Ще торік в Україні зʼявився штучний інтелект, здатний замінити спеціаліста з контролю якості обслуговування. Інструмент автоматично аналізує телефонні розмови, знаходить помилки та дає поради для покращення сервісу. А відтепер кожен бізнес може навчити штучний інтелект для власних потреб на внутрішніх скриптах, інструкціях, документації. Дізнайтеся, як Ringostat AI Супервайзер вже працює і допомагає команді GoITeens зменшувати витрати на штат асесорів та аналізувати роботу трьох відділів.
Чому GoITeens був потрібен штучний інтелект
GoITeens — онлайн-академія, що навчає дітей та підлітків різним IT-спеціальностям. За 8 років діяльності академії навчання пройшли понад 50 000 студентів.
Онлайн-академія пропонує 14 курсів. Щоб дитина могла обрати найкращий для себе напрямок, спершу проводиться консультація з представником GoITeens. Перший контакт з менеджером відбувається телефоном ― так зручно записатися на пробне заняття, яке зазвичай проводиться через Zoom чи Google Meet. Оскільки від якості проведених консультацій залежить правильний вибір напрямку та мотивація дітей до навчання, компанія ретельно контролює якість проведених консультаці.
Раніше основним інструментом контролю було прослуховування аудіозаписів розмов. Асесор ― фахівець контролю якості комунікації ― оцінював роботу менеджера за десятками критеріїв.
Проте такий спосіб контролю мав недоліки.
- Значні витрати часу. Перша телефонна розмова з клієнтом зазвичай триває від 8 до 11 хвилин. Прослуховування 10 таких розмов щодня, включно з примітками щодо роботи менеджера, займало близько двох годин. Аналіз тестових уроків, які тривають довше, вимагав додаткового часу.
- Потреба в асесорах. Значне навантаження вимагало наймання п’яти спеціалістів, та, відповідно, оплати праці штату фахівців.
- Вибірковий аналіз. Навіть команда асесорів не могла прослухати та проаналізувати всі виклики. Тому іноді доводилося це робити вибірково. А з таким підходом був ризик пропустити важливі моменти.
- Прослуховування розмов, що не вимагали уваги. Неможливо відрізнити добре опрацьовані дзвінки від дзвінків, що потенційно можуть містити помилки менеджерів чи складнощі в спілкуванні. Іноді команда марнувала час на аналіз розмов, які цього не потребували.
Все це привело GoITeens до пошуку рішення, що допомогло б скоротити час на контроль комунікації. Таким рішенням став штучний інтелект ― Ringostat AI Супервайзер. Академія вже певний час користувалася продуктами платформи Ringostat ― віртуальною телефонією, формою замовлення дзвінка з сайту та колтрекінгом. Тому щойно вийшов новий продукт, штучний інтелект для аналізу розмов, компанія GoITeens вирішила скористатися можливістю і підключила рішення.
Особливості реалізації проєкту
Для ефективного впровадження рішення потрібно було врахувати особливості процесів GoITeens.
- Компанія не має одного загального сценарію розмов. Комунікацію з клієнтами ведуть кілька відділів: кол-центр, відділ пробних уроків та відділ продажів. І кожен з них має власний скрипт, що складається з обов’язкових етапів. Тож робота кожного відділу потребує окремого аналізу та оцінювання.
- Проведення пробних уроків також потрібно аналізувати. При цьому розмова може йти по-різному, і залежно від цього мають змінюватися критерії оцінки. Припустимо, якщо учень вже проходив якісь курси, менеджер має поставити одні питання, якщо ні — то інші.
- Важливо аналізувати настрій клієнта та менеджера. Курси компанії призначені для дітей та підлітків, а мотивація до навчання сильно залежить від вражень та почуттів. Тому менеджер під час спілкування повинен бути дружнім та прихильним, терплячим, якщо співрозмовник відволікається, а також має постійно стежити за тим, щоб майбутній студент залишався задоволеним. І в разі потреби ― ставити відповідні питання.
Враховуючи всі ці особливості, розробники Ringostat запропонували впровадити штучний інтелект, що буде навчений на основі документації GoITeens та працюватиме у точній відповідності до правил, процесів та потреб компанії.
Таким чином Ringostat AI Супервайзер навчався на основі:
- скриптів, призначених для кожного відділу;
- етапів, з яких повинна складатися розмова кожного відділу, а також фраз, які менеджер обов’язково повинен озвучувати;
- ключових слів, що мають звучати під час розмови;
- головних складових розмови, що служать критеріями оцінки роботи менеджера.
Відтак індивідуально навчений штучний інтелект зміг повноцінно аналізувати розмови GoITeens з врахуванням контексту й ключових вимог.
Принцип роботи штучного інтелекту для аналізу розмов в GoITeens
Транскрибація розмови
Штучний інтелект перетворює голос на текст ― GoITeens завантажує аудіозаписи телефонних розмов та відеозаписи пробних уроків. Розшифровка розмов заощаджує час, оскільки менеджерам не доводиться слухати все цілком. Достатньо лише проглянути текст чи за допомогою пошуку знайти певний фрагмент.
Можна налаштувати автоматичний переклад розмов англійською мовою. Або транскрибувати розмови мовою оригіналу ― штучний інтелект розуміє понад 50 мов.
ШІ розуміє, коли закінчується один етап розмови та розпочинається наступний. Тож в транскрибації можна перегляди не цілу розмову, а певні етапи. Це зручно, якщо аналізу вимагає, наприклад, лише презентація продукту чи закриття угоди.
Стислий зміст та ключові моменти розмови
Часом не потрібно аналізувати всю розмову, щоб зробити головні висновки: чи виконав менеджер всі вимоги, чи здійснив кроки, які є принципово важливими.
Штучний інтелект здатен визначити ці ключові моменти та зафіксувати у звіті. Наприклад:
- чи мали місце сумніви або додаткові запитання, і як працівник працював з цим;
- чи були запропоновані різні варіанти оплати;
- чи залишився клієнт задоволеним наданою інформацією— зробити висновок можна за наявністю додаткових запитань та настроєм розмови.
Про останнє варто розповісти докладніше. Штучний інтелект здатний розрізняти загальний настрій розмови та визначати настрій кожного співрозмовника. Це надзвичайно важливо, адже дає змогу зрозуміти враження про спілкування та почуття, що виникли у співрозмовника в ході розмови. Можна одразу помітити, якщо людина засмучена чи розгублена, і швидко виправити ситуацію, щоб не допустити відмови від навчання. Можна також проаналізувати стиль спілкування кожного менеджера – якщо співрозмовники завжди залишаються задоволені після розмови, це привід поділитися лайфхаками з колегами.
Чекліст та оцінка роботи менеджера
GoITeens оцінює кожну розмову працівників різних відділів за певними чеклістами. Ці документи також були використані для навчання штучного інтелекту. Тепер Ringostat AI Супервайзер розрізняє, працівник якого відділу спілкується зі студентом, та застосовує відповідні критерії оцінки розмови. Наприклад, не запросити людину на пробний урок ― це помилка, але тільки якщо розмову проводив оператор кол-центру. Для менеджера відділу продажів це не вважатиметься помилкою, оскільки на цьому етапі вже йдеться про оплату навчання та подібні фінальні питання.
Якщо менеджер сказав обов’язкову фразу, штучний інтелект ставить галочку, якщо ні — хрестик. Глянувши на звіт можна легко зробити висновок про дотримання менеджером скрипту.
Ось кілька прикладів, як штучний інтелект оцінює дотримання скрипту:
- етап відкриття: чи привітався менеджер, чи назвав власне імʼя та познайомився з майбутнім студентом, чи повідомив причину дзвінка;
- етап виявлення потреб: чи запитав менеджер про інтереси дитини та очікувані результати навчання;
- чи назвав декілька підходящих для дитини курсів на вибір;
- чи запропонував призначити час пробного уроку тощо.
Підсумування розмови та кращі наступні кроки
Результатом кожної розмови повинні бути чіткі домовленості, навіть якщо прямо зараз дитина не готова зробити вибір та записатися на навчання.
Штучний інтелект окремо визначає, чим закінчилося спілкування, і виходячи з цього дає пораду, що менеджеру робити далі:
- підсумок розмови: наприклад, студент вибрав курс;
- результат: чи закрито угоду;
- наступні кроки: ще раз зв’язатися з дитиною, щоб визначитися з розкладом та тарифом;
- дедлайн для наступного кроку.
Це дозволяє уникнути «зависання» угод, адже працівники завжди мають підказки, що робити далі. Також менеджер може легко пригадати домовленості з кожним клієнтом.
Важлива інформація про студента
Раніше менеджери повинні були після кожного дзвінка вручну занотовувати важливу інформацію про потенційного студента, а це займало додатковий час. Тепер це робить штучний інтелект ― він аналізує розмову і вишукує в репліках дитини чи батьків, присутніх під час розмови, всі важливі дані:
- вік;
- попередній досвід подібного навчання;
- зацікавлення.
Це заощаджує час праці, а також дає змогу потім перевірити, чи запропонував менеджер справді релевантні курси.
Результати впровадження AI для аналізу розмов
З ШІ ми «звужуємо коло» та бачимо, які діалоги є справді проблемними та потребують доопрацювання. Завдяки цьому ми зменшили штат асесорів та можемо заощадити витрати на заробітню платню. Аналіз близько 300 цільових дзвінків з використанням ШІ займає близько 10 годин робочого часу. Ми заощаджуємо як мінімум 5% робочого часу на аналіз і 5% на пошук саме таких дзвінків».
