Real-time речевая аналитика для КЦ и отделов продаж

Доклад посвящён современным подходам к речевой аналитике в системах VoIP-направления на примере интеграции с Asterisk. Представлены основные принципы извлечения и обработки данных из голосовых и текстовых коммуникаций, их польза для бизнеса и практические кейсы использования в режиме реального времени.

Что такое речевая аналитика

Речевая аналитика представляет собой программно-аппаратный комплекс, позволяющий автоматически извлекать информацию из коммуникаций клиентов и операторов: голосовые звонки, видеоконференции (Zoom, Google Meet), чаты и мессенджеры. Цель — получать структурированные данные о причинах обращений, эмоциях, ключевых словах и событиях для последующего анализа и принятия управленческих решений.

Проблемы классического контроля качества

В традиционных колл-центрах прослушивается не более 5–15 % звонков. Из-за этого руководители принимают решения, опираясь на крайне ограниченный объём данных, а 85–95 % коммуникаций остаются «в чёрном ящике». Кроме того, контроль качества часто сводится к простому чек-листу (вежливость, частота приветствий, обращение по имени), тогда как в ходе разговоров клиенты могут озвучивать гораздо более ценные для бизнеса сведения.

Новые возможности благодаря нейросетям

Современные нейросетевые технологии позволяют:

• Распознавать речь на более чем 80 языках, включая гибридные разговоры (например, русский + казахский, английский + испанский).
• Анализировать коммуникации в режиме реального времени (real-time), а не только по записям.
• Обрабатывать эмоции и тональность речи, выделяя степени недовольства, спокойствия и позитивного настроя.

Интеграция с Asterisk и CRM/ERP

Готовые модули обеспечивают двунаправленный обмен данными между речевой аналитикой и корпоративными системами:

• Asterisk: подключение через RTP-loop для захвата речевого потока — как записанного, так и «на лету».
• CRM/ERP: выборка информации о статусах сделок, воронках продаж, тегах и передача обратно результатов анализа (изменение статусов, телеграм-уведомления, задачи на оператора).

Кейсы использования real-time аналитики

1. Выявление мошеннических звонков. Система в реальном времени распознаёт признаки спама и мошенничества по набору триггерных слов и шаблонов. При обнаружении — автоматическое отключение вызова или телеграм-уведомление руководству для вмешательства.
2. Контроль исполнения скриптов и стандартов. Сравнение «лидеров по стандартам» и «лидеров по продажам» позволяет выявить, какие элементы скрипта действительно влияют на конверсию. Автоматизированная оценка операторов в режиме реального времени: соблюдение регламента и эффективность.
3. Мониторинг и отчёты для отраслевых клиентов. Пример отчёта интернет-провайдера: анализ жалоб на баланс, качество интернет-услуг, телевидения и видеонаблюдения. Визуализация всех обращений в реальном времени с возможностью фильтрации по типам проблем и клиентским сегментам.

Аналитика эмоций и переходы состояний

• Нейронная сеть классифицирует эмоции в голосовом потоке: спокойствие, недовольство (три уровня интенсивности), ярость.
• Отслеживаются «переходные кейсы»: например, когда разъярённый клиент после реакции оператора успокаивается или переходит в позитивный тон — ценный индикатор эффективности работы оператора.

Revenue Intelligence вместо контроля качества

Ключевая ценность речевой аналитики заключается не только в автоматизации QA, но и в выявлении «точек недополученной прибыли» (revenue intelligence). Анализ 100 % коммуникаций помогает:

• Обнаружить скрытые проблемы (логистику, качество сервиса), не выявляемые простыми чек-листами.
• Своевременно реагировать на недовольство VIP-клиентов.
• Увеличить продажи за счёт устранения узких мест, о которых операторы обычно не сообщают.