Аудиозаписи разговоров преобразуются в текст с точностью 92–96% для русскоязычной речи. Транскрипт сохраняется, доступен для поиска, анализа и использования в обучении операторов.
Система автоматически определяет, кто говорит в каждый момент — оператор или клиент. Это позволяет раздельно анализировать поведение обеих сторон: сколько говорил оператор, сколько — клиент, были ли перебивания.
ИИ определяет эмоциональное состояние клиента и оператора на протяжении всего звонка: нейтральный, позитивный, негативный, агрессивный. Тренд эмоций в ходе разговора — ценный показатель качества работы оператора.
Система автоматически классифицирует звонок по теме (техподдержка, претензия, продажа, запрос информации) и выявляет конкретные намерения клиента. Без ручной разметки — по каждому звонку.
Заранее заданные маркеры качества (приветствие, обращение по имени, предложение продукта, прощание, запрещённые фразы) автоматически проверяются в каждом разговоре. Отчёт по compliance формируется без участия супервайзера.
Аналитика определяет, почему клиенты звонят: что изменилось в топ-5 причинах обращений за последний месяц? Это критично для понимания, где продукт или процесс создаёт проблемы.
Традиционная модель QA в контакт-центре: супервайзер прослушивает 5–10 звонков оператора в месяц и выставляет оценку. Проблемы: субъективность, малая выборка, задержка обратной связи.
С Chatme.ai: каждый звонок автоматически оценивается по заданной чеклисту. Система выявляет лучших и худших операторов, определяет зоны роста, формирует персональные рекомендации для каждого. Супервайзер получает готовый отчёт вместо того, чтобы самому прослушивать записи.
Речевая аналитика работает как система раннего предупреждения. Резкий рост упоминаний конкретной проблемы в звонках — сигнал о сбое в продукте или сервисе. Chatme.ai настраивает алерты: если за 2 часа количество звонков с определённым маркером выросло на 50% — руководитель немедленно получает уведомление.
Лучшие разговоры автоматически отбираются для формирования обучающей библиотеки. Новый оператор может прослушать 20 лучших примеров обработки претензий — и это нагляднее любых инструкций. Худшие разговоры становятся кейсами для разбора на тренингах.
Данные речевой аналитики ценны далеко за пределами контакт-центра. Product-менеджеры используют инсайты из звонков для понимания болей клиентов. Маркетинг анализирует, как клиенты описывают продукт — и использует эти формулировки в коммуникациях. Руководство видит реальный NPS-driver через призму каждого звонка.
Речевая аналитика превращает ваш контакт-центр из центра затрат в источник бизнес-интеллекта. Каждый звонок становится данными, каждые данные — инсайтом, каждый инсайт — решением.
Мы свяжемся с вами в рабочее время (с 9.00 по 18.00 МСК), чтобы ответить на ваши вопросы, собрать информацию для рассчета коммерческого предложения, а также договориться об удобном для вас времени для онлайн-встречи для демонстрации возможностей наших ИИ-агентов.
