Как речевая аналитика прокачивает маркетинг

17 Июня 2019
Время чтения: 13 минут
logo
5 4 30

Исследование Market Research Future подтверждает: востребованность речевой аналитики растет. С чем это связано? Увеличивается количество голосовых и телефонных взаимодействий между потребителями и компаниями, при этом бренды продолжают работать над повышением удовлетворенности клиентов. Рассказываем подробнее, что такое речевая аналитика, как она работает, где применяется и как может прокачать ваш маркетинг уже сегодня.

Динамика рынка решений для речевого анализа

Динамика рынка решений для речевого анализа до 2022 года. Источник: Market Research Future


Что такое речевая аналитика

Рано или поздно перед любым бизнесом встают вопросы: «Где найти потенциал для роста? Как увеличить конверсию из звонка в продажу? Как узнать, чего хочет клиент, и наилучшим образом удовлетворить его потребность?» Чтобы ответить на них и принять верные стратегические решения, нужно проанализировать огромный массив телефонных разговоров сотрудников компании с клиентами. Речевая аналитика позволяет сделать это быстрее, дешевле и с большей точностью.

Речевая аналитика — это технологии и методы, используемые для извлечения практически полезных знаний из потоков речевой информации.

Разговоры можно анализировать на разных уровнях:

  • по ключевым словам,
  • по определенным тематикам,
  • по тональности обращений,
  • по эмоциям и т.д.

Наиболее широко речевую аналитику используют для повышения эффективности работы контакт-центров. Она помогает контролировать работу операторов, выявлять их ошибки и корректировать работу, анализировать удовлетворенность клиентов и улучшать взаимодействие с ними.

Применение речевой аналитики в контактном центре

Применение речевой аналитики в контактном центре

Используемая в разных сферах, речевая аналитика помогает улучшить качество обслуживания клиентов, найти точки роста в бизнесе и в конечном счете увеличить прибыль компании.


Технология распознавания речи

Речевая аналитика основана на технологии распознавания речи. Она применяется в четырех основных направлениях:

  • распознавание речи для систем голосового обслуживания. Это хорошо всем знакомые Siri (iPhone), голосовой поиск Google, IVR-системы во многих колл-центрах — службах поддержки мобильных операторов, почты, РЖД и т.д.,
  • распознавание и идентификация по голосу — голосовая биометрия, используемая в банках,
  • аналитика эмоций, используемая в дополнение к аналитике речи, для более точного определения «плохих» и «хороших» обращений,
  • собственно речевая аналитика.

Как работает технология: звук попадает в модуль распознавания речи, оцифровывается и преобразуется в текст. С полученными текстовыми данными дальше и работает система. Например, Google анализирует их и предлагает решение в виде поисковой выдачи. В сфере голосовых помощников система передает текстовые данные в облако и выполняет нужную команду. А в речевой аналитике руководитель контакт-центра, к примеру, исследует полученную информацию для контроля работы своих сотрудников.


Речевая аналитика в маркетинге

Сфера применения технологии в маркетинге — телефонные звонки. Зачем маркетолог слушает звонки?

  • Для оценки качества привлекаемого трафика (слушает, о чем говорят обратившиеся клиенты).
  • Для разметки звонков по свойствам и построения сквозной аналитики (воронки продаж, где целевое действие — звонок с этими свойствами).
  • Для общей оценки эффективности канала.
  • Для выявления вопросов клиентов и последующих изменений на сайте.
  • Для выявления фрода, спамных и нецелевых звонков и определения их доли.
  • Для выявления случаев, когда оператор выстроил «некорректную коммуникацию». В дальнейшем эти случаи можно проанализировать вместе с руководителем отдела продаж или колл-центра.

Когда количество звонков не позволяет заниматься прослушкой самостоятельно, маркетологи обращаются к подрядчикам. Стоимость такой услуги для бизнеса стартует с 3 руб. за минуту прослушивания, при этом не исключаются погрешности в оценке.

С помощью инструмента речевой аналитики звонки обрабатываются автоматически, что позволяет сделать это в бОльших масштабах и значительно дешевле. Технология распознавания голоса работает быстрее, удобнее и точнее, так как исключается возможность человеческой ошибки. В конечном итоге речевая аналитика помогает маркетологу экономить бюджет и предоставляет данные для выполнения всех озвученных выше задач.

Рассмотрим, как это происходит, на примере.

Компания «ДомСтройСдавайСнимай», как вы догадались, занимается продажей и арендой недвижимости. В ее контакт-центр поступает более 15 000 звонков в месяц. Оператор отвечает на звонок, узнает запрос клиента и перенаправляет его на нужного специалиста. Руководителю маркетинга крайне важно понимать соотношение обращений по разным направлениям бизнеса компании и их динамику в рамках рекламных кампаний, чтобы затем правильно распределить рекламный бюджет.

Прослушка и проставление тегов по всем звонкам обошлись бы компании минимум в 70 000 руб. в месяц. Речевая аналитика способна выполнить эту задачу быстрее и с меньшими затратами. Инструмент автоматически преобразует звонки в текст, затем анализирует полученные данные и присваивает тег каждому разговору.

Теги разговоров

В результате маркетолог получает отчет с четким соотношением спроса по каждому направлению, видит динамику обращений и может оценить эффективность каждого рекламного канала в разрезе нужного направления бизнеса.

Отчет


Как работает речевая аналитика в CoMagic

Первый этап — все звонки записываются и становятся доступны для прослушки в личном кабинете. Второй этап — разговоры преобразовываются в текстовый формат.

Для этого мы используем движок распознавания речи от «Центра речевых технологий». Он создан специально для колл-центров, технология от ЦРТ признана лучшим решением для распознавания слитной спонтанной речи согласно независимому тестированию Фонда перспективных исследований.

Преобразованные в текст разговоры становятся доступны в личном кабинете и уже сами по себе могут выступать источником инсайтов. Например, когда нужно проанализировать отдачу от только что стартовавшей рекламной кампании: запустив поиск по ключевому слову, легко найти нужные разговоры и изучить обратную связь от клиента.

Речевая аналитика

Третий этап — анализ и тегирование полученных текстовых документов. Для этого мы используем SmartTag — инструмент автоматической оценки содержания и разметки звонков. В его основе лежит разработанная нами нейронная сеть. Она использует текстовый документ для анализа его содержания и тегирует обращения по заданным параметрам:

  • типу обращения,
  • теме обращения,
  • проблеме клиента,
  • типам клиентов (новый или действующий),
  • отработке скрипта оператором,
  • грубости оператора или клиента.

На выходе вы получаете готовые отчеты о качестве и количестве звонков.

Отчет о звонках

SmartTag — самообучающаяся система, так как она постоянно совершенствуется: улучшает качество распознавания, изучает нужную терминологию и контекст обращения. Начать обучение можно с 1000 размеченных звонков и дальше повышать точность тегирования.

Приведем пример из сферы авто. Запущена рекламная кампания по продаже автомобилей. По прошествии 2 недель видим, что 40% звонков — обращения по сервису, а не по продажам. Из-за этого KPI по количеству продаж не выполняется.

Что делать? Так как главная цель — повысить продажи, необходимо выявить все звонки, по которым люди покупают только сервис, и проанализировать, по каким ключевым словам и каналам они приходят. Затем скорректировать настройки рекламы, чтобы тратить меньше денег на такие запросы.

В системе аналитики есть информация по количеству звонков, но нет информации о том, чего именно хотел потенциальный клиент. Поэтому слушать звонки приходится самому маркетологу.

Решение: с помощью SmartTag запускаем автоматическое проставление тегов на основе расшифровки звонков. Выделяем тему обращения и автоматически тегируем: сервис, продажа, нецелевой. Смотрим, откуда идут звонки по тегу «сервис» и «нецелевой», и понижаем ставки на такие запросы. Средства распределяем на целевые звонки с высокой конверсией в продажу. KPI — Done!


Речевая аналитика и продажи

Для руководителя отдела продаж речевая аналитика не менее полезна, чем для маркетолога. Для них мы разработали такой инструмент, как Отчет по соблюдению чек- листов.

Чек-листы — то, что есть у многих руководителей отдела продаж. Они нужны для контроля коммуникации сотрудников с клиентами, и речевая аналитика помогает отслеживать соблюдение этих чек-листов. В автоматическом режиме будет отмечаться, отвечает ли данный звонок пунктам из чек-листа или нет. Конечный интерфейс — это отчет по всем операторам, где каждому присваивается оценка.

Проверка сотрудников

Например, чек-лист состоит из нескольких блоков: приветствие, обращение по имени, приглашение в офис, обработка возражений и т.д. Каждому блоку ставится оценка. В результате руководитель отдела продаж видит полную картину по работе своих сотрудников и может оценить каждого по отдельности. Он понимает, в какую сторону ему нужно двигаться и что он может улучшить в работе отдела продаж.


В чем сила, CoMagic?

Речевая аналитика помогает маркетологу строить полноценную сквозную аналитику. Выстраивать воронку продаж и отслеживать эффективность рекламы на каждом этапе: от показа рекламного объявления до успешного разговора с сотрудником компании. Становится быстрее и точнее мониторинг эффективности каналов, продаж по группам товаров и целевой аудитории.

Речевая аналитика дает возможность сегментировать аудиторию. Вы можете выбрать любой параметр и классифицировать звонки по нему, отсеяв при этом нецелевые.

Еще одна важная задача маркетолога — изучение потребительских запросов, динамики/направлений их изменения.

Семен Суслин,
менеджер по продукту CoMagic

Как это работает: вы говорите системе: «Обрати внимание на звонки, которые мы отметили тегом, и учись находить похожие (например, в авто обрати внимание на звонки, которые были с пометкой “сервис”)». Система обучается и вырабатывает алгоритм поиска. При поступлении нового звонка система оценивает его — похож он или нет. Если похож, автоматически ставится тег «сервис».

Для сферы авто мы добавили предустановленный алгоритм поиска для решения типовых задач, т.е. SmartTag нет необходимости анализировать звонки и обучаться. Мы научили систему определять звонки «клиент обратился по сервису» и «клиент обратился по продаже», настроили речевую аналитику и заботливо добавили ее пользователю. Для автоматического тегирования таких звонков нужно просто нажать кнопку «ВКЛ».

Семен Суслин

SmartTag анализирует соответствие разговора шаблону и помечает нестандартные ситуации. Таким образом, быстрее выявляются и разрешаются сложные случаи в переговорах с клиентами.

С помощью данных речевой аналитики разрабатываются стратегии удержания и уменьшения оттока клиентов. Речевая аналитика дает возможность маркетологу услышать каждого клиента и удовлетворить его запрос.


Объединяя маркетинг и продажи

Сотрудничая с большим количеством компаний, мы часто сталкиваемся с такой ситуацией:

Объединяя маркетинг и продажи

С помощью инструментов речевой аналитики мы строим мир, где маркетинг и продажи не воюют друг с другом, а работают сообща. Маркетолог оценивает входящие звонки одним кликом, трекает коммуникацию с клиентами, строит воронку продаж и отслеживает эффективность рекламы. Для этого в его арсенале SmartTag, автотег и расшифровка звонков. Руководитель отдела продаж улучшает качество взаимодействия с клиентами, выстраивает коммуникации таким образом, чтобы конверсия была выше. Для этого он использует автотег и чек-листы.

Инструменты речевой аналитики делают работу обоих отделов прозрачной. Они начинают работать как единый механизм, и это правильно. Ведь, по сути, у маркетинга и продаж общая цель — привести как можно больше клиентов в компанию. И речевая аналитика позволяет достигать этой цели быстрее и эффективнее.



(10)
4.1/5
Оцените статью
Поделитесь с друзьями
Вы эксперт в
интернет-маркетинге?

Опубликуйте материал в нашем блоге

Содержание:
Будем на связи!