««ХРУСТАЛЬНАЯ ГАРНИТУРА» CCG CALL CENTER AWARDS 2015 ПРОДУКТ: Система речевой аналитики для контактных центров SPEECH ANALYTICS LAB ВНЕДРЕНИЕ: ОАО «РОСТЕЛЕКОМ» РАЗРАБОТЧИК: ЦЕНТР РЕЧЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ...»

НОМИНАЦИЯ «ПРОДУКТ ГОДА»

«ХРУСТАЛЬНАЯ ГАРНИТУРА»

CCG CALL CENTER AWARDS 2015

ПРОДУКТ:

Система речевой аналитики для контактных центров

SPEECH ANALYTICS LAB

ВНЕДРЕНИЕ:

ОАО «РОСТЕЛЕКОМ»

РАЗРАБОТЧИК:

ЦЕНТР РЕЧЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГ МОСКВА WWW.SPEECHPRO.RU

(+7 812) 325-88-48 (+7 495) 661-75-50 stc-spb@speechpro.com stc-msk@speechpro.com В основе системы Speech Analytics Lab лежат технологии и методы речевой аналитики, разработанные в компании «Центр речевых технологий». Технология распознавания слитной речи позволяет перевести фонограммы переговоров с клиентами в формат текстовых документов для проведения лексико-семантического анализа, а также выполнения различных аналитических процедур, основанных на современных методах Text & Data Mining .

Система позволяет автоматизировать и повысить эффективность работы службы качества КЦ, проводить глубинный анализ телефонных переговоров для выявления причин обращений клиентов, анализировать различные KPI работы контактного центра в разрезе тематик обращений клиентов .

ПРОЕКТ ВНЕДРЕНИЯ СИСТЕМЫ В ЕКЦ ОАО «РОСТЕЛЕКОМ»

Цель проекта: определить практическую возможность улучшения качества обслуживания клиентов и снижения операционных затрат ЕКЦ Ростелеком Северо-Запад с использованием средств речевой аналитики, входящей в состав системы Speech Analytics Lab компании ЦРТ .

Задачи проекта: развертывание и настройка системы речевой аналитики для автоматического мониторинга и анализа процессов клиентского обслуживания в ЕКЦ по следующим направлениям:

автоматическое определение основных тематик обращений;

выявление тематик, которые можно "вывести" из ЕКЦ путем улучшения или изменения существующих процессов;

выявить и составить список обращений, в которых зафиксированы разговоры с потенциальными покупателями услуг;

выявить и дать количественную оценку ключевых причин длительных вызовов (время обработки вызовов 3 минут, категоризация тематик обращений по всему объему анализируемых вызовов);

выявить обращения клиентов с упоминанием маркетинговых кампаний и акций Ростелеком, провести анализ частоты обращений клиентов с упоминанием маркетинговых кампаний Ростелеком .

ПЕРВИЧНАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ МАТЕРИАЛОВ

Фактический эксплуатационный период системы в ходе проекта составил 14 дней и состоял из двух этапов. Первый этап - первичный анализ обращений клиентов, выявление точек роста, выработка предложений и рекомендаций. Второй этап - внесение изменений в работу ЕКЦ в соответствии с рекомендациями первого этапа, анализ по результатам внесенных изменений .

В ходе проекта в системе речевой аналитики было зарегистрировано и автоматически проанализировано примерно 35.5 тыс. фонограмм .

На первом этапе проекта с помощью технологий распознавания речи и лексико-семантического анализа была проведена автоматическая кластеризация фонограмм телефонных переговоров операторов с клиентами, что позволило выявить десять самых частых тем клиентских обращений (ТОП-10) в службу Входящего Телемаркетинга (ВТ). Распределение ТОП-10 тематик представлено на рисунке 1 .

Таким образом, была проведена начальная автоматическая классификация телефонных обращений пользователей услуг Ростелеком, необходимая для выполнения последующей аналитической работы на основе установленных тематических срезов .

–  –  –

АНАЛИЗ НЕПРОФИЛЬНОЙ НАГРУЗКИ

В результате анализа тематик обращений клиентов, полученных после первичной автоматической классификации, было установлено, что выявленные топовые тематики относятся как к профильной, так и к непрофильной нагрузке службы ВТ:

профильная нагрузка: вопросы по обслуживанию действующих клиентов, вопросы по подключению, информация по тарифам и услугам;

непрофильная нагрузка: перевод на службу технической поддержки (ТП), перевод на справку по расчетам, консультации с переводом на ТП, вызовы из Ленинградской области (ЛО), неверный выбор службы .

Таким образом, с помощью системы речевой аналитики был выявлен высокий уровень непрофильной нагрузки - порядка 40% .

Для снижения непрофильной нагрузки были сформированы и реализованы предложения об изменении структуры меню IVR службы Входящего телемаркетинга (ВТМ) .

На втором этапе проекта, был проведен повторный анализ соотношения профильной и непрофильной нагрузки службы ВТ. По результатам анализа тематик обращений клиентов на втором этапе проекта, выявлено, практически, двукратное сокращение непрофильной нагрузки на службу. Соотношение вызовов профильной / непрофильной нагрузки представлено на рис.2 .

–  –  –

В таблице 1 представлена сводная информация, иллюстрирующая положительную динамику изменения показателей непрофильной нагрузки на службу ВТМ в относительных и абсолютных значениях .

–  –  –

Дополнительным показателем, характеризующим положительный эффект использования системы речевой аналитики, является рост количества обслуженных вызов службы ВТМ, регистрируемых системой статистики Avaya CMS. Рост данного показателя говорит о повышении уровня доступности службы, что отражается на общем качестве обслуживания клиентов ЕКЦ .

Динамика изменения показателя обслуженных вызовов представлена на рис. 3 .

–  –  –

Необходимо отметить, что падение уровня обслуживания в период с 04.10 по 11.10 вызвано вносимыми изменениями и обучением операторов .

Подтверждением факта снижения непрофильной нагрузки, характеризующейся преимущественно вызовами невысокой длительности (менее 1 минуты), также может являться зафиксированный рост среднего времени обслуживания с 2:26 до 2:54 минут .

Таким образом, с помощью средств речевой аналитики было установлено, что наибольший вклад в непрофильную нагрузку службы ВТ вносят вызовы на другие службы. Проведенные изменения в меню IVR позволили снизить непрофильную нагрузку и существенно увеличить уровень обслуживания на службе ВТМ .

–  –  –

Улучшения, внесенные в работу службы ВТМ по результатам использования системы речевой аналитики, позволили освободить почти 1,5 тысячи минут ежесуточного эфирного времени операторов и повысить доступность службы ВТ более чем на 9 % .

–  –  –

На лепестковой диаграмме представлено распределение вызовов по теме «Подключение услуг» по дням недели, выявленное с помощью системы речевой аналитики. Наибольшее количество обращений по темам подключения услуг и оформления заявок поступает в понедельник и четверг. Данный факт может быть использован для оптимизации графика работы операторов .

АНАЛИЗ КОНВЕРСИИ ОБРАЩЕНИЙ КЛИЕНТОВ

Одна из задач проекта заключалась в автоматическом выявлении вызовов от потенциальных клиентов. С помощью технологий лексикосемантического анализа были выявлены обращения клиентов по темам подключения услуг IPTV и Интернет. Диаграмма, отражающая динамику обращений потенциальных покупателей услуг IPTV и Интернет, представлена на рис. 7 .

–  –  –

Этап 2 проекта характеризуется увеличением количества фонограмм, относящихся к запросам потенциальных покупателей и, как следствие, росту продаж услуг Ростелеком. Данное увеличение связано с зафиксированным ростом профильной нагрузки, достигнутой по результатам улучшений, рекомендованных в результате использования системы речевой аналитики .

–  –  –

АНАЛИЗ ПРИЧИН ДЛИТЕЛЬНОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ

Анализ длительности фонограмм топовых тематик показал, что вызовы с продолжительностью обслуживания свыше 3 минут носят регулярный характер. На этапе 1 было зарегистрировано 3944 обращений клиентов (~22%) с продолжительностью обслуживания более 3 минут. В 1608 случаях (~ 41%) операторы допускали речевые паузы (блоки тишины) продолжительностью более 20 секунд. На рис. 4 представлено распределение вызовов с наличием блоков тишины разной продолжительности .

–  –  –

Рис. 8 - Распределение вызовов с речевыми паузами продолжительностью 20 сек .

РЕЗУЛЬТАТЫ ПРОЕКТА

1. На сегодняшний день комплекс многоканальной записи и аналитики Speech Analytics Lab в компании ОАО «Ростелеком» Северо-Запад интегрирован в коммуникационную платформу КЦ Avaya и обеспечивает:

–  –  –

4. Достигнутый рост профильной нагрузки позволил увеличить число принятых вызовов от потенциальных клиентов на 38% и на 2% число зарегистрированных заявок на использование услуг Ростелеком .

5. Анализ причин длительного обслуживания клиентов показал, что существенный вклад в продолжительность обслуживания вносят блоки тишины продолжительностью 20 секунд. Почти 41% случаев обслуживания характеризуются данной величиной, и около 3% вызовов имеют отсутствие речевой активности операторов 60(!) секунд. Проведенный лексико-семантический анализ показал, что речевые паузы значительной продолжительности возникают в процессе работы оператора с информационной системой сопровождения заявок клиентов. Учитывая достаточно большой объем затянутых вызовов, можно сделать вывод, что в оптимизации процессов работы операторов с информационной системой сопровождения заявок скрыт значительный потенциал роста ключевых показателей эффективности работы ЕКЦ .

–  –  –