Проект

Речевая аналитика группы ЦРТ повысила качество обслуживания в контактном центре МТС

Заказчики: Мобильные ТелеСистемы (МТС)

Москва; Телекоммуникация и связь

Продукт: SmartLogger II

Дата проекта: 2022/10 — 2023/03
Технология: Call-центры
подрядчики - 220
проекты - 1280
системы - 407
вендоры - 200
Технология: IP-телефония
подрядчики - 263
проекты - 1128
системы - 433
вендоры - 236
Технология: Речевые технологии
подрядчики - 92
проекты - 292
системы - 349
вендоры - 201

2023: Внедрение интеллектуальной речевой аналитики для контроля качества обслуживания в контактном центре МТС

Группа ЦРТ объявила 7 июня 2023 года о внедрении интеллектуальной речевой аналитики для контроля качества обслуживания в контактном центре МТС. Речевая аналитика помогает оценить качество диалогов специалистов контактного центра в режиме 24x7, перейти от выборочных проверок к оценке всех диалогов на потоке.

Команда ЦРТ интегрировала речевую аналитику на базе омниканальной системы управления качеством обслуживания и анализа взаимодействия с клиентами. Менее чем за год удалось улучшить показатели клиентского сервиса МТС: количество операторских ошибок снизилось на 10%, уровень удовлетворенности клиентов повысился на 4 п.п. Кроме того, эффективность прямых продаж интернет-магазина возросла на 8%.

it-world.ru
«
Высокое качество распознавания речи, возможность агрегации внешних данных, в том числе – из CRM, а также развитые нейросетевые алгоритмы помогают обогатить речевую аналитику — реализовать максимально глубокий анализ. Это позволяет понять истинное отношение клиентов к продуктам и услугам, оперативно реагировать на изменения потребностей и структуры рынка. Менеджмент получает сводную информацию в простом и понятном отчете, освобождая ресурс для стратегических задач, а клиенты отмечают принципиально другой уровень сервиса,
прокомментировал Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний ЦРТ.
»

«
В распределенном контактном центре МТС работают тысячи операторов. Для эффективной аналитической работы необходимо регистрировать все диалоги, при этом важно правильно оценить каждое обращение. Особым требованием стала возможность автоматически подгружать и учитывать информацию об абоненте из CRM — корпоративного хранилища данных — кто он, впервые ли обращается, какими услугами пользуется, какое персональное предложение для него сформировано. Это позволяет контролировать предложение сотрудниками кросс-продукта в 100% случаев, использовать данные для анализа потребностей абонента, формировать сравнительные выборки для аналитики клиентского опыта и многое другое. По результатам пилотного проекта была выбрана система речевой аналитики группы ЦРТ, отметив качество распознавания и расширенный функционал,
рассказывает Думикян Георгий, директор департамента клиентского сервиса, МТС.
»

Речевая аналитика обрабатывает текстовые массивы данных. Для анализа диалогов абонент-оператор используется транскрибированный текст, который получается в результате распознавания человеческой спонтанной речи. В группе ЦРТ для этого применяют собственную разработку — технологию распознавания речи на базе машинного обучения, в результате сравнения с решениями глобальных IT-компаний и университетов-экспертов в области речевых технологий из США, Китая, Чехии и др., была признана во всем мире. Качество технологий обеспечивает преобразование речи в текст с высочайшей точностью.Эволюция в развитии российских средств защиты от сетевых угроз: как Kaspersky NGFW меняет расстановку сил на рынке

Диалоги анализируются сотнями алгоритмов, моментально подсвечивая критические точки для реагирования, выявляя конкретных специалистов для направленного обучения. Аналитика позволяет выявлять причины длительного обслуживания, сегментировать отклики о конкурентах и причины оттока абонентов. Эти параметры можно агрегировать, а значит — улучшать скрипты обслуживания, опираясь на факты, статистику реальных обращений. Так появляется пласт достоверной, ежедневно обновляемой информации об удовлетворенности абонентов и изменении спроса и структуры потребления услуг связи.

Обладание такой информацией позволяет оперативно выявлять причины отказов от услуг, изменять тарифную политику, удерживать абонентов, управлять средней выручкой на одного абонента.