номинант на премию Data Award.

— Как компания ЭНКО пришла к необходимости реализации этого проекта?

ЭНКО не только возводит новостройки, но и занимается их дальнейшим обслуживанием. Сотрудники восьми отделов общаются по телефону с клиентами – потенциальными покупателями недвижимости и с теми, кто уже приобрел свое жилье. Они помогают выбрать квартиру, обеспечивают выполнение гарантийных обязательств, контролируют качество услуг управляющей компании и решают другие вопросы.

Чтобы понять, насколько эти коммуникации эффективны, девелопер долгое время проводил оценку звонков вручную. Однако специалисты по контролю качества успевали обработать не более 12% всех диалогов. При этом проверки обходились компании довольно дорого, а их результаты часто были субъективными.

— Какие задачи требовалось решить?

С помощью платформы речевой аналитики в ЭНКО рассчитывали решить сразу несколько бизнес-задач. Во-первых, требовалось улучшить качество коммуникаций с клиентами и жителями. Кроме того, хотели оценивать все звонки без исключения, а не 12%, при этом снизив расходы на их обработку. Наконец, было важно повысить эффективность продаж недвижимости и дополнительных сервисов.

В целом, застройщик хотел достичь главной цели – лучше понимать потребности и ожидания клиентов в настоящий момент, получая эту информацию автоматически, без дополнительных усилий.

— Какое решение было выбрано?

Один из продуктов «Сбер Бизнес Софт» – платформа речевой аналитики Voice AI. Это решение аккумулирует, обрабатывает и глубоко анализирует устные и письменные диалоги, поступившие из любых каналов, – будь то чаты, звонки или аудиобейджи. Благодаря использованию решения бизнес может качественно контролировать уровень коммуникации с клиентами. Платформа давно используется внутри «Сбера» и доказала свою способность стабильно работать под высокой нагрузкой и обрабатывать сотни тысяч коммуникаций ежедневно.

При разработке решения приоритет был отдан тщательной работе с данными: критически важно, чтобы они не терялись и не дублировались, а также чтобы система умела повторно обрабатывать ошибочные загрузки. Платформа сводит большой объем данных в различных форматах из разных источников в единое место и проводит к общему виду. Чтобы бизнес не нес лишних затрат на хранение данных, в решении реализован функционал настройки времени хранения аудиофайлов и текстов.

— Что собой представляет решение?

Voice AI использует технологию обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и понимает речь так же, как и люди. Чтобы научить платформу находить нужные сообщения, были созданы специальные словари – в частности, словарь выражений, которые оператор контакт-центра использует для выявления потребностей клиента.

Чтобы позволить девелоперу точечно оценивать влияние тех или иных изменений на бизнес-показатели, для Voice AI разработали собственный конструктор отчетов, позволяющий агрегировать данные по интересующим метрикам. Статистика отображается внутри платформы речевой аналитики в виде таблиц и в формате интерактивных отчетов.

Обучение искусственного интеллекта – непрерывный процесс, поэтому Voice AI продолжает дорабатываться и получать новые данные. Ключевые сотрудники отдела продаж и контакт-центра ЭНКО вносят обратную связь о работе платформы, чтобы улучшить результаты ее работы.

— В чем заключались главные проблемы, как их решали?

Внедрение системы осуществлялось поэтапно, и в ходе проекта ЭНКО перешла на новую систему телефонии, при том, что уже была выполнена интеграция с предыдущей. Это повлекло за собой необходимость срочно настраивать интеграцию платформы с другим источником данных. Также в ходе детальных обсуждений проекта с ИТ-отделом компании выяснилось, что взаимодействие с облачной версией нейросети для распознавания голоса для части решения не подходит. Чтобы реализовать проект, потребовалась установка отдельного сервиса автоматического распознавания речи (Automatic Speech Recognition, ASR) в контур компании, что повлекло дополнительные работы с точки зрения инфраструктуры.

— Как новое решение было воспринято сотрудниками (в том числе теми, чьи разговоры контролируются) и руководством компании?

Руководством компании были созданы все условия, чтобы сотрудники позитивно восприняли нововведения. Очевидно, что полученная в результате обработки всех диалогов обратная связь может помочь выявить точки роста. Это, в свою очередь, ведет к повышению уровня профессионализма операторов и сказывается на эффективности их работы. Руководство же получило современную и удобную платформу речевой аналитики, благодаря которой можно контролировать процесс всех коммуникаций с клиентами, лучше понимать их ожидания и повышать качество клиентского сервиса.

— Какие результаты достигнуты в результате проекта?

Использование системы речевой аналитики помогло ЭНКО довести показатель оценки звонков до 100%. При этом удалось сократить расходы на контроль качества коммуникаций и получить полезные данные, которые компания применяет для увеличения лояльности клиентов, а также для повышения эффективности бизнеса.

Так, например, по результатам аналитики компания приняла решение о коррекции цен на вторую очередь одного из строящихся жилых комплексов: до официального старта продаж компания получила почти 900 звонков, в которых потенциальные клиенты интересовались условиями. Voice AI не только собрала вместе все эти диалоги, но и позволила команде выделить из них ценовые ожидания потенциальных покупателей.

— В чем роль проекта для компании?

Более глубокое понимание потребностей клиента позволяет компании предоставлять персонализированные предложения и повышать лояльность покупателей и жителей уже построенных домов, корректировать бизнес-процессы и увеличивать их эффективность. Также использование платформы для оценки коммуникаций помогает не привлекать большое количество сотрудников для выполнения рутинных операций, тем самым сокращая расходы компании при масштабировании бизнеса.

— Каковы перспективы развития проекта речевой аналитики в ЭНКО?

В ЭНКО планируют расширить использование речевой аналитики и внедрить ее в офисах продаж. Voice AI будет получать записи с аудиобейджей – небольших диктофонов, которые сотрудники носят в течение рабочего дня, переводить разговоры в текст, проверять их на соответствие правилам, анализировать и находить закономерности.

 

Теги: Распознавание речи Машинное обучение Data Award

На ту же тему: