Один из способов оптимизировать процесс обслуживания клиентов — использовать технологию речевой аналитики. На самом деле многие из нас уже сталкивались с этой технологией в жизни. Вспомните голосовых помощников Siri или Алису.
Пользу от анализа речи в повседневной жизни, мы можем представить, но как эта технология может помочь бизнесу и зачем, и как ее использовать? Сейчас расскажем.
Речевая аналитика для бизнеса
Представьте себе: вы сидите в своем кабинете и прослушиваете десятки часов записей разговоров с клиентами, чтобы понять, как оптимизировать процесс обслуживания клиентов, найти узкие места, исправить системные проблемы.
Весьма утомительное и долгое занятие. Здесь вам на помощь придет речевая аналитика. Этот инструмент, призван сократить бесконечные часы записи до полезной и актуальной информации, что значительно повышает производительность бизнеса.
Вместо того, чтобы прослушивать длинные записи разговоров, аналитика речи, автоматически обрабатывая большие объемы данных, дает возможность выделить только полезную информацию.
Исследовательская компания MarketsandMarkets оценила текущий мировой рынок речевой аналитики в 1,525 миллиарда долларов и прогнозирует, что к 2025 году он достигнет 3,82 миллиарда долларов, при этом совокупный годовой доход составит 20,2 процента.
Основные сценарии использования анализа речи в компании
Управление персоналом и соблюдение корпоративных стандартов
Один из важных аспектов деятельности любой организации — это эффективность работы сотрудников.
Следование скрипту продаж, понимание потребностей клиентов и оперативное решение проблем — способствует росту бизнеса, помогает удерживать существующих и привлекать новых клиентов.
При большом количестве сотрудников практически нереально скрупулезно проанализировать каждого. Тут к вам на помощь придет речевая аналитика.
Анализ данных поможет определить, соблюдает ли персонал стандарты, принятые в компании. Если сотрудники будут знать, что каждый звонок отслеживается и анализируется, они более тщательно будут относиться к своей работе и сделать все, чтобы клиент остался доволен.
Определение системных проблем бизнес-процесса
Для бизнеса важно понимать основные болевые точки своих клиентов. Лучший источник этой информации — ежедневное взаимодействие между вашими менеджерами и клиентами. Анализируя разговоры между ними, можно выявить часто задаваемые вопросы и научить сотрудников оперативно решать их.
Речевая аналитика выводит этот процесс на совершенно другой уровень. Используя машинное обучение, речевой анализ может выяснить настроения клиентов и наиболее часто используемые в разговоре ключевые слова.
Например, если ваши клиенты постоянно упоминают о том, что магазин конкурентов работает до десяти вечера, а вы закрываетесь в восемь, это повод задуматься о графике работы компании. Вопросы могут касаться самых разных, иногда неожиданных, направлений: сроки доставки, ассортимент товаров, внешний вид курьера или недостатков упаковки заказа.
Выявление клиентов, которым требуется помощь в нестандартной ситуации, и их эффективное обслуживание
Несомненно, качество обслуживания клиентов имеет первостепенное значение для любого бизнеса.
Не секрет, что многие крупные компании, используя автоматизированные способы поддержки пользователей злоупотребляют этим. Как трудно бывает пробиться через упрямого чат-бота или автоинформатора к живому человеку. О, иногда это может быть целым квестом и занять приличное количество времени.
Однако, нередко случается, что у клиента нестандартный вопрос или проблема.
Когда клиенту требуется индивидуальный подход, вам пригодится анализ речи. Благодаря ему можно определить, когда необходимо вмешательство человека, а какие задачи, могут решить автоматизированные системы.
Для любого бизнеса главное — качество обслуживания клиентов. Если у вас большая клиентская база, вам обязательно придется обрабатывать огромные объемы данных, чтобы принимать эффективные управленческие решения.
Речевая аналитика — это мощный, адаптивный и простой в использовании инструмент, который позволяет компаниям анализировать большие объемы данных и помогает во многих бизнес-процессах, от снижения нагрузки на сотрудников и увеличения продаж до выявления поведенческих моделей клиентов.