Речевая аналитика NAUMEN CI

*средние показатели в проектах Naumen CI

• В каких подразделениях речевая аналитика с AI помогает улучшить бизнес-метрики?

  Платформа речевой аналитики Naumen Conversation Intelligence с встроенным AI-модулем востребована и эффективна не только в контакт-центре, но и в других подразделениях компании, которые прямо или косвенно связаны с голосовыми и текстовыми коммуникациями с клиентами: CX, продажи, взыскание, управление продуктом, HR.

  Переход от ручного контроля к AI-анализу. Использование AI-технологий в платформе речевой аналитики Naumen Conversation Intelligence даёт возможность перейти от ручного контроля к автоматической оценке касаний с клиентом и LLM-анализу неочевидных факторов, влияющих на бизнес-эффективность.

  Применение в разных службах. ИИ-анализ становится ключевым инструментом CX-руководителя для поиска точек роста на пути клиента и повышения уровня удовлетворённости. Для руководителя контакт-центра такое решение обеспечивает контроль над бизнес-эффективностью через выявление скрытых проблем при длительных диалогах, частых повторных обращениях, а также фрода со стороны сотрудников. В продажах GenAI используют для анализа упущенной выгоды, пересмотра сценариев отработки возражений и выстраивания обучения сотрудников на основе реальных диалогов. В сегменте взыскания поиск инсайтов помогает выявлять неочевидные факторы, влияющие на готовность клиента к погашению задолженностей. Всё более востребованным решение с LLM-модулем становится у продакт-менеджеров: из клиентских обращений можно извлечь инсайты в работе сервисов и сделать сравнение с конкурентами.

• Какие каналы коммуникаций помимо звонков можно анализировать в системе речевой аналитики Naumen?

  Naumen Conversation Intelligence позволяет анализировать не только голосовые звонки, но и текстовые каналы коммуникаций: чаты, электронную почту, тикеты технической поддержки, а также записи офлайновых коммуникаций.

  Возможности AI-анализа текстовых каналов. Несмотря на то, что речевая аналитика традиционно ассоциируется с анализом голосовых диалогов, она эффективна и для других каналов. Автоматический контроль качества позволяет быстро проверить диалоги в чатах на соответствие чек-листам, проанализировать влияние на клиента и определить зоны роста, чтобы повысить скорость обработки обращения и долю вопросов, решённых с первого обращения.

  Влияние на продажи и клиентский опыт. Результаты LLM-анализа таких коммуникаций можно использовать для повышения продаж через формирование потребности и качественную отработку возражений. AI также улучшает формулировки для ответа клиенту и помогает оптимизировать сценарии диалогов. Саммаризация длительных коммуникаций позволяет быстро понять суть обращения и решить вопрос без ухода клиента в длительное ожидание.

• Возможно ли работать с ручным контролем качества, ML- и AI-анализом на единой платформе?

  Naumen Conversation Intelligence — это единая платформа со встроенным GenAI, на которой ручной контроль качества, автоматическая ML-оценка и LLM-анализ инсайтов работают вместе, без переключения между разными системами.

  Гибридный подход к контролю качества. На платформе можно применять как стандартные сценарии контроля качества, так и глубокую бизнес-аналитику: всестороннюю автоматическую оценку с помощью ML-инструментов или LLM-анализ для поиска инсайтов. Решение автоматизирует массовые рутинные операции, при этом сохраняются инструменты выборочного ручного контроля.

  Эффект для бизнеса. Такой подход позволяет точно подбирать конфигурацию решения под цели, масштаб и экономику конкретного проекта и работать с разными инструментами на одной платформе, без переключения между системами, что критично для крупных контакт-центров с большим объёмом коммуникаций.

• Может ли LLM в речевой аналитике полностью заменить автоматическую оценку диалогов по чек-листу?

  С функциональной точки зрения LLM в Naumen Conversation Intelligence может полностью заменить автооценку по чек-листу, однако эксперты Naumen не рекомендуют такой подход и предлагают комбинировать ML- и LLM-анализ для оптимального баланса качества и затрат вычислительных ресурсов.

  Когда выбирать ML, а когда — LLM. Использование LLM-модели требует больших вычислительных ресурсов, поэтому её целесообразно применять для решения сложных и конверсионных задач, требующих глубокого погружения в бизнес-контекст: например, для выявления корневых проблем и сравнения с конкурентами, чтобы улучшить опыт клиента и повысить эффективность клиентского сервиса. Для таких задач может понадобиться интеграция с корпоративной базой знаний, на которую ИИ сможет опираться.

  Стандартные задачи контроля качества. Для типовых задач, таких как автоматическая оценка качества работы оператора, целесообразно использовать ML-оценку по ключевым событиям в диалоге. Объём затраченных ресурсов будет значительно ниже, а результат — на сопоставимом уровне: будут выявлены индивидуальные и групповые точки роста операторов.

• Как речевая аналитика от Naumen распознает и анализирует эмоции клиентов и операторов в диалогах?

  Распознавание эмоций в Naumen Conversation Intelligence строится на комплексном анализе контекста диалога с помощью современных языковых моделей, которые работают с контекстом.

  Анализ речевых паттернов. По экспертной оценке Naumen, конфликт в 99% случаев находит отражение в тексте диалога, независимо от того, в каком канале идёт общение — текстовом или голосовом. Это позволяет выявлять негатив даже без углубленного голосового анализа. Современные языковые модели дают возможность выявлять даже такие оттенки речи, как сарказм. Преимуществом такого анализа также является минимизация влияния внешних фоновых факторов, которые могут привести к искажению оценки вербальной коммуникации.

• Зависит ли качество работы LLM-модели Naumen Conversation Intelligence от длительности анализируемого диалога?

  Качество работы LLM-модели Naumen Conversation Intelligence не снижается при увеличении длительности диалога — платформа эффективно обрабатывает как короткие, так и многочасовые записи коммуникаций.

  Хотя продолжительность большей части анализируемых диалогов составляет до 20 минут, у экспертов Naumen есть опыт транскрибирования, саммаризации и анализа многочасовых записей — например, при проведении офлайновых мероприятий. Это делает Naumen CI применимой не только для стандартного контроля качества звонков, но и для анализа развёрнутых форматов коммуникаций.

• Может ли Naumen Conversation Intelligence работать с уже транскрибированным текстом из другого источника?

  Naumen Conversation Intelligence работает с любыми текстами коммуникаций независимо от источника транскрибации.

  Если коммуникации уже транскрибированы каким-либо внешним сервисом, Naumen использует API для забора данных и подключает к ним собственные ML- и LLM-инструменты анализа. Это позволяет компаниям подключить речевую аналитику Naumen без замены существующей инфраструктуры ASR.

• С какими корпоративными системами интегрируется речевая аналитика Naumen Conversation Intelligence?

  Naumen Conversation Intelligence интегрируется с платформами корпоративной телефонии и системами сквозной персонализации клиентского сервиса, что позволяет встроить речевую аналитику в существующий ИТ-ландшафт компании.

  Интеграции с телефонией. В первую очередь стоит сказать об интеграциях с платформами для телефонии — например, Avaya, Genesys, Oktell, Cisco, CraftTalk. Это покрывает большинство сценариев подключения у среднего и крупного бизнеса.

  Интеграции для монетизации клиентских данных. Также эффективна интеграция с системами сквозной персонализации сервисов: данные, полученные с помощью речевой аналитики, становятся одним из источников информации для монетизации накопленных данных о клиенте и построения персонализированных предложений.

• В каких форматах разворачивается речевая аналитика Naumen Conversation Intelligence — в облаке или контуре компании?

  Речевая аналитика Naumen Conversation Intelligence разворачивается как в облаке, так и в корпоративном контуре заказчика (on-premise), что особенно важно для импортозамещения и соответствия российским требованиям информационной безопасности.

  Развёртывание в облаке или контуре компании. Naumen CI ориентирована на кастомизацию и безопасность, использует собственные LLM-модели и поддерживает установку on-premise. Работа в корпоративном контуре позволяет соответствовать самым высоким требованиям к информационной безопасности, так как не предполагает передачу данных в сторонние облачные сервисы. Это критично для банков, страховых, госструктур и других компаний с жёсткими регуляторными требованиями. Также Naumen CI обеспечивает гибкость и быстрый старт в облаке, что для некоторых компаний в приоритете.

  Разовый аудит качества клиентского сервиса без внедрения платформы речевой аналитики. Naumen также предлагает воспользоваться разовым аудитом качества обслуживания без внедрения платформы. Таким образом, компания может выбрать оптимальный формат с учётом актуальных задач, доступных ресурсов и требований к инфраструктуре.

• Возможно ли использовать речевую аналитику Naumen как надстройку без замены уже работающих систем контроля качества?

  Naumen Conversation Intelligence может работать как надстройка над уже внедрёнными корпоративными системами контроля качества, добавляя к ним ИИ-анализ без замены существующего ИТ-ландшафта.

  Когда нужна надстройка, а не замена. Такая необходимость часто возникает, когда контроль качества диалогов уже реализован в других системах, но растущие потребности бизнеса требуют выхода за рамки стандартных задач — необходим поиск более глубоких инсайтов, который обеспечивает ИИ-модуль платформы речевой аналитики Naumen.

  Гибкость моделей сотрудничества. Также можно воспользоваться разовым аудитом качества обслуживания без внедрения речевой аналитики. Naumen Conversation Intelligence (Naumen CI) закрывает как полный цикл потребностей в части анализа коммуникаций с клиентами, так и точечные задачи по ИИ-анализу — формат выбирается с учетом задачи зрелости процессов и в компании.

• Как быстро запустить проект с речевой аналитикой Naumen Conversation Intelligence?

  Быстрый запуск проекта с Naumen Conversation Intelligence обеспечивается выбором подходящего формата доступа к материалам, предварительной подготовкой исходных данных и подключением экспертной команды Naumen на стадии аудита.

  Доступ к материалам диалогов. В первую очередь необходимо решить вопрос с доступом к материалам. Возможны два формата: интеграция с головным решением или ручная загрузка записей, которая даёт преимущество в скорости получения первых результатов.

  Подготовка вводных и аудит от экспертов Naumen. Рекомендуется сразу предоставить исчерпывающую информацию, чтобы не тратить время на многочисленные уточнения в процессе работы: озвучить цели, поделиться данными о текущих процессах, ресурсах и т. п. Помимо работы с полученным техническим заданием эксперты Naumen готовы провести собственный аудит. Это позволяет уйти от типичного запроса «хотим всё и сразу», конкретизировать гипотезы и спрогнозировать эффекты от внедрения.

• Почему крупные и быстрорастущие компании чаще выбирают готовое, а не самописное решение для речевой аналитики?

  Крупные и быстрорастущие компании выбирают готовую речевую аналитику Naumen Conversation Intelligence вместо разработки самописного решения, потому что она обеспечивает быстрый запуск, продуманный интерфейс под разные роли, встроенный LLM-модуль и сопровождение экспертов вендора до промышленной эксплуатации.

  Быстрый запуск и принятие решений на основе данных. Если компании необходимы немедленные улучшения в CX, клиентском сервисе или продажах, чтобы снизить издержки и увеличить выручку, целесообразно выбрать готовое решение. Это даёт возможность быстро найти точки роста, своевременно адаптировать продукты и процессы под меняющиеся задачи и условия рынка. Быстрый запуск позволяет принимать решения на основе данных, не теряя времени и дорогостоящие ресурсы на разработку и последующие доработки.

  Готовый интерфейс, LLM-модуль и поддержка вендора. Продуманный интерфейс Naumen CI сразу учитывает потребности разных ролей. Встроенный LLM-модуль даёт дополнительные преимущества за счёт выявления инсайтов и планирования предиктивных действий. Достижение поставленных целей обеспечивает команда вендора: эксперты Naumen сопровождают проекты до выхода в промышленную эксплуатацию, показывая высокую скорость работы и глубину кастомизации.