ㅤ

Речевая аналитика с LLM: от негатива клиентов к росту бизнеса

Клиентский опыт сегодня — ключевое конкурентное преимущество бизнеса. Но как понять, что действительно волнует ваших клиентов, если ежедневно через контакт-центры проходят тысячи обращений? Решение есть — это речевая аналитика на базе искусственного интеллекта. Она незаменима в поиске явных и скрытых возражений клиентов, а также их негативных реакций.
Автор статьи: Галина Соловьева, эксперт-аналитик 3iTech с более чем 10-летним опытом внедрения речевых технологий. Специализируется на применении искусственного интеллекта для анализа клиентских коммуникаций и повышения эффективности бизнес-процессов. Под ее руководством внедрены решения для крупных российских компаний из сферы ритейла, медицины, девелопмента.

Как ИИ помогает работать с негативом клиентов

Один из самых мощных инструментов речевой аналитики — анализ эмоций. Технология определяет недовольство, раздражение или сомнения клиента по тону голоса, лексике и контексту. Например, платформа 3i TouchPoint Analytics выявляет негатив в разных частях диалога: в начале, середине или конце. Это помогает понять, на каком этапе коммуникации возникают проблемы.
Но искусственный интеллект идет дальше. LLM-функции внутри платформы позволяют:

  • анализировать 100% диалогов с клиентами;
  • находить ценные инсайты в «голосе клиента»;
  • разделять речь оператора и клиента;
  • классифицировать и тегировать диалоги по темам;
  • создавать саммари разговоров;
  • формулировать гипотезы и давать рекомендации;
  • проверять, следуют ли операторы скриптам;
  • анализировать причины обращений.
В одном из примеров внедрения, LLM смогла сформулировать гипотезы: почему клиент отказался от предложения или, наоборот, согласился на сделку. Оператору удалось записать клиента на демо-встречу благодаря четкому объяснению преимуществ и гибкому выбору времени.
В другом случае, ИИ предположил, что отказ связан с недоверием к новому продукту, и дал рекомендации: сделать акцент на уникальных преимуществах и предложить тестовый период.

Стратегия управления возражениями: от анализа к действиям

Возражения клиентов — это золотая жила для улучшения бизнес-процессов. На платформе речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics мы разработали комплексный подход к анализу коммуникаций с помощью искусственного интеллекта, который позволяет не просто фиксировать проблемы, а системно их решать. Вот как это работает:
1. Глубокий анализ коммуникаций

Каждый диалог проходит через многослойную обработку: от расшифровки речи до оценки эмоционального фона. Это помогает увидеть полную картину взаимодействия с клиентом.
2. Интеллектуальный поиск возражений

Система автоматически выявляет ключевые возражения («дорого», «не доверяю», «сложно») и классифицирует их по типам. Например, в одном из проектов 67% возражений касались цены — это стало сигналом к пересмотру нашим заказчиком своей ценовой политики.
3. Создание базы знаний

Лучшие примеры работы с возражениями от успешных операторов попадают в единую базу. Новые сотрудники получают готовые эффективные шаблоны ответов, а опытные — могут совершенствовать свои навыки.
4. Выявление ключевых тем

Автоматическая тематизация обращений показывает, какие вопросы волнуют клиентов чаще всего. Например, анализ может выявить, что 40% негатива связано с доставкой, а не с качеством продукта.
5. Эмоциональная карта диалога

Система речевой аналитики с LLM оценивает, как меняется настроение клиента во время разговора. Это помогает понять, какие фразы оператора вызывают раздражение, а какие — снимают напряжение.
6. Идентификация повторяющихся вопросов

Когда система фиксирует одинаковые вопросы от разных клиентов — это сигнал: возможно, нужно доработать инструкции или изменить процесс.
Такой многоуровневый анализ превращает возражения из проблемы в возможность. Операторы получают интеллектуальные подсказки в реальном времени, а руководители видят системные проблемы в обслуживании. Таким образом, бизнес может проактивно улучшать продукты и сервисы.

Этапы и результаты внедрения

Внедрение речевой аналитики — это не разовое мероприятие, а поэтапная трансформация бизнес-процессов. На основе данных из тысяч проанализированных диалогов мы разработали четкий алгоритм действий, который уже принес крупным и средним компаниям ощутимые результаты.

Этап 1. Запуск системы (2-3 месяца)

Первые шаги позволяют заложить фундамент для дальнейшего роста:

  • настройка автоматической оценки диалогов по ключевым категориям;
  • создание личных кабинетов для сотрудников с персональной статистикой;
  • перенос ручных проверок качества в автоматизированную систему;
  • контроль соблюдения скриптов операторов.
Уже на этом этапе компании фиксируют +5% к выручке благодаря быстрому выявлению очевидных проблем в коммуникациях.

Этап 2. Глубокий анализ и улучшения (еще 3-4 месяца)

Когда система накопит достаточный объем данных, начинается работа с глубинными процессами:

  • выявление «узких мест» в работе операторов — например, какие именно фразы чаще всего провоцируют негатив клиентов;
  • внедрение лучших практик топовых сотрудников в работу всей команды;
  • специальные тренинги по отработке возражений и конфликтных ситуаций;
  • анализ повторяющихся вопросов клиентов для улучшения обучения персонала.
Комплексная оптимизация процессов дает +15% к выручке. Например, одна из телеком-компаний сократила количество повторных обращений на 30% после переработки скриптов на основе этого анализа.

Этап 3. Развитие успеха (6-12 месяцев)

На этом этапе технологии начинают работать на опережение:

  • автоматическое заполнение CRM на основе анализа диалогов;
  • система постоянного обучения с рекомендациями от LLM в реальном времени;
  • персонализированный подход к каждому клиенту на основе его реакции.
На этом этапе работы с речевой аналитикой компании достигают +25% к выручке и радикально улучшают клиентский опыт.
Эти цифры — не прогнозы, а реальные результаты компаний, которые уже прошли весь цикл внедрения. Например, ритейл-сеть после 12 месяцев работы с системой увеличила средний чек на 18% благодаря точному анализу возражений и донастроек скриптов.
Главное преимущество такого подхода — его адаптивность. Система фиксирует проблемы и предлагает конкретные шаги для их решения на каждом этапе развития бизнеса. И как показывают результаты, инвестиции в речевую аналитику с ИИ начинают окупаться уже в первые месяцы внедрения.

Поможем внедрить ваш персональный AI

Проведем бесплатную консультацию на ваших реальных задачах с учетом специфики отрасли.
Напишите нам или позвоните!
+7 (495) 645-44-70
Info@3itech.ru
2025-07-22 10:57 Статьи