Вебинар с Yandex SpeechSense - Анализ голосовых и текстовых коммуникаций

Привлечение и представление ключевого докладчика Участникам предлагается оставить отзыв о качестве звука и поделиться своим местоположением. Сессию ведет Артем, менеджер проекта в Yandex Cloud, который специализируется на взаимодействии с клиентами в отношении продукта Yandex Speech Sense. Он помогает клиентам от определения целей пилотного проекта до настройки системы и достижения бизнес-результатов с помощью этого инструмента.

Изучение бизнес-функционала сервисов Яндекса Цель вебинара - показать, как сервисы Яндекса выходят за рамки простых приложений, таких как заказ такси; они предлагают важные функции для бизнеса, которые могут принести ощутимые выгоды. Участникам предлагается пообщаться в чате и поделиться своим опытом работы с этими сервисами, пока идет подготовка к презентации, демонстрирующей ключевые функции.

Знакомство с речевой аналитикой Яндекса Артем представляет презентацию, в которой основное внимание уделяется речевой аналитике Яндекса и ее влиянию. Он подчеркивает свою роль в работе с клиентами и пилотных проектах, в которых успешно приняли участие более 100 компаний. Выводы, полученные на основе этого опыта, формируют представление о текущем рынке речевой аналитики в России.

Рост рынка речевой аналитики Рынок речевой аналитики в последнее время значительно вырос, и в настоящее время доступно более 50 продуктов по сравнению с предыдущими годами. Этот рост включает как традиционные сервисы, так и инновационные подходы в рамках облачных решений, таких как SPE (Speech Processing Engine). Преобладают традиционные методы, но небольшой процент пользователей внедряет новые технологии.

Понимание традиционных подходов Традиционные подходы в значительной степени основаны на создании словарей для эффективного поиска во время звонков или чатов. Эти базовые элементы расширяют функциональность, позволяя пользователям фильтровать диалоги на основе определенных критериев, таких как ключевые слова или фразы, обеспечивая при этом точность поиска.

Проблемы, с которыми сталкиваются клиенты Проблемы возникают из-за нехватки квалифицированного персонала, способного самостоятельно эффективно настроить системы речевого анализа; квалифицированные аналитики в этой области встречаются редко, что усложняет настройку самообслуживания для клиентов, стремящихся к автономии без помощи специалистов.

Использование речевого анализа для поддержки клиентов Компания использует речевой анализ для оценки взаимодействия с клиентами в отделе поддержки. Это включает в себя анализ тем звонков, таких как оплата услуг и запросы на выставление счетов, с использованием инструментов нейронной сети. Эффективность работы операторов оценивается на основе их способности устранять проблемы во время звонков, при этом формируются отчеты, в которых указываются успешные решения и области, требующие улучшения.

Повышение Удовлетворенности Клиентов За Счет Анализа Обратной Связи Показатели удовлетворенности клиентов собираются с помощью рейтинговой системы, с помощью которой клиенты могут оценить свои впечатления после звонков. Все разговоры анализируются независимо от того, были ли выставлены оценки, что позволяет получить представление о жалобах или неудовлетворенности клиентов. Анализ включает в себя просмотр стенограмм диалогов для выявления любых недоразумений или ключевых вопросов, поднятых клиентами.

Внедрение инноваций в коммуникационные процессы благодаря интеграции с Яндексом Интеграция с сервисами Яндекса продолжается с момента основания компании; они используют технологию синтеза голоса для эффективного преобразования речи в текст. Кроме того, возможности искусственного интеллекта Яндекса помогают автоматически создавать бизнес-документы на основе резюме разговоров. Эти инновации упрощают работу и значительно улучшают процессы взаимодействия с клиентами в организации.

Определение целей для эффективной речевой аналитики Артем рассказывает о важности консалтинга в области речевой аналитики, подчеркивая, что компании должны сначала определить свои цели и задачки для эффективного внедрения. Процесс начинается с понимания потребностей клиентов на основе предыдущего опыта, за которым следует интеграция данных для соответствующей адаптации услуг. Этот структурированный подход обычно занимает две недели, прежде чем продемонстрировать результаты с помощью регулярного анализа.

Эффективная интеграция записей диалогов Следующий этап включает в себя интеграцию записей диалогов в систему, предназначенную для постоянного анализа, что обычно занимает менее суток. Основное внимание уделяется выявлению лучших практик, основанных на обширном опыте работы контакт-центров, для повышения операционной эффективности и улучшения результатов, связанных с речевой аналитикой.

Сокращение Оттока Клиентов За Счет Автоматизации В качестве примера можно привести краудфандинговую платформу Jet, целью которой было снизить отток клиентов за счет создания инструментов, ориентированных на запросы о выводе средств. Благодаря автоматизации создания тегов, связанных с этими запросами, с использованием передовых технологий, таких как Yandex GPT, была достигнута значительная экономия времени по сравнению с традиционными методами, а также эффективная классификация рисков, связанных с выводом средств.

Превращение Отказов в Возможности Салоны Royal Ti столкнулись с трудностями при преобразовании отмененных встреч в реальные визиты; анализ взаимодействия по телефону показал, что 70% операторов отменили встречи без дальнейшего участия. Внедрение стратегий привело к тому, что некоторые сотрудники вместо этого предложили варианты перепланировки, что привело к увеличению доступности услуг и увеличению доходов на этапах пилотного тестирования.

.Eda Яндекса Еды искала автоматизированные решения для оценки диалогов, касающихся процессов выполнения заказов, обеспечивающие эффективное соблюдение стандартов качества без ручного контроля, который ранее требовался от сотрудников, оценивающих звонки вручную. Этот переход значительно улучшил показатели производительности по показателям эффективности продаж, а также полностью устранил требования к обучению благодаря технологическим достижениям, внедренным с помощью недавно внедренных аналитических систем.

Интеграция распознавания речи с отраслевой терминологией В центре обсуждения - интеграция систем распознавания речи со специфической терминологией для различных отраслей промышленности, в частности сельского хозяйства. Подчеркивается важность наличия обширного набора данных для обучения этих систем, что позволяет предположить, что для эффективного обучения и точного распознавания уникальных терминов необходимы тысячи записей.

Доступ к текстовым Переводам через платформу Яндекса Клиенты могут получать текстовые переводы через онлайн-платформу, предоставляемую Яндексом. Доступны два варианта: прямой доступ через пользовательский интерфейс или поиск данных через дилеров. Текущая интеграция позволяет легко отображать данные в установленные сроки, но требует дополнительной технической настройки со стороны клиентов.

Усиление Интеграции между Коммуникационными Платформами Возможности интеграции распространяются на любой чат-сервис, где текст может быть эффективно извлечен и проанализирован. Предстоящие усовершенствования будут способствовать более плавному соединению между телефонией, CRM-системами и чат-платформами, обеспечивая при этом легкую загрузку диалогов в систему без необходимости значительных усилий по программированию на стороне клиента.

Обеспечение безопасности Данных При Передаче Были учтены опасения по поводу безопасности данных при передаче; все процессы соответствуют строгим требованиям, гарантирующим защиту от несанкционированного доступа. Способность платформы безопасно обрабатывать конфиденциальную информацию была отмечена как ключевая особенность, которая позволяет потенциальным пользователям не беспокоиться о конфиденциальности при использовании облачных сервисов, таких как Yandex Cloud.

"Признание качества": Факторы, влияющие на результаты работы. "Распознавание качества" относится не только к технологии, но и к таким факторам, как четкость звучания динамиков и фоновый шум, влияющим на результаты работы в задачах анализа голоса в различных средах, что указывает на постоянные улучшения, регулярно вносимые на основе отзывов пользователей, которые помогают поддерживать высокие стандарты, несмотря на внешние проблемы, возникающие во время звонков или разговоров, записанных в неидеальных условиях.

Важность Аудиоформата При Анализе Голоса. Клиенты выразили заинтересованность в понимании того, насколько хорошо аудиоформаты влияют на качество записи; было отмечено, что стереоформат обеспечивает лучшую аналитическую информацию по сравнению с моно, в первую очередь потому, что двухканальная запись позволяет более четко различать выступающих - значительное преимущество, особенно актуальное в сценариях поддержки клиентов, связанных с взаимодействием оператора и клиента по телефонным линиям.