Проверяется один-два процента разговоров
На прослушивание уходит 15–25 минут на запись, поэтому за неделю supervisor разбирает десять-пятнадцать звонков из тысячи. Остальные разговоры не оценивает никто.
Контроль качества
Слушаем каждый разговор вместо выборочных двух процентов
Расшифровываем записи с разделением по говорящим, превращаем скрипты и чек-листы в автоматические правила и оцениваем соблюдение регламента по всей линии. Отдельно показываем причины недовольства клиентов и темы, где оценки падают.
Или сразу: +7 (962) 368-39-51 Telegram
100%
звонков расшифровывается и оценивается
WER
качество распознавания под ваш словарь
real-time
подсказки оператору во время разговора
CSAT
оценки связаны с причинами недовольства
Почему контроль качества не работает
Руководитель поддержки физически не может прослушать линию целиком, а те несколько разговоров, которые он выбирает, почти всегда оказываются нетипичными.
Скрипт есть, а соблюдение не проверить
Регламент требует назвать себя, уточнить задачу, предупредить о записи и предложить дополнительное решение. Проверить это можно только прослушиванием, поэтому требования остаются на бумаге.
Конфликтные диалоги всплывают после эскалации
О раздражённом клиенте и сорванном разговоре узнают из жалобы или из отзыва, когда исправить впечатление уже нельзя. Сигнал о проблеме существует в записи, но обрабатывается слишком поздно.
Оценки падают, причина неизвестна
CSAT снижается второй месяц, но в отчётах видно только цифру. Связать падение с темой обращения, конкретным продуктом или сменой операторов никто не может.
Коучинг строится на субъективной оценке
Разбор с оператором сводится к фразам «клиент был недоволен» и «надо быть внимательнее». Без конкретных эпизодов и цитат такой разговор не меняет поведение на линии.
Запись и хранение разговоров не регламентированы
Непонятно, сколько хранятся записи, кто имеет к ним доступ и как клиент узнаёт о записи. При проверке или обращении клиента ответить на эти вопросы нечем.
Что входит в речевую аналитику
Четыре блока: расшифровка, формализованные правила оценки, работа с разговором в реальном времени и аналитика для обучения линии.
Расшифровка и разделение по говорящим
Превращаем записи в текст, пригодный для автоматической проверки, и размечаем, кто и когда говорил.
- Потоковое распознавание речи с диаризацией: реплики оператора и клиента разделены
- Отраслевые словари: названия продуктов, артикулы, аббревиатуры, имена
- Отметка перебиваний, пауз и участков тишины длиннее десяти секунд
- Оценка качества распознавания по WER на размеченной вручную выборке
Правила и чек-листы вместо прослушивания
Скрипт и регламент описываются формальными правилами, поэтому проверяется каждый разговор, а не выборочный.
- Обязательные фразы: приветствие, представление, предупреждение о записи
- Запрещённые формулировки и слова-маркеры раздражения в речи оператора
- Проверка этапов: выявление потребности, предложение решения, следующий шаг
- Автоматическая оценка по баллам с сохранением ссылки на конкретный фрагмент
Подсказки оператору в реальном времени
Система помогает во время разговора, а не только фиксирует результат после его окончания.
- Определение темы звонка и подсказка подходящей статьи базы знаний
- Предупреждение о риске конфликта по тональности и росту числа перебиваний
- Напоминание о незакрытых пунктах чек-листа до завершения разговора
- Автоматическое создание заявки из итогов звонка с заполненными полями
Аналитика тем, трендов и коучинг
Сводим тысячи разговоров в отчёт, по которому можно принимать решения о продукте и обучении.
- Тренды по темам и причинам недовольства в динамике по неделям
- Связь оценок качества и CSAT или NPS по операторам, сменам и продуктам
- Подборка реальных эпизодов для разбора с конкретным сотрудником
- Регламент хранения записей, разграничение доступа и журнал прослушиваний
Как внедряем речевую аналитику
Начинаем с пилота на архиве записей: он показывает реальное качество распознавания и проверяемость правил до интеграции с телефонией.
-
01 1–2 недели
Пилот на архиве записей
Берём 300–500 звонков за прошлый месяц, расшифровываем их и смотрим, насколько качество распознавания позволяет проверять скрипт. Считаем WER отдельно по операторам и по темам.
-
02 2–3 недели
Настройка распознавания и словарей
Дополняем словари терминами, названиями продуктов и аббревиатурами, настраиваем диаризацию и правила обработки плохих записей с шумом и обрывами связи.
-
03 3–5 недель
Правила оценки и интеграция
Формализуем чек-лист в правила, согласуем шкалу и веса, подключаем поток записей из телефонии и связываем оценки с заявками и оценками клиентов.
-
04 3–4 недели
Внедрение в контроль и коучинг
Переносим разбор качества на автоматические отчёты, обучаем супервайзеров работать со спорными срабатываниями, вводим регламент хранения и доступа к записям.
Качество распознавания определяет всё остальное
Речевая аналитика стоит на распознавании речи, и ошибки в тексте напрямую превращаются в ошибки оценки. Если система слышит вместо названия тарифа бессмысленный набор звуков, правило не сработает, а в отчёте появится ложное нарушение скрипта. Поэтому работу начинают не с правил, а с замера WER на ваших записях.
На качество влияют три вещи: словарь под отраслевую лексику, качество канала связи и корректная диаризация. Мы отдельно проверяем участки с плохой связью и с наложением голосов — обычно именно там скапливается основная доля ошибок, и их лучше исключать из оценки, чем считать нарушением регламента.
От оценки оператора к причинам недовольства
Автоматическая оценка сама по себе отвечает только на вопрос, соблюдал ли оператор скрипт. Бизнес-ценность появляется, когда эти оценки соединяются с темами обращений и с обратной связью клиентов: становится видно, что падение CSAT связано не с работой линии, а с изменением условий тарифа или с ошибкой в мобильном приложении.
Для этого расшифровки размечаются по темам, а оценки клиентов сопоставляются с конкретными звонками. Регулярный отчёт по причинам недовольства обычно становится входом не для поддержки, а для продукта: часть тем закрывается изменением интерфейса или текста уведомлений, и поток обращений падает без дополнительных операторов.
Запись и хранение разговоров: требования и практика
Запись разговора содержит персональные данные, поэтому к ней применяются те же требования, что и к другим данным клиентов: определённая цель обработки, ограниченный срок хранения, разграничение доступа и возможность удалить запись по обращению. Клиента необходимо уведомлять о записи в начале разговора — это одновременно и юридическое требование, и проверяемый пункт скрипта.
Практический регламент выглядит так: срок хранения задаётся по типу линии (обычно от трёх месяцев для сервисной поддержки до нескольких лет для продаж с договорными обязательствами), доступ к прослушиванию имеют только супервайзеры и служба качества, каждое прослушивание фиксируется в журнале, а расшифровки хранятся отдельно от аудио и с маскированием платёжных данных.
Частые вопросы
На записях телефонного качества WER обычно составляет от 8% до 20% до настройки словарей и снижается до 5–12% после их дополнения терминами и названиями продуктов. Мы всегда замеряем этот показатель на вашей выборке до внедрения: если связи плохие, а в разговорах много специфических артикулов, сначала обсуждаем, какие правила вообще имеет смысл проверять автоматически.
Да, если телефония передаёт аудио в потоковом режиме и есть интеграция с рабочим местом оператора. Система определяет тему звонка, подсказывает подходящую статью базы знаний и предупреждает о растущем риске конфликта. Подсказки приходят с задержкой в две-четыре секунды, поэтому они помогают в разговоре, а не заменяют его расшифровкой после завершения.
Нет, но изменит её содержание. Вместо прослушивания случайных звонков супервайзер разбирает спорные срабатывания, где оценка расходится с человеческим суждением, и работает с операторами по конкретным эпизодам. Такой разбор занимает меньше времени и даёт больше эффекта: обсуждается не общее впечатление, а конкретная реплика и её последствия для разговора.
Каждое срабатывание хранит ссылку на фрагмент расшифровки, поэтому решение проверяемо и оспоримо. Спорные случаи размечаются вручную и становятся материалом для настройки: мы уточняем формулировки правил, добавляем условия по контексту и исключаем участки с плохим распознаванием. Обычно после двух-трёх итераций доля ложных срабатываний опускается до приемлемого уровня.
AI для клиентского сервиса: другие направления
Смежные задачи, которые обычно решаются в одном проекте с этой.
Покажем, что слышно в ваших звонках
Пришлите несколько записей и ваш скрипт — вернём расшифровку, примеры нарушений и оценку качества распознавания для вашей лексики.