Как Yandex SpeechSense меняет работу контакт‑центров

Yandex SpeechSense анализирует общение операторов с клиентами, помогает найти сильные и слабые стороны в работе специалистов. В основе сервиса — технологии машинного обучения Yandex Cloud: SpeechKit переводит аудио в текст, а YandexGPT изучает смысл диалогов. Система обрабатывает звонки, переписку в чатах и мессенджерах, записи с микрофонов или бейджей, текстовые отзывы клиентов.

Сервис помогает компаниям автоматизировать контроль качества, улучшить работу операторов, получить продуктовую аналитику и найти слабые и сильные места в обслуживании клиентов. При этом система оценивает уровень удовлетворённости каждого клиента без опросов. По сравнению с традиционной ручной оценкой диалогов затраты на контроль качества могут снизиться в три раза.

Для тех, кто хочет глубже разобраться в возможностях Yandex SpeechSense, мы создали бесплатный курс на «Яндекс Практикуме». В нём подробно разбираем функциональность сервиса, учим создавать теги, словари и отчёты. Курс будет полезен как новичкам, так и опытным пользователям речевой аналитики.

Автоматизация анализа разговоров с клиентамиАвтоматизация анализа разговоров с клиентами

Yandex SpeechSense построен по принципу «пространств» — главных точек входа в сервис. В пространстве можно создать несколько проектов: например, один для отдела продаж, а другой для техподдержки. Это позволяет анализировать каждое направление отдельно.

Доступ к системе определяется ролями. Администраторы управляют проектами, командой и настраивают аналитику. Сотрудники контроля качества и аналитики работают как редакторы — создают теги и отчёты. Операторы видят результаты своей работы в режиме просмотра. При необходимости каждой роли можно дать доступ только к определённому проекту.

Чтобы начать пользоваться сервисом, загрузите данные в одном из форматов:

• двухканальные аудиозаписи звонков

• текстовые диалоги из чатов и мессенджеров

Добавьте информацию об операторах и клиентах, время разговоров. Для расширенной аналитики будут нужны дополнительные данные, например регионы клиентов.

Загружать аудио можно либо разово (архивом), либо через интеграцию. В сервисе настроено подключение к системам виртуальной телефонии — уточнить возможность интеграции с конкретной телефонией можно у команды SpeechSense.

После загрузки данных можно сразу просмотреть диалоги, найти нужную информацию или создать первый отчёт. Для отчёта в блоке «Анализ от YandexGPT» выберите период и параметры оценки. Система изучит разговоры и покажет, насколько довольны клиенты и справляются ли операторы с задачами.

Контроль качества работы операторовКонтроль качества работы операторов

Карточка диалога показывает полную картину общения с клиентом. В ней отображается доля речи участников, темп разговора и количество перебиваний. Эти метрики помогают найти проблемы — опытные операторы подстраиваются под темп речи клиента.

YandexGPT анализирует диалоги по десяти ключевым параметрам. У операторов оценивается эмпатия, вовлечённость в разговор, уверенность и решение проблемы клиента. У клиента система определяет удовлетворённость, раздражение и случаи некорректного поведения.

Кроме того, YandexGPT суммаризирует диалог: определяет его тему, причины и итоги, выделяет ключевые слова оператора и клиента. Можно оценивать ответы системы — нажимать кнопки «нравится» или «не нравится», чтобы адаптировать модель под специфику отрасли.

Yandex SpeechSense предлагает три типа отчётов:

• «Форма оценки» — для проверки работы операторов по заданным критериям.

• «Сравнение» — для демонстрации того, как разные показатели влияют друг на друга. Например, связь между выявлением потребностей и успехом сделки.

• «Детализация» — для отслеживания изменений одного параметра во времени или среди разных операторов.

Изучить диалоги подробнее помогают теги. В систему встроены базовые: «приветствия», «прощания», «жалобы» и другие. Есть возможность создать собственные наборы запросов под специфику бизнеса. В основе каждого тега лежит словарь — набор фраз для поиска. Для выявления сложных зависимостей, например отработки возражений, в системе есть зависимые теги.

Смысловые теги и поиск позволяют быстро проверять гипотезы без создания тегов и пользоваться системой без предварительной настройки. Достаточно написать запрос вроде «клиент отказался от предложения», и система найдёт все подходящие диалоги. YandexGPT может определить причины отказа, если клиент их озвучил.

Повышение уровня обслуживания клиентов с Yandex SpeechSenseПовышение уровня обслуживания клиентов с Yandex SpeechSense

Сервис помогает компаниям находить проблемы в работе специалистов и распространять их успешный опыт.

В крупной розничной сети технологии Yandex SpeechSense помогли улучшить качество работы сборщиков заказов. Важный критерий работы розничной сети — предложение клиенту заменить товар при отсутствии позиции из заказа. Если сборщик предлагает отменить заказ, не предложив замену, это считается ошибкой. После внедрения сервиса доля таких ошибок сократилась с 36% до 30% всего за один квартал.

В страховой компании с помощью сервиса выявили, что операторы неоптимально тратят рабочее время — они часто оставляли клиентов в ожидании. Анализ показал, что паузы в разговорах затягивались. Уже на этапе пилотного проекта, за первые четыре недели после внедрения сервиса, время ожидания клиентов сократилось более чем на 30%.

Успешные сценарии можно масштабировать на всю команду. Yandex SpeechSense отследит, как часто сотрудники применяют проверенные методы. Специальные теги найдут возражения клиентов и покажут реакцию специалиста.

Сокращение затрат на обслуживание клиентовСокращение затрат на обслуживание клиентов

Раньше компании могли проверить только 5% разговоров с клиентами. Теперь Yandex SpeechSense анализирует каждый диалог и превращает его в источник полезной информации. Специалисты контроля качества больше не тратят время на прослушивание звонков — они занимаются развитием операторов и улучшением скриптов.

Например, сервис помогает найти неэффективные диалоги с автоответчиками. Операторы иногда остаются на линии до минуты, хотя достаточно 10 секунд, чтобы определить автоответчик и завершить звонок. Система находит такие случаи и показывает, где именно в разговоре теряется время. Это помогает сократить расходы на телефонию и оптимизировать работу специалистов.

Объективные данные помогают выявить сильных специалистов и распространить их опыт на всю команду. А подробный анализ диалогов показывает, как сделать общение с клиентами более эффективным. Так компании не просто отвечают на запросы, а выстраивают долгосрочные отношения с клиентами.