Wykorzystanie sztucznej inteligencji w telefonii biznesowej: automatyczne transkrypcje i analiza rozmów w call center

Rynek stale rośnie, konkurencja się zaostrza, a klienci stają się coraz bardziej wymagający. Szukają nie tylko towaru czy usługi, ale także obsługi zorientowanej na klienta. Dlatego kierownik musi na czas zauważać problemy w komunikacji z potencjalnymi nabywcami.

Jak pokazuje doświadczenie zespołu Ringostat, na analizę 5-minutowego nagrania rozmowy kierownik może poświęcać nawet pół godziny. Jeśli klienci stale dzwonią do firmy, na zadania strategiczne może nie zostać czasu. Rozwiązać problem pomoże wykorzystanie sztucznej inteligencji w telefonii biznesowej. Natychmiast dokonuje analizy rozmów, a także dostarcza przydatnych spostrzeżeń i porad do skutecznego zamknięcia transakcji.

Automatyczna transkrypcja rozmów

Jak działa automatyczna transkrypcja: krótki przegląd

Automatyczna transkrypcja to proces przekształcania głosu na tekst. Jak to działa? AI przechwytuje fale dźwiękowe i rozbija je na najmniejsze jednostki dźwiękowe — fonemy. Następnie system składa z tych fonemów słowa i zdania, wykorzystując potężne sieci neuronowe, wytrenowane na milionach godzin rozmów.

Jeszcze nie tak dawno sztuczna inteligencja przegrywała z człowiekiem, ponieważ gorzej rozpoznawała słowa przez zewnętrzne szumy czy złą wymowę. Współczesna AI daje dokładny rezultat:

• rozumie różne dialekty, akcenty, nawet gdy klient mówi szybko lub emocjonalnie;
• filtruje szum tła, muzykę, nakładanie się głosów — wszystko, co może przeszkadzać w wyraźnym rozpoznawaniu mowy;
• uwzględnia kontekst rozmowy, aby prawidłowo rozpoznać homonimy, skomplikowane terminy czy nazwy produktów itp.

Sztuczna inteligencja jak Ringostat AI również rozumie ponad 50 języków i umie tłumaczyć na angielski.

Zalety transkrypcji rozmów

Oszczędność czasu

Jak już wspomniano, jedną z zalet automatycznej transkrypcji jest oszczędność czasu kierownika lub asesora. Hillel IT School — jedna z największych szkół komputerowych Ukrainy, co tydzień przyjmuje kilka tysięcy rozmów. Wcześniej do kontroli jakości obsługi kierownictwo przesłuchiwało tylko część rozmów — około 40 dziennie. Przy średnim czasie trwania 5 minut, nawet przy szybkim odtwarzaniu, zajmowało to 2,5 godziny. A jeszcze trzeba było ocenić menedżera i zostawić rekomendacje.

Ringostat AI Supervisor kardynalnie zmienił sytuację. Transkrypcja przekształca audio na tekst, który czyta się o wiele szybciej. Kierownicy szkoły teraz kontrolują 100% rozmów, a nie tylko próbkę. Kolejną zaletą tekstu jest wygoda wyszukiwania potrzebnego fragmentu tekstu według słowa kluczowego lub frazy, na przykład nazwy kursu.

Archiwizacja danych

Wyniki transkrypcji rozmów są dołączane do kontaktów. Jeśli skonfigurowano integrację telefonii IP Ringostat z CRM, wyniki analizy AI również wygodnie przechowywane są w systemie. Gdy będzie potrzeba przejrzeć szczegóły rozmów z użytkownikiem — wystarczy wejść w kartę klienta czy transakcji w CRM. Na przykład, jeśli klient wrócił do was po pewnym czasie, możecie zapoznać się ze szczegółami poprzednich interakcji:

• problem, z którym przyszedł;
• czy został ten problem rozwiązany;
• jeśli nie, to dlaczego.

To pozwoli lepiej zrozumieć klienta, jego potrzeby i preferencje.

Analiza rozmów za pomocą AI

Analiza emocji i nastroju (Sentiment Analysis)

Sztuczna inteligencja nie tylko rozpoznaje słowa, ale także określa emocje rozmówców i ogólny nastrój rozmowy. Dlaczego to ważne dla biznesu? Badanie Ringostat na próbie 50 000 rozmów pokazało wyraźną zależność między nastrojem menedżera a klienta:

• profesjonalne podejście w 24% przypadków wywołuje zainteresowanie;
• życzliwy ton w ogóle nie otrzymuje negatywnych reakcji;
• niepewny pracownik w 34% przypadków rozmawia ze zdezorientowanymi nabywcami;
• a nadmierna natarczywość prowadzi do obojętności klienta w 39% przypadków.

Jeśli na przykład klient przyszedł zirytowany, ale po konsultacji stał się spokojny i zainteresowany, to wskaźnik, że menedżer świetnie sobie poradził. Jeśli zaś nabywca zaczął rozmowę w dobrym nastroju, a zakończył rozczarowany — to sygnał do pilnej interwencji kierownika. Być może klient się rozgniewał z powodu wysokich cen, bo specjalista nie potrafił ich uzasadnić. Albo stracił zainteresowanie podczas zbyt długiej technicznej prezentacji. Te spostrzeżenia pozwalają na czas korygować skrypty i uczyć menedżerów elastyczności w razie potrzeby.

W ten sposób analiza emocji i nastroju aktywnie pomaga poprawić serwis, a nie jest tylko miłym dodatkiem do innych możliwości.

Firma „Betterton”, sieć centrów słuchu, analizuje rozmowy za pomocą Ringostat AI. Wykorzystują funkcję rozpoznawania emocji do oceny umiejętności zawodowych swoich pracowników. Firma widzi także, jak zmienia się nastrój klientów podczas rozmowy z administratorami.

W tym case study możecie szczegółowo zapoznać się z wrażeniami „Betterton” z korzystania z Ringostat AI.

Rozpoznawanie kluczowych momentów rozmowy

System inteligentny wyodrębnia również najważniejsze z każdej rozmowy. W 10-15 sekund kierownik rozumie istotę pięciominutowego dialogu bez zapoznawania się z pełną wersją transkrypcji.

Przykład rozpoznawania kluczowych momentów rozmowy menedżera z właścicielem sklepu internetowego o wirtualnej telefonii:

• klient skarżył się na nieodebrane rozmowy z powodu nieobecności menedżerów w biurze;
• interesował się możliwością odbierania rozmów na telefony komórkowe pracowników;
• omawiano koszt podłączenia i opłatę miesięczną;
• menedżer zaproponował okres testowy na 14 dni;
• klient poprosił o przesłanie oferty handlowej na email.

Taka technologia jest szczególnie przydatna przy dużych wolumenach rozmów. Gdy biznes prowadzi setki rozmów dziennie, niemożliwe jest pełne przejrzenie wszystkich.

Ocena przestrzegania skryptów i standardów

Jeśli w firmie są określone skrypty i standardy rozmów, rozwiązanie pomaga kontrolować ich przestrzeganie. Ringostat AI umie także rozpoznawać etapy rozmowy i osobno analizować każdy z nich, co czyni weryfikację bardziej informatywną. Przykład analizy etapów dialogu.

1. Powitanie. AI ocenia, czy menedżer się przedstawił i podał nazwę firmy.
2. Rozpoznanie potrzeb. Sztuczny asystent określa, czy menedżer zadawał właściwe pytania do zrozumienia problemu klienta.
3. Prezentacja produktu. AI śledzi, czy menedżer zaproponował rozwiązanie zgodnie z rozpoznanymi potrzebami, czy tylko odczytał charakterystykę produktu. Efektywna prezentacja skupia się na korzyściach dla klienta, a nie na szczegółach technicznych. Sztuczna inteligencja rozpoznaje także towary i usługi, więc może analizować każdy produkt według indywidualnego scenariusza.
4. Praca z obiekcjami. Automatyczna analiza pokazuje, jak menedżer reagował na obiekcje. Profesjonalista przekształca „To drogo” na dyskusję o wartości i ROI.
5. Zamknięcie transakcji. System rejestruje, jakich technik użył menedżer do zamknięcia transakcji i jak skuteczne one były. Na przykład, jeśli klient już prawie wasz, można go „docisnąć” poczuciem pilności. Lub zapewnić dodatkowe korzyści i bonusy.

Przykład wykorzystania analityki rozmów w call center

SHERIFF jest przodującą firma ochroniarska Ukrainy, która od 2003 roku świadczy usługi ochrony, inkasa i rozminowywania. Obsługuje ponad 40 000 klientów w ponad 20 miastach kraju. Firma oferuje technicznie skomplikowane towary i usługi, dlatego klienci preferują rozmowy telefoniczne do wyjaśnienia niuansów montażu, terminów podłączenia i innych kwestii.

Ze względu na ograniczoną liczbę potencjalnych klientów i ostrą konkurencję każde zgłoszenie ma znaczenie strategiczne. Również zasadniczo ważne jest zapewnienie nienagannej obsługi każdego klienta, ponieważ błędy w tej sferze są niedopuszczalne i mogą prowadzić do utraty zaufania i reputacji.

Jak pomogła AI od Ringostat.

1. Transkrypcja rozmów. Kierownictwo nie traci czasu na przesłuchiwanie rozmów — wystarczy szybko przejrzeć dialog. To pozwala analizować 100% rozmów, a nie tylko część.
2. Podsumowanie i słowa kluczowe. Sztuczna inteligencja z kontekstu rozumie najważniejsze momenty rozmowy i je rejestruje. Tak kierownictwo SHERIFF może zobaczyć, z jakim zapytaniem zwrócił się klient.
3. Analiza nastroju. AI automatycznie rejestruje ogólny nastrój rozmowy, nastrój klienta i menedżera.
4. Wykrywanie błędów. Ringostat AI samodzielnie znajduje błędy, a kierownictwu wystarczy odfiltrować tylko te rozmowy, które je zawierają.

W czasie korzystania ze sztucznej inteligencji SHERIFF zaoszczędzili do 30% czasu na kontrolę działu sprzedaży. A także zdołali poprawić jakość obsługi dzięki szczegółowej analizie wszystkich rozmów.

Przyszłość technologii AI w komunikacji biznesowej

Sztuczna inteligencja stale się rozwija i czasami wydaje się, że nie ma granic. AI nie tylko rozróżnia słowa i emocje, ale także dostarcza przydatne rekomendacje do skutecznego zamknięcia transakcji, prognozuje obciążenie działu — a nawet rozpoznaje klienta za pomocą głosu.

1. Voice biometrics (biometria głosowa). Technologia, która identyfikuje klienta po unikalnych cechach głosu w zaledwie 3 sekundy. Koniec z pytaniami o datę urodzenia, panieńskie nazwisko matki czy hasło. To nie tylko oszczędza 30-40 sekund na każdej rozmowie, ale także zwiększa bezpieczeństwo — głosu nie można ukraść czy przekazać osobie trzeciej.
2. Predictive analytics (analityka predykcyjna). AI pomaga prognozować, ilu menedżerów potrzeba do przyspieszenia odpowiedzi klientom i optymalizacji ogólnego obciążenia. Analizuje dane historyczne i wykrywa tendencje oraz okresy szczytowe. Na przykład, jeśli najwięcej dzwoni się w środę wieczorem, biznes będzie o tym wiedział i zawczasu podłączy dodatkowych specjalistów.
3. Rekomendacje od sztucznej inteligencji. Analityka językowa z AI od Ringostat proponuje kolejne kroki do efektywnej interakcji z klientem. Na przykład, jeśli potencjalny nabywca zainteresował się towarem, AI poradzi przygotować prezentację z dodatkowymi korzyściami czy zaproponować bonus, zniżkę, aby ostatecznie przekonać użytkownika. Sztuczna inteligencja przypomni także, że trzeba wysłać paragon klientowi, który na niego czeka. Wszystko to pomaga skutecznie zamykać transakcje i nie tracić klientów przez niedoświadczonych menedżerów w zespole.

Podsumowanie zalet wykorzystania AI w telefonii biznesowej

Wdrożenie sztucznej inteligencji w telefonii biznesowej to nie tylko technologiczny upgrade. To fundamentalna zmiana w zarządzaniu biznesem, która daje konkretne, mierzalne rezultaty.

1. Oszczędność czasu kierowników. Nie musisz już godzinami analizować pracy zespołu, ignorując zadania strategiczne. Możesz szybko przejrzeć kluczowe momenty rozmowy, aby zrozumieć — czy potrzebna jest wasza interwencja w pracę menedżera.
2. Totalna kontrola jakości. Dzięki sztucznej inteligencji kontrolowane jest 100% rozmów — żaden problem i utracona możliwość nie pozostanie niezauważona.
3. Obiektywna ocena pracy. AI nie ma ulubieńców, nie męczy się i nie można go przekupić. Każdy menedżer oceniany jest według jednolitych kryteriów.
4. Szybkie wykrywanie problemów. Będziesz mógł poprawić obsługę klientów jeszcze zanim zdecydują się przejść do konkurencji. Ponieważ według danych PwC, 32% nabywców jest gotowych zrezygnować z marki po jednym nieudanym doświadczeniu.
5. Wzrost sprzedaży. Im bardziej zadowoleni klienci, tym większa ich chęć współpracy z wami.

Podczas gdy konkurencja traci godziny na przesłuchiwanie nagrań, firmy z automatyczną transkrypcją i analizą rozmów już wiedzą, dlaczego tracą klientów i jak to naprawić.