Как Речевая аналитика выявляет негатив в диалогах

Зачем бизнесу отслеживать негативные эмоции клиентов

Как устроено распознавание эмоций в Речевой аналитике

Как бизнесу использовать данные о негативе

Клиенты не всегда прямо говорят «мне не нравится ваш товар» или «ваш сервис неудобный» — об этом сигнализируют их эмоции при общении с менеджерами по продажам, операторами поддержки, консультантами. Если вовремя не распознать недовольство, компания рискует потерять покупателя. Выявлять негатив помогает Речевая аналитика — рассказываем, как она это делает.

Когда человек испытывает раздражение, иронизирует, высказывает жалобы, говорит с сарказмом — это сигнал, что у него есть проблемы, из-за которых он может отказаться от сделки. Если вовремя замечать негатив и работать с ним, можно повысить продажи и лояльность клиентов, улучшить репутацию бренда.

Проблема в том, что многие системы аналитики при распознавании негатива ориентируются только на текст, ключевые слова и формальные обращения, но упускают голосовые сигналы. Интонация, паузы, громкость речи — все это говорит о настоящем настроении клиента. Например, человек может с иронией сказать: «Как я раньше жил без вашего продукта». Или: «Ну да, вы самая лучшая компания». По тексту негатива нет, хотя при прослушивании он очевиден.

Речевая аналитика от ТЦР контролирует соблюдение скриптов по ключевым словам и распознает эмоциональный фон диалога. Не обязательно, чтобы клиент произносил явно негативные фразы и ругался: платформа определяет иронию, сарказм и скрытое недовольство по интонации.

Платформа анализирует речь клиента во входящих и исходящих звонках продолжительностью более 15 секунд. Распознавание эмоций срабатывает в случаях, когда в разговоре есть фраза клиента длиной от 3 секунд: это необходимо для качественной оценки интонации и контекста.

Речевая аналитика работает на основе машинного обучения и искусственного интеллекта. На вход платформа получает аудиозапись звонка и текстовую расшифровку реплик клиента и оператора. При анализе этих данных алгоритм учитывает:

• текст сказанного;
• контекст фразы в связке с ее текстовой расшифровкой;
• акценты;
• интонации;
• громкость речи.

Благодаря нескольким параметрам для поиска негатива платформа определяет эмоциональную окраску фраз даже в неоднозначных ситуациях. Например, когда клиент говорит вежливо, но чуть громче обычного.

Установить причины негатива. Изучайте, что именно в товаре, сервисе или работе операторов вызывает у клиентов недовольство. Определить причины помогает встроенная ML-модель.

Понять, пытаются ли операторы сгладить негатив. С помощью поиска по словам и фразам смотрите, как сотрудник реагирует на недовольство клиента. Если нет попыток отработать негатив, это повод обсудить проблему с командой и объяснить, что из-за оставленных без внимания возражений бизнес теряет покупателей.

Определить, насколько успешно операторы отрабатывают негатив. Если менеджеры пытаются сглаживать недовольство, но не справляются, это сигнал переработать скрипты и провести обучение по коммуникации с клиентами. Также можно продумать систему мотивации, при которой успешная отработка негатива будет влиять на премию сотрудников.

Речевая аналитика распознает речь с точностью до 96%. Платформу можно интегрировать с CRM, телефонией, аудиобейджами, чатами, омниканальными платформами, чтобы оценивать диалоги во время звонков, в переписке и торговых залах.

Подключите Речевую аналитику и проанализируйте до 500 минут диалогов бесплатно.