Блог

В погоне за инсайтами: применение генеративного ИИ для анализа голоса клиента

«Самая волнующая фраза, предвещающая новые открытия, это не «Эврика!», а… забавно». Айзек Азимов
В современном бизнесе понимание потребностей клиентов — ключ к успеху. Одним из самых ценных источников информации является голос клиента: его обращения, жалобы, вопросы и даже интонации. Генеративный ИИ открывает новые возможности для анализа этих данных, помогая находить инсайты — скрытые мотивы и истинные причины поведения клиентов. В этой статье директор по развитию 3iTech Дмитрий Макаренко рассказывает, как технологии речевой аналитики позволяют раскрывать эти инсайты и применять их для улучшения бизнес-процессов.

Что такое инсайт и почему он важен?

Инсайт — это внезапное осознание решения или понимание ситуации, которое часто возникает на уровне бессознательного. В маркетинге инсайт отражает истинную, неосознанную мотивацию клиента, а в бизнесе — знание, которое помогает находить причины проблем и их решения. Для контактных центров инсайты особенно ценны: они позволяют понять, почему клиенты отказываются от услуг, что их раздражает или, наоборот, привлекает в продуктах конкурентов.

Как работает с инсайтами платформа речевой аналитики 3i TouchPoint Analytics

Платформа 3i TouchPoint Analytics — это комплексное решение для анализа голоса клиента. Она обрабатывает данные из различных источников: звонков, чатов, видеовстреч и даже аудиобейджей.

Среди ее возможностей:

  • преобразование речи в текст,
  • анализ эмоций,
  • использование LLM для глубокой обработки данных: KPI, рейтинги операторов, автоматизированные отчёты.

Результаты анализа помогают оценивать качество работы операторов, выявлять тренды и формировать отчеты.

Ключевые этапы методики

  1. Формулировка проблемы (например, «клиенты отказываются от подписки после первого месяца»).
  2. Постановка задачи (найти причины отказов).
  3. Подготовка данных (агрегация 100% записей разговоров за 6 месяцев).
  4. Решение задачи (анализ через LLM-кластеризацию).
  5. Применение решения (обновление скриптов продаж).
  6. Контроль результата (сравнение конверсии до/после).

Важно: цикл повторяется для постоянного улучшения.

Основные инструменты для работы с инсайтами

Для поиска инсайтов платформа предлагает несколько инструментов:

  • Классификация — автоматическая категоризация диалогов.
  • Умные облака тегов — визуализация ключевых тем.
  • Поиск отличий — сравнение диалогов для выявления аномалий.
  • Визуальная аналитика — наглядные отчеты и дашборды.
  • LLM-ассистенты — помощники на основе генеративного ИИ.
LLM-ассистенты в речевой аналитике
LLM-ассистенты в речевой аналитике

Применение LLM-ассистентов в речевой аналитике

LLM-ассистенты играют ключевую роль в анализе голоса клиента:
  • маркирование диалогов — автоматическая разметка на основе естественного языка.
  • саммаризация — создание сжатыхрезюме диалогов, что экономит время на анализ.
  • тематизация — определение главных тем и подтем в обращениях.
  • кластеризация — группировка диалогов по темам без предварительных настроек.
  • рекомендации сотрудникам — подсказки по улучшению взаимодействия с клиентами.
Пример саммаризации диалога
Пример саммаризации диалога

Кейсы: как инсайты улучшают бизнес-процессы

1. Сокращение обращений в контакт-центр на 63%

Проблема: обращения по некоторым группам вопросов целесообразно перевести в цифровые каналы (личный кабинет, мобильное приложение), чтобы разгрузить операторов.

Решение: LLM выявила и кластеризовала эти группы обращений. Специалисты доработали ЛК и мобильное приложение, настроили автоматическую отправку уведомлений клиентам со ссылками.

Результат: количество обращений в контакт-центр по определенным группам запросов сократилось на 63%.
2. Снижение негатива на 75%

Проблема: отсутствовала четкая классификация и понимание причин негатива клиентов.

Решение: тематизация внутри речевой аналитики позволила установить распространенные причины негатива и улучшить процессы внутри компании.

Результат: количество негатива по выявленным причинам сократилось на 75%, общее количество негативных обращений сократилось на 35%.
3. Рост конверсии в продажах на 18%

Проблема: клиенты часто отказывались от целевого действия (записи на встречу, покупки).

Решение: речевая аналитика с ИИ проанализировала все причины отказа за 6 месяцев, обнаружила слабые места в работе операторов и недостатки скриптов продаж. В результате сотрудникам назначили дополнительное обучение, внедрили личные кабинеты операторов, улучшили скрипты в части отработки возражений.

Результат: конверсия обращений в целевое действие увеличилась на 18%.
4. Анализ конкурентов

Проблема: в общении клиенты часто упоминали конкурентов и их преимущества.

Решение: LLM проанализировала все диалоги с упоминаниями конкурентов за последние 6 месяцев, выявила и кластеризовала основные преимущества конкурентов и недостатки собственного продукта компании (подписка на сервис). Компания провела улучшения продукта и изменила скрипты продаж в части отработки возражений.

Результат: конверсия обращений в оформление подписки на сервис увеличилась на 12%.
Генеративный ИИ и речевая аналитика превращают голос клиента в мощный инструмент для бизнеса. Они помогают находить инсайты, которые раньше оставались незамеченными, и использовать их для повышения эффективности контактных центров. Внедрение таких решений — это шаг к более глубокому пониманию клиентов и созданию конкурентных преимуществ.
2025-03-28 16:24 Статьи