Кейсы
Речевая аналитика для коллекторского агентства

Кейс: Речевая аналитика для коллекторского агентства

Речевая аналитика для коллекторского агентства: как автоматизировать контроль качества и анализировать в 5 раз больше звонков

Когда работа колл-центра влияет не только на финансовый результат, но и на сохранение бизнесом лицензии, контроль качества становится задачей № 1. В «Агентстве судебного взыскания» с помощью речевой аналитики научились выявлять нарушения правил общения сотрудников с должниками на всем потоке звонков.

Клиент

«Агентство судебного взыскания» — федеральная юридическая компания, которая специализируется на взыскании долговых обязательств в партнерстве с крупными банками и МФО.

По закону сотрудник коллекторского агентства не имеет права оказывать психологическое давление или угрожать заемщику. Он должен предупреждать о записи разговора и следить за неразглашением персональных данных в случаях, предусмотренных законом.

За нарушение этих требований компания несет ответственность по закону. Несоблюдение правил может привести к судебным разбирательствам, штрафам, а также иным наказаниям вплоть до запрета на осуществление коллекторской деятельности.

Требовалось решение, которое позволит автоматизировать контроль за соблюдением требований законодательства сотрудниками и увеличить объем прослушиваемых звонков. Выходом из ситуации стала речевая аналитика CoMagic.

Цель

Выстроить систему, которая позволит выявлять нарушения регламентов при разговоре сотрудника с клиентом.

Рассказывает начальник
отдела обучения

Когда мы решили внедрить контроль качества для коллекторского отдела, сразу сделали ставку на речевые технологии. Автоматизация юридических услуг — приоритетное для нас направление. Тестировали разные решения, но большую часть наших требований закрыл именно CoMagic. Отдельно хотела отметить сервис и поддержку — ребята помогают разобраться с продуктом, найти ошибки в настройке, быстро решают все вопросы.

Тарасова Наталья Андреевна

Хотите так же?
Мы расскажем как!

Прослушивание звонков аудитором

До января 2020 года звонки прослушивались аудитором, но не в том объеме, которого требовала специфика компании. Основная часть приходилась на прослушивание диалогов:

при обучении новых сотрудников
при поступлении
жалоб от должников
на усмотрение руководителя
(если замечено явное нарушение)

Аудитор нашел проблему, но не решение

С января 2020 года в компании стали уделять еще больше внимания контролю качества общения с должниками, и аудитор выявил ряд общих признаков несоблюдения регламента разговора.

Переход на речевую аналитику CoMagic

По мере масштабирования колл-центра количество аудиторов пришлось бы постоянно увеличивать. Однако в этом случае невозможно исключить человеческий фактор: в силу усталости или невнимательности оператор мог допустить ошибку и пропусить некорректный диалог.

Тарасова Наталья

начальник отдела обучения

Когда в компанию пригласили аудитора, в колл-центре коллекторского отдела работало 12 сотрудников. Аудитор выборочно мог прослушать не более 5% диалогов. И даже на этой выборке мы видели, что есть проблемы, которые срочно надо решить. С помощью речевой аналитики CoMagic мы смогли получить практически 100% распознанных звонков в неделю.

Речевая аналитика CoMagic позволяет:

получать текстовую расшифровку звонков,
автоматически тегировать разговоры по заранее определенным словам;
выполнять поиск в диалогах по ключевым словам и фразам;
формировать отчеты о работе операторов, опираясь на чек-листы, в которых фиксируется употребление или отсутствие ключевых слов скрипта разговора.

Составление и внедрение чек-листа для тегирования

В компании начали готовить теги для разметки диалогов. Аудитор составил список слов-маркеров, которые заносились в теги. 2 новых тега добавляли в систему CoMagic каждую неделю. Затем прослушивали отмеченные системой звонки и вносили корректировки.

Примеры настройки тегов в интерфейсе речевой аналитики CoMagic

Для одного из тегов был разработан словарь некорректного общения, которое не всегда очевидно. Так, если должник говорит «грубите», «хамите», есть вероятность нарушений со стороны сотрудника. Или специалист может назваться приставом, что тоже нарушение — введение в заблуждение. Сервис речевой аналитики CoMagic фиксирует такие слова, и они сразу попадают в отчет.

Пример настройки правил для тега «Некорректное общение»

В итоге получили чек-лист из 8 параметров, среди которых «Провокация», «Некорректное общение», «Представление», «Приветствие», «Нецензурная лексика» и др.

После внедрения речевой аналитики аудитор стал прослушивать лишь те звонки, в которых найдены признаки нарушения правил, то есть проставлен соответствующий тег.

Теперь за аудитором фактически остается лишь доработка тегов и корректировка отчета. Он просматривает чек-лист по всем сотрудникам, отмечает новые слова-маркеры, корректирует оценку менеджера по результатам звонка.

Динамика качества работы сотрудников с разбивкой по основным отслеживаемым параметрам

Речевая аналитика позволила отслеживать выполнение внутренних правил. Например, если заемщик согласен оплатить задолженность, со стороны оператора мало сказать «Хорошо, принято!». Сотрудник должен проговорить, как именно должник будет это делать.

Рассказывает начальник
отдела обучения

Для нас ключевое преимущество CoMagic в том, что это не разрозненные опции, а полноценная система речевой аналитики. После тегирования готовимся внедрять воронку продаж — автоматически распределять звонки по их типу. Например, если с должника взято обещание платежа, значит с ним должны проговорить сроки, за которыми надо следить. Я много лет работаю со звонками, с контролем качества, и сейчас, видя возможности речевой аналитики, искренне не понимаю, почему она до сих пор не внедрена повсеместно.

Тарасова Наталья Андреевна

Результаты

Речевая аналитика позволила: