Речевая аналитика – инструмент трансформации

В первой половине XX века Иосиф Сталин сказал: "Кадры решают все". Прошло почти сто лет, а вопрос кадров, как и прежде, стоит предельно остро. Любой бизнес стремится быть лучше, запуская рекламные компании для привлечения новых клиентов, или внедряя программы лояльности для удержания "старых". Однако эти инициативы легко могут "пойти прахом", если сотрудники контакт-центра, отдела продаж или техподдержки общаются с клиентами резко, недружелюбно. И даже если разговаривают дружелюбно, но не могут ответить на задаваемые вопросы, то это тоже может стать причиной неудовлетворенности потребителя.

Пора меняться... Но как?

Любая компания – это динамическая среда, в которой идет постоянный процесс изменений: автоматизация бизнес-процессов, расширение или оптимизация штата, реструктуризация филиальной структуры. Зачастую эти изменения происходят спонтанно, волюнтаристски, интуитивно. Компании сосредоточены на "текучке" и стараются без крайней необходимости не вмешиваться в "настроенные" процессы. Однако, есть подразделения, мониторинг и коррекцию работы которых необходимо осуществлять постоянно, речь идет о клиентских отделах, офисах продаж, техподдержке и других точках прямого контакта с потребителями продуктов и пользователями услуг.

Конечно, во всех крупных компаниях выстроена система контроля качества обслуживания, есть KPI – формальные критерии, по которым оценивают работу сотрудников, используются инструменты оценки удовлетворенности клиента (CSI, NPS, CLI). Однако работа с кадрами ведется, чаще всего, формально, с опорой на унифицированные методики. Кроме того, контроль качества, построенный, на выборочных ручных проверках нередко пропускает "проблемные" зоны: низкую культуру общения, плохое знание предметной области, незаинтересованность в результатах.

Источник знаний о компании

Для того чтобы улучшить работу клиентских отделов, офисов продаж или техподдержки необходим источник достоверной информации о работе каждого отдельного менеджера. Такие данные можно получать из систем речевой аналитики, которые обрабатывают 100% всех диалогов сотрудников с клиентами. То есть у руководителя подразделения будет исчерпывающая информация как по работе подразделения в целом, так и по каждому подчиненному. Теперь службе контроля качества доподлинно известно, кто из сотрудников забывает поздороваться или попрощаться, кто использует "запрещенные" слова или не хочет рассказывать о текущих акциях.

Конечно, получить данные и на их основе улучшить работу подразделения – это два разных дела. Вместе с тем речевая аналитика наглядно показывает кому из сотрудников нужно пройти обучающий курс и какой. Нет необходимости проводить занятие для всех менеджеров, можно работать с малыми группами или даже с каждым из операторов в отдельности. Одним сотрудникам нужно "подтянуть" культуру общения и разъяснить важность соблюдения скрипта, а другим провести тренинг по продуктам. Такой подход значительно упрощает работу службы контроля качества и руководителей подразделений, а, кроме того, позволяет оптимизировать расходы на обучение и переобучение персонала.

Магия интерпретации данных

Многие компании получают "тьму" разнородной статистики и неструктурированных данных, из которых дата-аналитики "выуживают" корреляции и затем строят гипотезы. Связь между теми или иными событиями найти, зачастую, очень непросто и на это оказываются способны только самые квалифицированные специалисты по работе с данными, которые на рынке нарасхват и стоят "безумных" денег. Однако преимущество речевой аналитики в том, что статистические показатели "привязаны" к содержательному диалогу, то есть информация доступна в открытом виде.

Например, в рамках одного из наших проектов заказчик – крупная девелоперская компания – обнаружил, что клиенты общаясь с менеджерами отделов продаж делятся информацией об акциях и скидках конкурентов, которые не отражены на публичных сайтах. Потенциальные покупатели рассказывали сотрудникам девелопера о том, что их смущает при выборе квартиры в той или иной новостройке. В результате, проанализировав диалоги, компания скорректировала сценарии для консультантов отдела продаж и сотрудников контакт-центра, сделав упор на достоинства.

Сам себе – Сам

Еще одно достоинство речевой аналитики – ее внедрение стимулирует процесс самообучения персонала. Причем, делает это не репрессивно (хотя и такой подход возможен), а в игровой форме. Так, сотрудники в личных кабинетах видят рейтинг, и свое место в нем. Если рейтингование подкреплено мотивационными программами, то "игра" для рядовых менеджеров обретает смысл. И они охотно включаются в нее: изучают свои диалоги с клиентами, анализируют предлагаемые сценарии, с удовольствием проходят курсы повышения квалификации и внимательно следят за показателями лидеров. Наш опыт показывает, что в тех подразделениях, руководители которых заинтересованы в повышении качества работы своих подопечных, после внедрения речевой аналитики бизнес-показатели заметно улучшались.

Причем, возможности речевой аналитики пока раскрыты лишь отчасти. Технологию уже используют в банковской отрасли, страховых компаниях, крупных девелоперах и федеральных ретейлерах. Однако, она может найти применение и в промышленности, ЖКХ, медицине и госуправлении. Везде, где представители бизнеса, госорганизаций или специализированных служб вступают в контакт с людьми возможно применение речевых технологий.

Например, сейчас в России пытаются построить цивилизованный рынок ЖКХ и управляющих компаний (УК). Многие УК аффилированы с крупными застройщиками, однако качество их обслуживания нередко не соответствует ожиданиям владельцев недвижимости. В результате, в интернете появляется масса негативных постов и гневных отзывов, что в конечном счете сказывается на имидже застройщика. Речевая аналитика, при соответствующем подходе к вопросу, позволит не только избежать фраз, вроде "А мне разорваться что ли!" или "Вас много, а я одна!", но и полностью перестроить работу УК. Дело за малым: нужно чтобы отрасль захотела этих изменений.