28 марта / 25
Интеграция речевой аналитики с BI-системами
Речевая аналитика (Speech Analytics, SA) — система на основе ИИ, которая преобразует звонки (в реальном времени или записи) в текст и структурированные данные, пригодные для анализа. Она помогает компаниям лучше понимать клиентов, повышать клиентский сервис и оптимизировать бизнес-процессы.
В этой статье мы подробно рассмотрим какие задачи решает речевая аналитика и как реализована её интеграция в Modus.
Анализ запросов клиентов. Компании могут понять, какие проблемы или вопросы волнуют клиентов чаще всего, и оперативно на них реагировать.
Прогнозирование трендов. Данные из разговоров помогают предсказать изменения в спросе, поведении клиентов или рыночных тенденциях.
Снижение рисков. Система может выявлять мошеннические звонки или недовольных клиентов на ранних этапах, что дает возможность своевременно принимать меры для предотвращения негативных последствий.
Шаг 1. Обработка данных
На первом этапе система обрабатывает данные для последующего анализа. Для этого используются:
После обработки данных система переходит к их анализу. Здесь используются технологии машинного обучения (ML) и дополнительные возможности NLP. Правила анализа настраиваются в соответствии с требованиями бизнеса.
Машинное обучение (ML). Алгоритмы ML помогают находить закономерности в данных. Например, система может заметить, что определённые фразы или слова часто связаны с недовольством клиентов.
Классификация и поиск ключевых слов. На основе анализа текст классифицируется по категориям (например, «жалобы», «запросы»), а также выделяются ключевые слова или фразы, которые важны для бизнеса.
Шаг 3. Предоставление информации
На финальном этапе платформа речевой аналитики генерирует детальные отчеты, которые показывают:
Системы распознавания речи (Speech-to-Text, STT) преобразуют аудиозаписи в текст. Результат транскрибации зависит от алгоритмов, качества записи, дикции говорящих, фоновых шумов и акцентов.
Инструменты для анализа текста (движки NLP) анализируют расшифровки разговоров, чтобы выделить ключевые слова, темы, тональность, упоминания брендов, продуктов или конкурентов.
Системы отчетности формируют отчёты и визуализации на основе анализа.
Главный недостаток таких инструментов — их изолированность. Данные о звонках хранятся отдельно от других бизнес-показателей. Это затрудняет комплексный анализ влияния телефонной коммуникации на ключевые показатели эффективности (удержание клиентов, объем продаж, удовлетворенность сервисом и другие).
Чем отличается подход, когда речевая аналитика становится частью BI?
Внедрение SA в BI-системы помогает объединить данные о звонках с другими бизнес-показателями. Это открывает новые возможности для анализа и принятия решений.
Пользователи могут непосредственно в аналитическом портале скачивать или прослушивать записи разговоров, а также просматривать их транскрибацию. В тексте расшифровки система автоматически выделяет позитивные слова зелёным цветом, а негативные — красным. Это помогает быстро оценить тон и содержание разговора.
На основе собранных данных пользователь Modus BI может строить дашборды и сразу получать необходимую ему информацию. Например, можно увидеть, кто из менеджеров следует корпоративным нормам общения, а кто нарушает правила работы с клиентами.
В процессе внедрения выяснилось, что клиенту нужно анализировать не только отчёты, но и качество работы колл-центра. Требовалось автоматически обрабатывать звонки менеджеров, определять ключевые темы разговоров и оценивать тональность диалогов. Так появился модуль Speech Analytics — мы создали его специально под задачи этого заказчика.
Через полгода к нам обратилась ещё одна компания с аналогичным запросом. Тогда мы поняли: анализ аудио востребован, и этот функционал стоит сделать универсальным.
Мы доработали модуль: повысили гибкость, упростили интеграцию и убрали узкоспециализированные настройки. Теперь в Modus BI достаточно указать ссылку на аудиопоток — система сама загрузит данные, преобразует речь в текст и подготовит материал для аналитики.
Сегодня это решение — часть нашей платформы, и его используют компании из самых разных отраслей.
Вступайте в наше сообщество экспертов и узнавайте об интересных статьях первыми!
В этой статье мы подробно рассмотрим какие задачи решает речевая аналитика и как реализована её интеграция в Modus.
Зачем компаниям речевая аналитика?
В ходе звонков клиенты озвучивают жалобы, пожелания и вопросы, которые помогают бизнесу расти. С помощью речевой аналитики компании расшифровывают эти данные и используют их для улучшения сервиса. Основные функции SA:- Транскрибация — преобразование речи в текст.
- Тематический анализ — выявление тем и вопросов, которые чаще всего обсуждаются в разговорах.
- Оценка эмоций — определение эмоциональной окраски бесед (позитивной, нейтральной или негативной).
- Автоматическая классификация — распределение обращений по категориям (например, жалобы, запросы, предложения) для упрощения обработки.
- Анализ качества речи — выявление слов-паразитов, частых пауз, негативных формулировок и других особенностей речи.
Как это помогает бизнесу:
Повышение качества обслуживания. SA помогает находить слабые места в работе операторов, обучать сотрудников и улучшать стандарты общения с клиентами.Анализ запросов клиентов. Компании могут понять, какие проблемы или вопросы волнуют клиентов чаще всего, и оперативно на них реагировать.
Прогнозирование трендов. Данные из разговоров помогают предсказать изменения в спросе, поведении клиентов или рыночных тенденциях.
Снижение рисков. Система может выявлять мошеннические звонки или недовольных клиентов на ранних этапах, что дает возможность своевременно принимать меры для предотвращения негативных последствий.
Как работает Speech Analytics
Речевая аналитика использует технологии искусственного интеллекта и методы обработки данных для анализа разговоров. Процесс состоит из трёх основных этапов.Шаг 1. Обработка данных
На первом этапе система обрабатывает данные для последующего анализа. Для этого используются:
- Автоматическое распознавание речи (ASR)— аудиозаписи преобразуются в текст, чтобы система могла «читать» и анализировать содержание звонков.
- Обработка естественного языка (NLP) — анализ текста для понимания смысла и контекста. Например, программа определяет, о чём именно говорит клиент: о жалобе, запросе или предложении.
- Анализ настроений — система оценивает эмоциональную окраску разговора, определяя, был клиент доволен, нейтрален или раздражён.
После обработки данных система переходит к их анализу. Здесь используются технологии машинного обучения (ML) и дополнительные возможности NLP. Правила анализа настраиваются в соответствии с требованиями бизнеса.
Машинное обучение (ML). Алгоритмы ML помогают находить закономерности в данных. Например, система может заметить, что определённые фразы или слова часто связаны с недовольством клиентов.
Классификация и поиск ключевых слов. На основе анализа текст классифицируется по категориям (например, «жалобы», «запросы»), а также выделяются ключевые слова или фразы, которые важны для бизнеса.
Шаг 3. Предоставление информации
На финальном этапе платформа речевой аналитики генерирует детальные отчеты, которые показывают:
- насколько операторы соблюдают корпоративные правила общения с клиентами;
- общий уровень удовлетворенности клиентов;
- сколько времени занимает решение типичных запросов;
- как часто клиенты обращаются повторно по одному и тому же вопросу;
- соблюдаются ли в разговорах правовые нормы, например, информирование о конфиденциальности.
Традиционные инструменты речевой аналитики vs интеграция с BI
Для анализа речи обычно используются специальные программы (CallMiner, Verint, Nice), которые состоят из нескольких компонентов.Системы распознавания речи (Speech-to-Text, STT) преобразуют аудиозаписи в текст. Результат транскрибации зависит от алгоритмов, качества записи, дикции говорящих, фоновых шумов и акцентов.
Инструменты для анализа текста (движки NLP) анализируют расшифровки разговоров, чтобы выделить ключевые слова, темы, тональность, упоминания брендов, продуктов или конкурентов.
Системы отчетности формируют отчёты и визуализации на основе анализа.
Главный недостаток таких инструментов — их изолированность. Данные о звонках хранятся отдельно от других бизнес-показателей. Это затрудняет комплексный анализ влияния телефонной коммуникации на ключевые показатели эффективности (удержание клиентов, объем продаж, удовлетворенность сервисом и другие).
Чем отличается подход, когда речевая аналитика становится частью BI?
Внедрение SA в BI-системы помогает объединить данные о звонках с другими бизнес-показателями. Это открывает новые возможности для анализа и принятия решений.
- Все данные — от финансовых показателей до записей разговоров — доступны в едином интерфейсе. Можно связать сведения о звонках с информацией из CRM, ERP и других систем.
- На основе анализа разговоров можно настроить автоматические действия. Например, при обнаружении негативных отзывов система создаёт задачи для менеджеров.
- Решения принимают быстрее, так как вся информация уже структурирована и визуализирована.
- Можно выявлять взаимосвязи между качеством обслуживания и бизнес-результатами, такими как уровень продаж или удержание клиентов.
Как реализована интеграция SA в Modus BI
Modus BI интегрирован с продуктом Neurocat. Мы разработали модуль речевой аналитики и встроили в него функционал для анализа речи на базе ИИ.Пользователи могут непосредственно в аналитическом портале скачивать или прослушивать записи разговоров, а также просматривать их транскрибацию. В тексте расшифровки система автоматически выделяет позитивные слова зелёным цветом, а негативные — красным. Это помогает быстро оценить тон и содержание разговора.
На основе собранных данных пользователь Modus BI может строить дашборды и сразу получать необходимую ему информацию. Например, можно увидеть, кто из менеджеров следует корпоративным нормам общения, а кто нарушает правила работы с клиентами.
Как мы пришли к этому решению
Несколько лет назад к нам обратилась крупная компания, которая переходила с зарубежной BI-платформы на Modus BI.В процессе внедрения выяснилось, что клиенту нужно анализировать не только отчёты, но и качество работы колл-центра. Требовалось автоматически обрабатывать звонки менеджеров, определять ключевые темы разговоров и оценивать тональность диалогов. Так появился модуль Speech Analytics — мы создали его специально под задачи этого заказчика.
Через полгода к нам обратилась ещё одна компания с аналогичным запросом. Тогда мы поняли: анализ аудио востребован, и этот функционал стоит сделать универсальным.
Мы доработали модуль: повысили гибкость, упростили интеграцию и убрали узкоспециализированные настройки. Теперь в Modus BI достаточно указать ссылку на аудиопоток — система сама загрузит данные, преобразует речь в текст и подготовит материал для аналитики.
Сегодня это решение — часть нашей платформы, и его используют компании из самых разных отраслей.
Заключение
Интеграция SA с BI-системами помогает не просто обрабатывать голосовые данные, а комплексно оценивать их в связке с другими бизнес-метриками. Компании получают возможность:- улучшать качество обслуживания клиентов;
- оперативно реагировать на изменения в запросах и поведении клиентов;
- снижать риски и повышать эффективность бизнес-процессов.
Вступайте в наше сообщество экспертов и узнавайте об интересных статьях первыми!