«Экомобайл» улучшает сервис с помощью Yandex SpeechSense

О чём эта история

Платформа управления связью «Экомобайл» за два месяца внедрила ИИ-анализ диалогов поддержки с абонентами на основе Yandex SpeechSense (входит в платформу Yandex AI Studio). Система проверяет все звонки и чаты, а также строит отчёты в Yandex DataLens. Аналитика помогает быстро выявлять и решать проблемы, повышая качество сервиса.

Улучшить анализ обращений и диалогов поддержки с клиентами

«Экомобайл» — платформа управления связью. Компания на рынке с 2002 года и работает с ключевыми российскими операторами: МТС, МегаФон, Т2 и билайн. Пользователи могут подключать номера разных операторов и оплачивать их единым счётом через приложение «Экомобайл». На сегодняшний день приложение скачали более 200 тыс. раз. Компания стремится улучшать качество обслуживания, повышать скорость реакции поддержки и сокращать риски отказа от сервиса.

Одно из направлений — работа с возражениями и поиск причин неудовлетворённости части клиентов. Для этого сотрудники «Экомобайл» прослушивали и анализировали записи разговоров поддержки с пользователями с помощью системы распознавания и речевой аналитики. Эта система использовала готовые словари для поиска ошибок и теги для разметки тем. Подход работал только для поиска по отдельным словам и фразам, а словари не учитывали особенности бизнеса компании. В результате сотрудники тратили много времени и усилий, а руководство не могло эффективно контролировать соблюдение стандартов обслуживания и предотвращать неудовлетворённость или уход отдельных клиентов.

Поэтому компания решила автоматизировать проверку диалогов и анализ чатов. «Экомобайл» были нужны ежемесячные отчёты: частотность вопросов, основные сложности, соблюдение инструкций. Компания планировала запустить проект в сжатые сроки, поэтому искала специализированные инструменты аналитики и готовые сервисы для распознавания речи и быстрого анализа транскрибированных записей.

«Экомобайл» были нужны современные LLM для распознавания речи и создания ИИ-ассистентов для анализа диалогов, а также прозрачное ценообразование с оплатой за фактически потреблённые ресурсы.

Команда выбрала сервис Yandex SpeechSense, так как он соответствовал требованиям к инструментам для анализа коммуникаций. Дополнительными преимуществами стали наличие сервиса бизнес-аналитики Yandex DataLens, масштабируемая облачная инфраструктура и качественная техническая поддержка Yandex Cloud.

Использовали инструменты Yandex AI Studio для запуска автоматизированной аналитики диалогов

Команда в три этапа развернула новую аналитическую систему с помощью сервиса Yandex SpeechSense. От идеи до выхода в продакшен проект занял два месяца.

На первом этапе протестировали технологию. Загрузили тестовые записи звонков и настроили количественно-временные параметры. Предоставили команде Yandex Cloud чек-лист оценки консультаций службы поддержки, который уже использовали в компании. На его основе в Yandex SpeechSense настроили теги для автоматического анализа диалогов.

Специалисты «Экомобайл» создавали теги, формулировали запросы для поиска нужных сценариев общения и проверяли качество результатов на тестовых выборках. Основное внимание уделяли точности определения нужных тем, полноте выборки и количеству ложных срабатываний.

Команда «Экомобайл» проанализировала результаты, сравнив их с предыдущим решением. Было важно, чтобы новая система устранила старые проблемы:

• трудозатратную работу со словарями;
• постоянное обновление ключевых фраз;
• исключение ложных результатов;
• необходимость ручной очистки форм.

Оценили качество распознавания и точность выявления нужных сценариев без дополнительной ручной доработки. Благодаря использованию смысловых тегов команда расширила список тем и причин обращений.

На втором этапе загрузили основной поток записей звонков и текстовых чатов, настроили регулярный анализ. Каждый диалог автоматически анализируется по набору тегов, которые объединены в формы оценки: например, по качеству обслуживания и техническим аспектам консультации. На их основе рассчитываются KPI сотрудников службы поддержки и формируются аналитические дашборды — в режиме, близком к реальному времени. Если система выявляет отклонения или ошибки, информация сразу появляется в системе мониторинга.

На последнем этапе запустили систему: сейчас она находит повторяющиеся проблемы, позволяет вести релевантный поиск по критериям и создавать краткое описание звонков, а также формирует отчёты.

Команда визуализирует данные с помощью Yandex DataLens. Для оценки звонков используют Нейроаналитика — встроенного в Yandex DataLens ИИ-агента. Для подготовки опорных данных пост-анализа команда применяет Yandex SpeechSense.

Автоматический анализ диалогов улучшил сервис и сократил отток клиентов

Сейчас аналитическая система регулярно обрабатывает 100% звонков и чатов с абонентами: около 20 тыс. записей звонков и 8 тыс. обращений в чатах ежемесячно. Выросла доля проанализированных обращений и снизился отток клиентов.

Команда проекта перенесла в систему все формы контроля качества консультаций службы поддержки и улучшила анализ технической части диалогов. Теперь сотрудникам не нужно вручную очищать ложные срабатывания, а настройка аналитики занимает несколько часов вместо нескольких дней. Операционная нагрузка на сотрудника, который сопровождает аналитические формы и дашборды, сократилась примерно на 50%.

Теперь команда быстрее замечает проблемы в работе «Экомобайла»: система подсвечивает повторяющиеся жалобы и технические сбои в день обращения клиента. Компания дорабатывает скрипты, обучает специалистов поддержки и улучшает клиентский сервис на основе аналитических данных.

В ближайшие месяцы «Экомобайл» планирует протестировать анализ тональности, чтобы выявлять критические фразы и признаки возможного отказа от услуг. Компания также рассматривает Yandex Vision OCR для обработки изображений, которые клиенты прикладывают к обращениям, например скриншотов замеров скорости или платёжных документов.