Компании все активнее внедряют речевую аналитику, чтобы контролировать до 100% звонков и обращений в контакт-центры. Система фиксирует ошибки, следит за соблюдением скриптов, сигнализирует о негативе и помогает «слышать» каждого клиента. Эксперты «Сбер Бизнес Софт» расскажут, как подготовить почву для эффективного внедрения речевой аналитики, добиться эффекта синергии от связки с другими программами и какие результаты можно получить.
Что такое речевая аналитика
Речевая аналитика — это инструмент на базе искусственного интеллекта, который обрабатывает и оценивает голосовые коммуникации в автоматическом режиме.
Система за секунды анализирует диалоги, определяет их тональность, отмечает негативные сигналы и помогает точнее понимать запросы клиентов. На основе собранных данных формируются рекомендации для улучшения сервиса и работы сотрудников.
Технология снижает нагрузку на персонал: избавляет от ручной расшифровки разговоров и заполнения карточек клиентов, освобождая время для более важных задач. Одновременно она контролирует качество общения — проверяет соблюдение скриптов, фиксирует ошибки и предупреждает ситуации, которые могут перерасти в конфликт.
Для бизнеса это не только способ контроля, но и источник ценных инсайтов: какие продукты востребованы, каких услуг ждут клиенты, какие темы вызывают вопросы.
Особенно полезна речевая аналитика компаниям с большим количеством обращений — от 10 тысяч в месяц, когда вручную отследить все диалоги уже невозможно. Однако реальную отдачу система дает только тогда, когда бизнес-процессы и инфраструктура подготовлены к ее внедрению.
Два шага к успешному внедрению речевой аналитики
Шаг 1. Зрелость бизнес-процессов
Речевая аналитика эффективна только там, где клиентские процессы формализованы и реально работают. У компании должны быть прописанные регламенты и скрипты продаж, которые сотрудники применяют ежедневно, а не хранят в папке «для проверяющих».
Кейс из практики. В «Сбер Бизнес Софт» клиент пришел с запросом на внедрение аналитики, чтобы оценить качество обслуживания и проверить соблюдение скриптов. По правилам менеджеры обязаны начинать диалог с приветствия, но в реальности на реплику клиента «Вот вам документы» часто следовало сухое «Давайте».
Ситуация обнажила проблему: в скриптах не было решений для нестандартных сценариев, и сотрудники вынуждены были импровизировать. Аналитика выявила недочеты, но ее эффективность оказалась ограниченной до тех пор, пока компания не доработала сценарии общения и не обучила персонал.
Шаг 2. Технологическая готовность
Вторая составляющая успеха — инфраструктура. Речевая аналитика работает с большими массивами данных, использует машинное обучение, нейронные сети и LLM-модели, поэтому требует достаточных вычислительных ресурсов. Решение можно развернуть в облаке или локально, но в любом случае необходима интеграция с телефонией и корпоративными системами.
Максимальная отдача достигается при стыковке аналитики с CRM, BI-платформами и чат-сервисами. Тогда компания получает не просто анализ звонков, а единую систему управления клиентским опытом: от фиксации эмоций в голосе до автоматического внесения данных в карточку клиента и формирования прогнозов по сделкам.
Где речевая аналитика раскрывает максимум возможностей
CRM и BI-системы
Интеграция с CRM позволяет автоматически добавлять в карточку клиента результаты анализа звонков: от тональности общения до прогнозов по следующим сделкам. Система учитывает историю взаимодействия, оценивает вероятность заключения контракта, формирует бюджет будущей покупки и сразу вносит эти данные в привычный интерфейс менеджера.
В связке с BI-решениями аналитика превращается в инструмент стратегического уровня: компания получает консолидированные отчеты по звонкам, клиентам, продуктам и поставщикам в одном окне, что упрощает принятие решений.
Чат-платформы
Данные из онлайн-чатов можно объединять с результатами анализа телефонных разговоров. Это создает единый массив информации: текстовые сообщения, прикреплённые документы и расшифровки звонков становятся частью общей клиентской истории.
Например, если клиент прислал в чат скан паспорта, а затем позвонил в контакт-центр, система объединяет эти события в одном профиле.
Электронная почта
По аналогии с чатами, письма и вложения можно связывать с результатами речевой аналитики. Это позволяет формировать целостное представление о клиенте: все каналы общения — звонки, чаты и почта — собираются в единую базу.
Использование речевой аналитики в комплексе с другими системами дает эффект, недостижимый при работе каждого инструмента отдельно. Компания быстрее обрабатывает запросы, снижает издержки, точнее прогнозирует поведение клиентов и принимает более взвешенные решения.
Какие метрики улучшает речевая аналитика
Интеграция речевой аналитики с корпоративными системами напрямую отражается на ключевых бизнес-показателях:
- Скорость и качество обработки обращений. Если раньше компании могли проверить лишь часть диалогов, то теперь система охватывает до 100% звонков. Она фиксирует ошибки, контролирует работу со скриптами, отслеживает возражения и автоматически заносит данные в CRM. В результате каждый контакт становится прозрачным и управляемым.
- Удовлетворенность клиентов. Речевая аналитика позволяет оценивать CSI (Customer Satisfaction Index — индекс удовлетворенности клиентов) и NPS (Net Promoter Score — индекс лояльности клиентов) без дополнительных опросов. Система улавливает эмоциональный фон, выделяет позитивные и негативные диалоги, формирует отчёты по ключевым словам.
Кейс из практики. Компании «Энко» (крупнейший девелопер Тюменской области) система помогла без проведения дополнительных опросов узнавать, насколько клиенты довольны сервисом. Речевая аналитика измеряет уровень позитива и негатива на основе интонаций клиента. Кроме того, сотрудники могут отфильтровать звонки с низкими оценками и узнать, в чем их причина.
- Нагрузка на сотрудников. Рутинная работа по расшифровке и классификации звонков уходит в автоматический режим. Это снижает количество повторных обращений и высвобождает время для более значимых задач.
- Качество сервиса и конверсия в продажи. Система фиксирует эмоциональное состояние клиента, своевременно сигнализирует о рисках и помогает менеджерам корректировать сценарий общения.
Кейс из практики. В группе компаний «Атлас Девелопмент» (российский девелопер, специализирующийся на строительстве жилой и коммерческой недвижимости) по результатам использования речевой аналитики отметили повышение качества коммуникаций за счет оценки эмоционального фона общения менеджеров с клиентами.
- Инсайты для бизнеса. Аналитика не ограничивается контролем: она помогает выявлять тренды и ожидания клиентов. Так, у одного из девелоперов в Новом Уренгое система обработала почти 900 звонков до старта продаж и позволила скорректировать цены на квартиры в соответствии с реальным спросом.
Кейс из практики. Одному из региональных девелоперов речевая аналитика помогла скорректировать цены на квартиры на строящемся объекте в Новом Уренгое. До старта продаж система речевой аналитики проанализировала почти 900 звонков, где потенциальные покупатели интересовались условиями. В результате решение помогло выделить ценовые ожидания и установить «рабочие» цены на квартиры.
В итоге речевая аналитика превращается не только в инструмент контроля, но и в источник данных для стратегических решений. Однако максимальный эффект возможен лишь тогда, когда компания готова адаптировать процессы, обучать сотрудников и корректировать ожидания от внедрения.