Как выявить проблемные разговоры в контакт-центре, с помощью модулей: словари, логические запросы, чек-листы.
В этой статье расскажем как работают базовые функции системы речевой аналитики, какие отчеты можно построить при помощи данных функций и какие кейсы реализовать.
Задача статьи не прорекламировать продукт речевой аналитики, а помочь читателю четко представить конкретные возможности, чтобы в дальнейшем спроецировать их на свой бизнес.
Прежде чем перейти к разбору каждой функций речевой аналитики, давайте обозначим общий принцип работы подобных систем. Он предполагает три основных этапа:
Перевод речи в текст
Импорт метаданных контакт-центра
Формирование аналитических отчётов на пересечении текстов и метаданных
Именно о третьем этапе и пойдёт речь в нашей статье, а именно о ключевых составляющих отчетов.
Кит №1. Словари
Словарь - это набор слов или фраз, характеризующий какую-то конкретную тему. В качестве примеров словарей можно привести словари слов-просторечий, словари слов, выражающих недовольство, ругательства, словарь определённой группы товаров, словарь вежливых слов и многие другие. Любая система речевой аналитики включает в свой состав готовые словари, а также даёт возможность создавать свои собственные.
После того как словарь сформирован, система построит отчёт с указанием статистики и списка записей, в которых были обнаружены слова из словаря. Эта простая функция поможет в таких кейсах, как выявление проблемных разговоров и поиск взаимодействий по конкретной категории продуктов или услуг.
Кит №2. Логические запросы
В общении между клиентом и оператором очень важен контекст. Словари лишь частично помогают в том, чтобы выявить интересующие аналитика кейсы, так как они одномерны. Для обеспечения максимальной глубины поиска существует второй кит системы речевой аналитики - логические запросы. Логические запросы включают в себя два основных набора параметров: операторы и контекстные правила. Доступны стандартные операторы отрицания, логического «И» и логического «ИЛИ». В состав контекстных правил входят такие правила, как «Присутствует», «Отсутствует», «Около», «Начало», «Завершение». Логический запрос может состоять из нескольких контекстных правил, объединённых логическими операторами на усмотрение аналитика.
Отметим важный момент - в логических запросах можно использовать словари, которые мы описали чуть раньше. Это очень удобно, поскольку позволяет очень компактно представить поисковый запрос.
Для каких же кейсов подойдёт эта более продвинутая функция системы речевой аналитики?
В первую очередь это кейсы отслеживания приветствия и прощания, контроль эффективности обработки оператором конфликтных ситуаций, выявление случаев неполноты предоставления информации, обработка ожидания на линии.
Кит №3. Чек-листы
Как следует из названия, чек-лист позволяет проверять набор параметров. В этом его основное отличие от словарей и логических запросов, которые направлены на точечный анализ по определенному критерию. Чек-лист представляет собой набор вех, каждая из которых имеет определенный вес. Разговор анализируется и если условие определённое в вехе, выполнено, то оценка разговора увеличивается или уменьшается на указанное в свойствах вехи значение. Как же определить веху? Думаю, вы уже догадались - при помощи логического запроса! Теперь мы можем построить отчёт, который позволит всесторонне оценить операторов и выставить им автоматические баллы, определить зоны роста. Именно чек-листы следует использовать для комплексного анализа качества обслуживания и объективной оценки работы операторов.
Заключение
Мы разобрали реальные кейсы, которые можно решать при помощи данных функций. В следующих статьях продолжим освещать возможности этого класса систем, оставайтесь на связи. Для более детального погружения в тему, посмотрите наш вебинар на эту тему.