Как Yandex SpeechSense заменяет ручную проверку диалогов с клиентами

Качество общения с клиентами напрямую влияет на репутацию компании и лояльность покупателей. Выборочная ручная проверка разговоров занимает много времени, что снижает объективность оценки работы операторов и мешает вовремя выявлять проблемы с обслуживанием.

Обычно качество коммуникаций проверяют по нескольким случайно выбранным разговорам — этого мало, чтобы увидеть всю картину и найти как слабые места, так и удачные примеры. Обратная связь к сотрудникам приходит с большой задержкой.

Yandex SpeechSense анализирует 100% коммуникаций — как звонки, так и переписки. В случае звонков сервис преобразует речь в текст, проверяет соблюдение скриптов и выявляет сильные и слабые стороны в работе персонала с клиентами.

Технологии речевой аналитики с использованием больших языковых моделей ускоряют обратную связь для сотрудников, сокращают операционные расходы и предоставляют ценные инсайты для бизнеса.

В статье расскажем, как Yandex SpeechSense автоматизирует анализ коммуникаций, какие инструменты предлагает и как речевая аналитика помогает улучшить бизнес‑процессы.

Практические результаты внедрения Yandex SpeechSense

Внедрения Yandex SpeechSense показали значительные результаты:

• Яндекс Реклама автоматизировала проверку звонков: команда поддержки увеличила охват с 6 до 97% из 70 тысяч ежемесячных звонков, ускорила обратную связь операторам с 5 дней до 1 часа и сэкономила 1,8 млн рублей в месяц, а сотрудники переключились на анализ и улучшение скриптов.

• Яндекс Еда улучшила сборку заказов: команда наладила проверку 100% диалогов вместо выборочного контроля, снизила количество случаев, когда не предлагалась замена отсутствующих товаров, уменьшила затраты на обработку в 3,5 раза и увеличила число анализируемых звонков с 250 до 750 тысяч в месяц.

Опыт команд показывает, что Yandex SpeechSense трансформирует работу с клиентскими коммуникациями. Сервис обеспечивает полный анализ диалогов, ускоряет рабочие процессы, снижает расходы и поднимает уровень обслуживания клиентов.

Анализ диалогов: от слов к смыслам

Yandex SpeechSense сочетает классические методы анализа с технологиями больших языковых моделей для глубокого исследования коммуникаций.

Традиционный поиск по ключевым словам

Классический метод работает через словарный поиск. Аналитик составляет списки слов по определённым темам: маркеры вежливости, фразы для отработки возражений или выражения недовольства. Затем сервис находит эти слова в текстах диалогов.

У этого подхода есть ограничения. Готовые словари часто не учитывают особенности конкретного бизнеса. Ручное создание и обновление списков слов требует много времени. Сложно предусмотреть все возможные формулировки и контекст использования фраз, что снижает точность анализа.

Анализ на основе LLM‑технологий

Yandex SpeechSense использует большие языковые модели для более глубокого и точного анализа. Технология понимает смысл сказанного, а не только отдельные слова. Вот основные возможности:

1. Смысловой поиск. Функция позволяет анализировать все диалоги по содержанию: выявлять темы, причины обращений, проблемы клиентов и результаты разговоров. Аналитику не нужно заранее составлять словари — достаточно выбрать интересующий параметр, и сервис найдёт и сгруппирует диалоги со схожим смыслом.

2. Смысловые теги. Сервис автоматически изучает диалоги и предлагает готовые смысловые метки. Например, система может найти все разговоры, где оператор обещал перезвонить на следующий день. Аналитик выбирает подходящие теги, проверяет их работу и добавляет в систему анализа, сокращая время настройки с недель до часов.

3. Проверка эффективности тегов. Перед постоянным использованием словарного или смыслового тега важно проверить его на выборке диалогов. Сервис показывает частоту появления тега и вероятность его соответствия нужному смыслу. Это помогает отсеять неэффективные метки и использовать только релевантные.

4. Конструктор тегов. Этот инструмент объединяет разные теги и отслеживает последовательность событий в диалоге. Можно настроить систему для показа случаев обработки возражений только в тех диалогах, где клиент действительно высказал возражение. Это помогает анализировать эффективность скриптов и распространять успешные сценарии общения на всю команду.

5. Краткое содержание диалогов. Для быстрого понимания сути разговора сервис автоматически создаёт краткое изложение диалога.

Сочетание словарного поиска для простых фраз и смыслового анализа на основе LLM для понимания контекста делает речевую аналитику в Yandex SpeechSense гибкой и эффективной.

Преимущества Yandex SpeechSense для бизнеса

Система анализа речи не только автоматизирует контроль качества. Полный анализ диалогов открывает новые возможности для улучшения бизнес‑процессов и роста компании. Сервис обрабатывает миллионы звонков за 5–10 минут, что экономит время и ресурсы. Технологии больших языковых моделей помогают анализировать диалоги по смыслу, а не только по ключевым словам.

Улучшение работы контакт‑центра

Сервис помогает найти неэффективные процессы — например, разговоры с автоответчиками, где операторы остаются на линии, чтобы улучшить свои показатели. Или случаи, когда сотрудники отходят от скрипта. Всё это мешает команде работать чётко и тратит ресурсы. Исправление таких ошибок снижает расходы и повышает продуктивность.

Аналитика LLM для роста продаж

Технологии больших языковых моделей помогают отделу продаж совершенствовать работу. Анализ успешных и неудачных диалогов показывает, какие аргументы и приёмы работают эффективнее. Это увеличивает объём продаж и средний чек.

Ценная информация для маркетинга и продукта

Yandex SpeechSense становится источником важных данных о клиентах. Сервис определяет их реальные потребности и проблемы. Он находит ключевые слова и фразы, стимулирующие покупку. Эта информация улучшает сценарии общения и рекламные материалы. Кроме того, анализ диалогов даёт обратную связь по продуктам, акциям, PR‑кампаниям и действиям конкурентов.

Связь с финансовыми результатами

Речевая аналитика напрямую влияет на прибыль компании. Полные данные обо всех диалогах позволяют точнее корректировать стратегии общения с клиентами и улучшать персонализацию предложений. Это повышает вероятность покупки и укрепляет лояльность пользователей. В результате компании лучше понимают своих клиентов и увеличивают общую эффективность бизнеса.

От сложной настройки к автоматизированному анализу

Настройка речевой аналитики — важный этап для получения ценных результатов. Компании стремятся сделать этот процесс более эффективным, переходя от традиционных методов к современным автоматизированным решениям. Рассмотрим эволюцию этого процесса и преимущества новых технологий.

Традиционный подход к настройке аналитики

Специалисты раньше настраивали системы речевой аналитики вручную, что влияло на качество работы всего решения.

Основной метод — создание поисковых словарей. Аналитик изучает записи разговоров, выделяет ключевые слова и фразы: маркеры продаж, выражения недовольства или названия продуктов. Затем специалист группирует их в тематические словари. После этого система проверяет диалоги по этим параметрам.

Такой подход требует много ресурсов. Словари нуждаются в постоянном обновлении при появлении новых скриптов или продуктов. При ручной работе сложно охватить все диалоги и учесть разнообразие формулировок. Это снижает точность и часто приводит к ошибкам.

Автоматизация настройки с Yandex SpeechSense

Наша система анализа речи избавляет от трудоёмкой ручной подготовки. Аналитик может использовать функции «смысловой поиск» и «смысловые теги». LLM‑технологии сами анализируют содержание разговоров и группируют их по смыслу. Это позволяет быстро находить нужные диалоги без подготовки поисковых словарей. Такой подход ускоряет начало работы и повышает точность.

Yandex SpeechSense обрабатывает миллионы звонков за 5–10 минут. Система проверяет все диалоги по многим параметрам одновременно: выполнение скрипта, соблюдение норм общения, наличие негатива, интонация, вовлечённость оператора и главное — решение вопроса клиента.

Как подключить Yandex SpeechSense

Компании могут начать автоматический анализ общения с клиентами через платформу Yandex Cloud. Процесс подключения состоит из нескольких этапов:

• обсуждение задач и целей бизнеса с представителями Yandex Cloud или партнёрами,

• проведение пилотного проекта на реальных данных для оценки возможностей сервиса,

• получение помощи специалистов при первоначальной настройке Yandex SpeechSense под конкретные бизнес‑процессы.

Подробная информация о возможностях сервиса, технических требованиях и процессе подключения доступна в документации.