Диалоги в SpeechSense

Диалог — это объект SpeechSense. Диалоги бывают двух типов:

• Аудио — разговор оператора с клиентом, записанный в контактном центре с помощью АТС. Когда вы загрузите запись разговора в SpeechSense, речь оператора и клиента будет распознана автоматически.

• Чат — текстовая переписка клиента c оператором или ботом. Для чатов необходимо вручную указать авторов сообщений перед загрузкой переписки в SpeechSense.

Диалоги бывают двух направлений:

• Исходящие — инициированные оператором.
• Входящие — инициированные клиентом.

Анализируя диалоги в SpeechSense, вы можете оценить работу операторов. Работать с диалогами можно двумя способами:

• В списке диалогов найти нужный и посмотреть детальную информацию.
• Построить отчет по диалогам.

Детальная информация о диалогеДетальная информация о диалоге

Для каждого диалога доступна информация:

• Метаданные. Например: имена оператора и клиента, дата звонка или сообщения, язык диалога. Перечень метаданных определен в подключении.
• Аудиозапись разговора (только для аудио).
• Содержимое разговора.
• Анализ от YandexGPT API.

Содержимое диалогаСодержимое диалога

На странице диалога на вкладке Диалог отображается его содержимое:

• для аудио — текстовая расшифровка диалога, автоматически выполненная с помощью Yandex SpeechKit;
• для чатов — текстовые сообщения.

В текстовой расшифровке аудиозаписи и в текстовых сообщениях из чата доступен поиск по фрагменту текста в канале клиента или оператора. Ищется точное совпадение. Найденные фрагменты подсвечиваются желтым цветом.

Текст автоматически размечается тегами оператора и клиента. Это помогает определить, например, поздоровался ли оператор, был ли доброжелательным клиент.

Анализ от YandexGPTАнализ от YandexGPT

На странице диалога на вкладке Анализ от YandexGPT отображается резюме, автоматически сгенерированное на основе семантического анализа диалога. Резюме содержит следующие разделы:

• Анализ — ответы на вопросы, которые помогают оценить качество работы оператора и поведение клиента во время разговора.

• Суммаризация — причины и итоги разговора. Также включает информацию о критериях, важных для оценки: например, эмоции участников или возражения во время разговора.

• Причины — почему произошел данный диалог. Примеры причин:

  • для входящего обращения — у клиента не работает сервис;
  • для исходящего обращения — оператор рекламирует подписку на сервис.

• Тема — о чем разговаривали клиент и оператор.

• Итоги — к чему привел разговор. Итоги подводятся для каждой причины диалога. Примеры:

  • для входящего обращения — оператор помог решить проблему клиента;
  • для исходящего обращения — клиент купил подписку.

Чтобы результаты анализа в дальнейшем были точнее, оценивайте их на вкладке Анализ от YandexGPT для каждого диалога. Модель YandexGPT обучается по оценкам.

При построении отчета вы можете использовать нейропараметр. Он представляет собой характеристику диалога, по которой SpeechSense проводит семантический анализ и определяет, содержит ли диалог эту характеристику. Есть два способа применения нейропараметров:

• Как фильтры диалогов. В отчет можно добавить, например, диалоги только на конкретную тему.
• Как параметр оценки (только в отчете «Форма оценки»). Можно посмотреть долю диалогов, например, с определенным итогом относительно всех диалогов в выборке отчета.

О настройке нейропараметров читайте в инструкции.

Фильтрация диалоговФильтрация диалогов

Фильтры определяют условия, по которым выполняется поиск диалогов.

Фильтры делятся на следующие типы:

• Оператор — данные оператора.
• Клиент — данные клиента.
• Бот (только для чатов) — данные бота.
• Статистики речи (только для аудио) — критерии качества речи оператора и клиента во время разговора. Например, скорость речи оператора или клиента, прерывал ли кто-то из них собеседника.
• Общие метаданные — данные о записанном разговоре или переписке из чата.
• Теги клиента и Теги оператора — классификаторы, которые применяются к результатам распознавания разговора или к текстовым сообщениям. Подробнее о тегах.
• Анализ от YandexGPT — критерии качества работы оператора и особенности поведения клиента во время диалога. Например, был ли вежливым оператор, хамил ли клиент.

Для каждого фильтра указывается одно или несколько значений — условий фильтрации. Значения могут быть четырех типов:

• Дата — диапазон дат выбирается из календаря.
• Текстовый — вводится строка. Поиск выполняется по полному совпадению.
• Числовой — указывается диапазон чисел. Можно указать обе границы диапазона либо только одну из них. Чтобы найти конкретное значение, укажите его и в верхней, и в нижней границе. Значения границ включаются в диапазон фильтрации.
• Логический — выбирается значение Да или Нет.

Можно использовать одновременно несколько фильтров. В этом случае будут найдены диалоги, которые удовлетворяют всем заданным условиям.

Связанные диалогиСвязанные диалоги

В некоторых CRM-системах чаты, которые относятся к одной задаче, группируются. Например, могут быть сгруппированы все чаты с клиентом, который обращался несколько раз с одним и тем же запросом. При загрузке данных в SpeechSense вы можете указать дополнительный параметр ticket_id, тогда такие чаты будут сгруппированы в связанные диалоги.

В каждом из связанных чатов доступна кнопка вида , с помощью которой можно перейти на страницу связанных диалогов. На ней доступна для просмотра следующая информация о диалогах:

• В верхней части страницы — метаданные чатов.
• На вкладке Диалог — содержимое всех связанных чатов. Для каждого чата отображается своя иерархия тегов. Внутри одного чата возможен текстовый поиск.
• На вкладке Анализ от YandexGPT — резюме, автоматически сгенерированные YandexGPT API на основе семантического анализа.