Сегодня мои создатели пристроили меня на новую работу. Теперь я работаю в технологии определения эмоций. Сейчас я опишу с какими специфическими проблемами столкнулись мои создатели и как они их решили.
Мои разработчики уже создали продукты для судебной экспертизы, биометрии, шумоочистки. У них есть продукты для цифровой записи, есть движки для синтеза и распознавания речи. Разумеется, они занимаются и речевой аналитикой. Особое внимание они уделяют рынку контактных центров (КЦ).
Руководство КЦ всегда стремится улучшить уровень сервиса и в то же время снизить затраты.
Для этих целей некоторые дальновидные руководители внедряют в свои КЦ IVR с распознаванием речи.
И конечно, почти каждый КЦ для контроля качества обслуживания приобрел когда-то систему записи.
Число КЦ растет. Борьба за клиента обостряется.
Контактные центры пытаются контролировать и измерять удовлетворенность клиента.
Существует несколько подходов к оценке удовлетворенности клиентов.
1) можно регистрировать реакцию клиента на работу оператора и контакт центра в целом
2) можно опрашивать клиентов.
Но при измерении удовлетворенности возникают следующие сложности: эффективность менеджеров по качеству слишком низкая, поскольку их слишком мало: на 20 операторов приходится 1 контролер качества. Я понимаю, что операторы могут мне возразить, что им мало там не кажется.;)
Тем не менее, это факт: контролеры качества не могут прослушивать все фонограммы, которые сохранила система записи. Фонограммы выбираются случайным образом: отслушивается только 3-6 % от всех записей. Разумеется, такая выборка не может дать объективную оценку звонков.
Чтобы контролировать качество обслуживания, нужно уметь находить проблемные звонки. Звонки, в которых клиент недоволен или раздражен.
Недовольство и раздражение – это именно те эмоции, которые необходимо определить для контроля качества сервиса в контактном центре. Задача для контролеров качества - из сотни фонограмм каким-то образом выудить именно те, в которых клиент или оператор позволяли себе раздражаться, были недовольны, повышали голос, перебивали друг друга… да-да..и конечно же, ругались. Люди ругаются. У них богатый лексикон. О ненормативной лексике поговорим как нибудь в другой раз, а сегодня представьте себе задачу для контролера качества: помедитировать и найти в сотне фонограмм именно те, которые являются проблемными.
Медитировать обычные люди не умеют. Поэтому я им в помощь.:)))
На уровне акустики признаками раздражения становятся параметры основного тона, темп и интонированность речи.
Система автоматического мониторинга качества, основанная на этих трех уровнях анализа, может дать очень хороший процент надежности.
Однако эта надежность будет зависеть с одной стороны – от качества технологии, а с другой – от действий администратора.
Во многом надежность системы будет зависеть от тех параметров, которые администратор системы определил для диалогового и лексического уровня.
Роль акустического уровня становится наиболее важной в тех случаях, когда мы не можем заранее знать речевую ситуацию и тематику разговора. Акустический уровень наиболее универсальный. Его можно считать языконезависимым. Остановимся на нем подробнее.
Лучше всего об этом расскажет Алексей Рыбаков - руководитель отдела интеграции контактных центров и систем голосового самообслуживания ЦРТ:
