В чем ограничение традиционного контроля качества?
В колл-центрах качество обычно проверяется выборочно: супервайзер прослушивает и оценивает небольшую часть звонков. Проблемы в остальных звонках — повторные обращения, недовольство, отклонения от скрипта — остаются незамеченными.
В результате решения принимаются на основе неполных данных, а проблемы выявляются поздно.
Что делает ИИ-аналитика звонков?
ИИ-аналитика звонков автоматически преобразует каждый разговор в текст, оценивает эмоциональный фон клиента и оператора, выставляет баллы по таким критериям, как приветствие, эмпатия, решение проблемы и соответствие скрипту, и готовит краткое резюме каждого звонка.
Тот же подход применяется к письменным каналам: переписка в WhatsApp, Messenger и Telegram анализируется по тем же критериям.
Какие результаты это дает?
Руководство видит тенденции по всем звонкам: какие темы порождают повторные обращения, каким операторам нужно обучение, какие шаги скрипта не работают. Супервайзеры же тратят время не на случайные звонки, а на проблемные случаи.
Что нужно для внедрения?
Основные условия: качественное распознавание речи на азербайджанском языке, интеграция с системой телефонии, модель оценки, соответствующая собственным критериям организации, и безопасное хранение данных.
Решение, работающее на CPU-серверах, снижает затраты на инфраструктуру и позволяет обрабатывать данные внутри организации.