Современный Call-центр, или как эффективно использовать технологии спецслужб

Понедельник, 27 мая 2013 г.Просмотров: 5316Обсудить

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Современный Call-центр, или как эффективно использовать технологии спецслужб  В наушниках звучит голос бабушки, которая жалуется, что отправила документы в пенсионный фонд, а их там не получили. На экране компьютера голос трансформируется в кривую. По амплитуде колебаний система опознает, что разговор идет на повышенных тонах, а паузы между репликами свидетельствуют о волнении говорящего. В процессе общения с оператором тональность не меняется, и система автоматически относит звонок в зону риска, помечая красным значком.

Чтобы понять, насколько пользователи довольны работой call-центра, супервизоры, контролирующие операторов, обычно слушают 1-2% поступивших звонков и экстраполируют их на остальную базу. Гендиректор "Телеком-экспресса" Сергей Синягин и член совета директоров компании Дмитрий Витчинка утверждают, что система, установленная в call-центре, способна в автоматическом режиме оценить качество абсолютно всех разговоров, а их более 2 млн в месяц. Кроме того, по словам Витчинки, возможности технологии гораздо шире, чем контроль сотрудников. Ведь поступающие звонки — это колоссальная база для маркетинговых исследований. Правда, с ней надо научиться работать.

Звонок Якунину

"Российские железные дороги" едва ли ассоциируются с инновационной компанией, но именно они стали первым клиентом "Телеком-экспресса" и основным полигоном для испытаний. "Процесс ответов на звонки в РЖД был поставлен как в классической компании, которая этим вопросом занималась, но по остаточному принципу",— вспоминает Витчинка. В компании работали около 20 различных справочных служб, у которых было свыше 300 телефонов. Причем если по поездам дальнего следования имелась централизованная база данных, то узнать актуальное расписание электричек можно было только в справочной дороги, которой они принадлежали. Витчинка и Синягин, имевшие до "Телеком-экспресса" опыт работы в МТС и "Вымплекоме", предложили РЖД создать единый call-центр.

Хотя идея железнодорожникам понравилась, переговоры длились два года. Площадка компании в Москве открылась в 2009-м. Первый звонок принял лично президент РЖД Владимир Якунин. Первоначальные инвестиции в проект составили $30 млн, большая часть которых пришлась на заемные средства. Впоследствии к московскому офису добавились площадки в Ростове-на-Дону и Челябинске.

Летом 2012 года "Телеком-экспресс" купил компанию "Территория контактов" — аутсорсинговый call-центр "Вымпелкома". Для сотового оператора это был непрофильный актив. "Телеком-экспресс" таким образом вдвое увеличил масштабы своего бизнеса (сейчас у компании около 200 клиентов, которых обслуживают более 2 тыс. операторов) и попал в тройку крупнейших контактных центров в России наряду с "Телеконтактом" и подразделением международной Teleperformance.

"Телеком-экспресс" не скупился на оборудование и технологии. Он, в частности, единственный из аутсорсинговых call-центров приобрел разработки петербургского Центра речевых технологий (ЦРТ), который занимается распознаванием речи. Среди других клиентов ЦРТ, например, "Яндекс" и мексиканская полиция — она ловит преступников, вычисляя их по голосу.

Для оценки эффективности call-центров принято использовать количественные параметры. Хорошим уровнем считается, если на 80% звонков операторы отвечают в течение 20 секунд, а количество потерянных вызовов не превышает 5-10%. Программные комплексы, установленные в крупных call-центрах, также отслеживают продолжительность беседы, перебивал ли оператор клиента, кто говорил больше (оптимально, если в разговоре не было явного ведущего) и кто первый положил трубку (это должен сделать клиент). Разработки ЦРТ позволили добавить более тонкие фильтры — лексико-семантический анализ и оценку эмоционального состояния собеседников.

Тонкий слух

"Перезвоните, пожалуйста, вас не слышно",— трижды повторяет оператор, после чего кладет трубку. Если бы он произнес эту фразу два раза, система отметила бы, что он нарушил стандарты обслуживания.

С помощью лексико-семантического анализа также можно выяснить, понравился ли клиенту сервис, считает руководитель группы контроля качества дирекции технологии и контроля качества "Телеком-экспресса" Анна Бейгман. Самый простой индикатор — это слово "спасибо". Если человек употребил его в конце разговора, с вероятностью 80% он остался доволен.

Еще более тонкая настройка — оценка эмоционального состояния звонящего. Аппаратура реагирует на амплитуду колебаний голоса: чем они выше, тем хуже. Если кто-то из собеседников вдруг рассмеется, скорее всего, это будет воспринято как негативная реакция. Существуют и индивидуальные речевые особенности. Наконец, обмануть систему может плач ребенка рядом с телефонной трубкой. Однако в целом, как говорит Анна Бейгман, картина получается репрезентативной. Анализ эмоций использует, в частности, НПФ "Благосостояние". "В каком бы состоянии ни позвонил клиент, для нас важно, чтобы к концу разговора его настроение и тон сменились на положительные,— говорит Максим Элик, первый заместитель исполнительного директора НПФ "Благосостояние".— Мы добились того, что более чем в половине случаев контакт заканчивается на позитиве. Если этого не произошло, прослушиваем запись и разбираемся".

С учетом всех показателей звонки группируются по пяти уровням. Звонки, в которых оператор сработал на "отлично", отмечаются голубым значком, "хорошо" — зеленым, "удовлетворительно" — желтым, "плохо" — красным, если данных для анализа недостаточно — серым. Серых значков немного: система не успевает оценить звонок, если он длится менее 10 секунд. Супервизор прослушивает лишь "красные" звонки. При необходимости он может быстро связаться с недовольным клиентом, чтобы предотвратить дальнейшие претензии.

Генеральный директор компании "Телеконтакт" Денис Садовский считает: эффективно оценить качество работы операторов можно и без дорогостоящих технологий распознавания речи. "Чтобы понять, какой вкус у супа, не надо есть всю кастрюлю,— говорит Садовский.— Существуют стандарты, давно разработанные в нашей индустрии. Есть технология выборочного прослушивания операторов, которая позволяет выявить качество работы каждого сотрудника". Менеджер по развитию инновационных каналов продвижения фармацевтической компании "Астразенека" Сергей Мастягин придерживается иного мнения: "Если на результаты оценки завязано наказание или поощрение конкретного оператора, каждый звонок имеет значение. Никакой экстраполяцией нельзя объяснить сотруднику, почему он не выполнил задачу".

В конце 2012 года "Астразенека" стала использовать услуги "Телеком-экспресса" для продвижения своей продукции среди врачей. Кроме прочих KPI учитывается, в частности, сколько раз оператор употребил название препарата. "Это похоже на 25-й кадр,— сравнивает Сергей Синягин.— Допустим, в скрипте прописано, что нужно произнести слово не менее пяти раз, чтобы оно отложилось у потребителя. Ни один супервизор этого не посчитает, а системе все равно".

Впрочем, как оговаривается Мастягин, лексико-семантический анализ все же не основной показатель эффективности оператора. Ключевым критерием остается результативность звонков. Но однозначно сказать, какова в успешных продажах роль оператора, а какова — программы, нельзя. "Да, можно вычислить, что, продавая услуги сотовых операторов, лучше говорить "оптимальный тарифный план" и не говорить "снижать расходы". Но это вспомогательные вещи,— считает Садовский.— Сделать из неумелого продавца умелого никакая техника не поможет".

Всеслышащее ухо

В ритейле давно применяется методика mystery shopping, когда под видом обычного покупателя в магазин заходит ревизор. "Телеком-экспресс" стал проводить скрытые исследования на рынке call-центров. Ревизором здесь выступает все та же система речевого распознавания. Человек, позвонивший в call-центр, не подозревает, что, пока он говорит с оператором, программа ищет в его речи определенные ключевые слова и анализирует контекст их употребления.

Как правило, таких слов немного — пять-десять. Например, слово "сайт", если заказчика интересует взаимодействие с аудиторией в интернете. Или слово "тариф", когда компания желает узнать мнение потребителей о своей ценовой политике. Система фиксирует, если потребитель произносит нужное слово, и ищет рядом оценочные слова или словосочетания ("хорошо", "нравится", "ошибка", "проблема", "не работает" и т. п.). По ним определяется, было употреблено ключевое слово в позитивном, нейтральном или негативном ключе. Затем все это в виде статистических выкладок предоставляется заказчику.

Коммерческий директор компании "Телеком-экспресс" Ирина Брусенцева считает, что скрытые исследования позволяют решать две проблемы, с которыми сталкиваются call-центры во время прямого анкетирования. Во-первых, человек не подозревает, что является объектом изучения, а потому более раскован в своих суждениях. Во-вторых, система мониторит десятки или даже сотни тысяч входящих звонков — ограничение только в количестве людей, звонящих в call-центр. При традиционных исходящих обзвонах выборка получается на порядки меньше.

Впрочем, у методики есть и недостатки. Главная сложность — в богатстве языка. Однажды в "Телеком-экспрессе" провели простой эксперимент: посмотрели, как люди реагируют на вопрос, требующий утвердительного или отрицательного ответа. Специалисты выявили 20 различных вариантов ответа, среди них "да нет", "наверное", "мне это интересно", "предложите" и т. п. Проблема решается добавлением в алгоритм новых слов-индикаторов. Но это технологически непросто хотя бы потому, что нужно учитывать разные варианты произношения и грамматические формы одного и того же слова. На написание алгоритма для каждого слова уходит от нескольких часов до нескольких дней. При этом часы работы программистов дороже, чем операторов call-центра. Чтобы запустить скрытое исследование, требуются существенно большие затраты, чем для обычного анкетирования, признает Ирина Брусенцева, от нескольких сотен тысяч до миллиона рублей, и даже более. Зато впоследствии заказчик может получать статистику постоянно, в ежемесячном или даже еженедельном режиме.

Опрошенные СФ маркетологи оценивают услугу неоднозначно. "Даже если робот научится распознавать положительные и отрицательные оценки, я не вижу здесь кардинальной выгоды,— говорит директор по исследованиям Discovery Research Group Александр Болтавин.— Зачем все так усложнять? Проще использовать имеющиеся понятные алгоритмы сбора информации". Президент консалтинговой компании "Качалов и коллеги" Игорь Качалов считает, что сам по себе анализ звонков, поступающих в call-центр, может дать искаженную картину, потому что большинство людей обращаются с негативом. Однако если соотносить полученные данные с другими показателями, например с количеством людей, которые пользуются услугами компании или заходят на ее сайт, методика имеет право на существование.

"Вариантов исследований много. Реально используются на сегодняшний день три-четыре: опросы на сайтах, массовое анкетирование, мониторинг цен в магазинах,— перечисляет Качалов.— На них приходится 80% всех исследований. Оставшиеся 20% мелко сегментированы. Методика "Телеком-экспресса" — хороший нишевой вариант для компаний, которые имеют дело с массовым клиентом". Среди них могут быть крупные продавцы билетов, производители FMCG и интернет-магазины.

Отчасти это подтверждает статистика самого "Телеком-экспресса". По словам Брусенцевой, дополнительными сервисами, связанными с лексико-семантическим и эмоциональным анализом, пользуются всего 5-10% клиентов, но именно на них приходится 40-50% звонков.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Рубрика: Бизнес технологии / Реклама и PR
Просмотров: 5316 Метки:
Автор: Крюков Дмитрий @kommersant.ru">Коммерсант


Оставьте комментарий!

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003