Transcript PowerPoint - Центр Речевых Технологий

Р ЕЧЕВАЯ
АНАЛИТИКА
В КОНТАКТНОМ ЦЕНТРЕ
ТЕХНОЛОГИИ ИНСТРУМЕНТЫ КЕЙСЫ
•
•
•
•
•
ЧТО МОЖЕТ И ЧЕГО НЕ МОЖЕТ РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА?
РОЛЬ АНАЛИТИКА В РЕШЕНИИ АНАЛИТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ
ИНСТРУМЕНТЫ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ ЦРТ
КЕЙСЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ
1
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
KNOWLEDGE DISCOVERY
DATA MINING
FACT EXTRACTION
SPEECH ANALYSIS
CONTENT ANALYSIS
SPEECH
ANALYTICS
KEYWORD SPOTTING
SENTIMENT ANALYSIS
INFORMATION RETRIEVAL
TEXT ANALYSIS
SPOKEN LANGUAGE UNDERSTANDING
TEXT MINING
2
ЧТО МОЖЕТ И ЧЕГО НЕ МОЖЕТ РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА?
РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА (ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЦРТ) - совокупность технологий и
методов, предназначенных для извлечения практически полезных
знаний и ранее неизвестной информации, содержащихся в массивах или
потоках речевой информации.
ЧЕГО НЕ МОЖЕТ РЕЧЕВАЯ АНАЛИТИКА?
• Ответить на незаданные вопросы
• Ответить на вопросы самостоятельно, без участия человека
• Ответить на вопросы так, что ответы будут верны всегда
3
РОЛЬ АНАЛИТИКА В РЕШЕНИИ АНАЛИТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
ТРЕБОВАНИЯ К АНАЛИТИКУ
• Он должен быть
• Он должен обладать способностями, навыками и знаниями
ОСОБЕННОСТИ РАБОТЫ АНАЛИТИКА
• Аналитик формулирует вопросы и получает ответы на языке системы
• Должен ли аналитик иметь собственные ответы и гипотезы? Обязательно!
+
=
КОМПЬЮТЕР + ЧЕЛОВЕК = АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
4
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ
5
КЛЮЧЕВЫЕ ФАКТОРЫ ВЛИЯНИЯ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ
1
2
3
Природа данных
Источником аналитической информации
является непосредственно речь клиентов и
операторов!
Многоуровневый анализ
Поиск ключевых слов, определение
тематик и тональности обращений,
диагностика эмоций дикторов и другое!
Автоматизация
Технологии распознавания и анализа
речи позволяют провести анализ 100%
обращений клиентов!
Рост
продаж и
сокращение
оттока клиентов
Рост
индикаторов
удовлетворенности
клиентов
Рост
операционных
показателей КЦ
Рост
квалификации
персонала и
технологичности КЦ
Рост
индикаторов
KPI операторов
Рост
производительности
труда супервизоров
и аналитиков КЦ
6
Возможности
речевой аналитики ЦРТ
в контактных центрах
7
SMART LOGGER - СИСТЕМА РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ КЦ
SPEECH
ANALYSIS
Анализ событий
телефонии
1
НАЧАЛЬНАЯ
Анализ речевой
активности
АНАЛИТИКА
Поиск ключевых
слов и выражений
Оценка
эмоционального
состояния
8
SMART LOGGER - СИСТЕМА РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ КЦ
TEXT
MINING
2
ПРОДВИНУТАЯ
Распознавание
слитной речи
АНАЛИТИКА
Лексикосемантический
анализ текстов
9
SMART LOGGER
НАЧАЛЬНАЯ АНАЛИТИКА
ОСНОВА СИСТЕМЫ
АВТОМАТИЧЕСКОГО
КОНТРОЛЯ КАЧЕСТВА
10
МЕТОДОЛОГИЯ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА
1
2
3
4
Анализ
событий
телефонии
Анализ речевой
активности
дикторов
Анализ
лексического
состава диалога
Анализ
эмоционального
состояния дикторов
• Автоматический комплексный анализ диалогов операторов с
клиентами по 4 блокам параметров
• Раздельный анализ речи оператора и клиента
• Анализ событий телефонии, количественно-временных
показателей работы оператора на линии и параметров речевой
активности дикторов более чем по 25 параметрам
• Анализ лексического состава диалога с использованием
независящей от словаря технологии пофонемного
распознавания и поиска произвольных ключевых слов и
выражений
• Оценка эмоционального состояния дикторов в ходе диалога
• Комбинированные шаблоны оценки, количество шаблонов
автоматической оценки не ограничено
QM analyzer
АРМ
супервизора
Emo engine
ASR engine
Результаты оценки
Параметры заданий
Оценки и отчеты
Задания, фонограммы
Smart Logger
Сервер БД
11
РЕЗУЛЬТАТЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ
Значения
анализируемых
параметров
Интегральные оценки
звонков
Разметка
речевой активности и
отметки ключевых слов
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ SMART LOGGER ДЛЯ МОНИТОРИНГА
FCR1 С ПОМОЩЬЮ АНАЛИЗА ЛЕКСИЧЕСКОГО СОСТАВА ДИАЛОГОВ
Определение
повторных звонков
по номеру клиента
Повторных звонков
с одного номера
не обнаружено
Результаты поиска
звонков с лексикой
повторных
обращений
1 FCR
– First call resolution, индикатор решения проблемы клиента с первого обращения
13
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ SMART LOGGER ДЛЯ МОНИТОРИНГА
CS1 С ПОМОЩЬЮ КОЛИЧЕСТВЕННО- ВРЕМЕННЫХ ПАРАМЕТРОВ
Анализ работы
оператора
на линии
Анализ речевой
активности
дикторов
Значения количественно-временных
параметров диалога, характерные для
претензионных обращений клиентов
• общая продолжительность речи клиента в
диалоге более 50 %
• участки непрерывной речи клиента
продолжительностью более 30 сек
• одновременная речь оператора и клиента более
15 %
• уход клиента с линии на удержании
1 CS
– Customer satisfaction, индикатор удовлетворенности клиента
14
ЧТО ДАЕТ СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ?
1. Переход от контроля единичных взаимодействий операторов с клиентами к комплексному и тотальному контролю за
качеством обслуживания и показателями KPI всего контакт-центра
2. Многократное повышение эффективности и производительности работы службы качества за счет автоматизации процессов
мониторинга основных индикаторов качества работы контакт-центра: CS, FCR, AHT, QM
3. Объективизация оценки работы операторов
4. Стандартизация политики качества контакт-центра
5. Рост трудовой дисциплины операторов
6. Профессиональный рост службы качества
7. Нематериальная мотивация квалифицированного персонала службы качества за счет возможности изучения и
использования в работе инновационных и высокотехнологичных инструментов
8. Развитие аналитических направлений работы контакт-центра
9. Положительное влияние на имидж контакт-центра и организации в целом
Случайная выборка
позволяет оценить 5– 10 %
обращений клиентов и
отражает показатели
качества и удовлетворенности
только на случайной
выборке
5–10%
Зона контроля случайной выборки
Автоматическая оценка
позволяет контролировать
качество обслуживания и
удовлетворенность клиентов
для 100% обращений,
выявляет каждый случай
с низкими показателями
качества
100%
Зона контроля автоматической оценки
15
SMART LOGGER
ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА
АВТОМАТИЧЕСКАЯ
КЛАССИФИКАЦИЯ И
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ЗВОНКОВ
16
ТЕХНОЛОГИИ И ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
МОДУЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ И КЛАСТЕРИЗАЦИИ
• Распознавание спонтанной слитной русской речи с
помощью технологии распознавания на большом словаре
(LVCSR – Large Vocabulary Continuous Speech Recognition)
• Кластеризация фонограмм на заданное пользователем
количество тематических кластеров
• Классификация фонограмм на основе ключевых словцентроидов, определяемых пользователем на основе
собственных знаний в предметной области
• Классификация фонограмм через обучение системы на
обучающих выборках обращений клиентов
АРМ
супервизора
Clustering server
LVCSR server
Параметры заданий
Результаты распознавания
и кластеризации
Отчеты
Задания, фонограммы
• Представление кластера в виде семантического облака,
отражающего частотность и связность ключевых слов,
определяющих тему
• Навигация по семантическому облаку, управление
представлением лексического состава облака
• Автоматическая контекстная сводка по тематическому
кластеру
Smart Logger
Сервер записи и БД
17
ТЕХНОЛОГИЯ ТЕМАТИЧЕСКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЗВОНКОВ
Звукозапись
телефонного
звонка
Распознавание
речи и перевод
фонограмм звонка
в текст
Построение
лексического
векторного
пространства
текстов разговоров
Разделение
лексического
пространства
на тематические
кластеры
18
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕМАТИЧЕСКОЙ
КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЗВОНКОВ
Распределение тем
обращений клиентов
по часам, дням и
операторам
Семантическое облако
и распределение
вызовов кластера
по дням недели
19
SMART LOGGER
ПРОДВИНУТАЯ АНАЛИТИКА
ПРИМЕРЫ
ПРАКТИЧЕСКОГО
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
20
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ РЕЧЕВОЙ
АНАЛИТИКИ В КЦ ПРОВАЙДЕРА СВЯЗИ
Вопросы по обслуживанию
дйствующих клиентов
22,5%
Вопросы по подключению
20,3%
Перевод на ТП
Профильная
нагрузка
14,8%
Информация по тарифам и услугам
14,0%
Перевод на справку по расcчетам
8,7%
Консультация с переводом на ТП
Вызовы из области
59.8%
6,9%
37,3%
Непрофильная
нагрузка
4,2%
Плохая слышимость
3,0%
Перевод из других служб
3,0%
Неверный выбор службы
2,7%
21
ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМЫ РЕЧЕВОЙ
АНАЛИТИКИ В БАНКОВСКОМ КЦ
Адреса и время работы отделений
16,2%
Общая информация о картах
14,3%
Операции с картами
10,8%
Перевод на специалиста
9,6%
Перевод средств
7,8%
Общая информация о кредитах
7,5%
Защита денежных средств
7,2%
Заявка на карты
34,3%
13,9%
Суммы по кредитам
Восстановления пароля
Карты
6,6%
Кредиты
18,3%
Адреса и время
работы отделений
16,2%
6,1%
22
ПРИМЕРЫ КЕЙСОВ
ПРОДВИНУТОЙ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ
КЕЙС 1.1
Оценка
удовлетворенности
клиентов по темам
КЕЙС 1.2
Рейтинг агентов по
топовым тематикам
КЕЙС 2
Анализ упоминаний
маркетинговых
акций
КЕЙС 3
Анализ упоминаний
каналов
самообслуживания
КЕЙС 1.3
Анализ причин
длительных вызовов
по темам
КЕЙС 1.4
Анализ повторных
обращений в
разрезе тем
КЕЙС 4
Выявление
непрофильной
нагрузки КЦ
КЕЙС 5
Поиск тихих
рекламаций и
невыполненных
обещаний
КЕЙС 6
Оценка конверсии
обращений
клиентов
КЕЙС 7
Выявление тем–
генераторов
повторных вызовов
БАЗОВЫЙ КЕЙС 1
Определение основных тем
обращений клиентов
23
ЦЕННОСТЬ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ SMART LOGGER
Задачи
Возможности
• КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ РЕЧИ и оценка телефонных
переговоров операторов с клиентами
• АНАЛИЗ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ КЛИЕНТОВ
• ТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАССИФИКАЦИЯ И КЛАСТЕРИАЗЦИЯ
обращений клиентов
• МОНИТОРИНГ КАЧЕСТВА И ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ РАБОТЫ
Ценность
1.
МОНИТОРИНГ УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ КЛИЕНТОВ ДЛЯ 100% ОБРАЩЕНИЙ
2.
ПЕРЕХОД ОТ ВЫБОРОЧНОЙ ОЦЕНКИ KPI ОПЕРАТОРОВ К МОНИТОРИНГУ KPI ВСЕГО КОНТАКТ-ЦЕНТРА
3.
АНАЛИЗ РАБОТЫ КОНТАКТ-ЦЕНТРА В РАЗРЕЗЕ ТЕМАТИЧЕСКИХ ОБРАЩЕНИЙ КЛИЕНТОВ
Smart Logger обеспечивает переход процессов управления качеством работы КЦ на новый технологический и методологический
уровень, существенно повышающий эффективность КЦ и имеющий непосредственное влияние на бизнес всей организации.
Благодаря речевой аналитике Smart Logger, появляется возможность оценки любых показателей работы КЦ в разрезе
потребностей клиентов.
24
SMART LOGGER
ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ УСЛУГИ ЦРТ
В ОБЛАСТИ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ
25
ЦРТ ОКАЗЫВАЕТ ПОЛНЫЙ СПЕКТР УСЛУГ В РЕАЛИЗАЦИИ
ПРОЕКТОВ ВНЕДРЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ РЕЧЕВОЙ
АНАЛИТИКИ
Бизнес-анализ и методическое сопровождение
Основные задачи: разработать и предложить заказчику методику решения его практических задач и частных кейсов, определить
экономический (или другой) эффект от использования системы с учетом всех возможных факторов.
Оказать методологическое сопровождение на этапе использования системы.
Адаптация базовых технологий к условиям заказчика
Основная задача: провести адаптацию фонетической и языковых моделей для получения более высоких показателей
надежности распознавания, сформировать тематические словари для использования системы речевой аналитики в заданной
предметной области.
Системная интеграция
Основная задача выполнить работы по программной интеграции системы речевой аналтикики с внешними системами заказчика
(системы мониторинга и отчетности, CTI-интеграция и пр.)
Обучение
Основная задача: обучить работе с инструментарием, сформировать навыки самостоятельного решения кейсов речевой
аналитики.
Техническая поддержка
Основная задача: обновление версий программного обеспечения, эффективная техническая поддержка.
26
ТИПОВОЙ ПРОЦЕСС ВНЕДРЕНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
СИСТЕМЫ РЕЧЕВОЙ АНАЛИТИКИ SMART LOGGER
Анализ
бизнес-процессов
Обследование
площадки,
анализ и
подготовка данных
Моделирование
Оценка
результатов
Внедрение
системы
1
2
3
4
5
• Определение бизнес–
задач
• Оценка текущей
ситуации
• Определение круга
задач, решаемых
системой
• Определение
критериев успеха
использования
системы
• Планирование работ
проекта
• Технологическое
обследование
площадки внедрения
• Сбор данных
• Описание данных
• Анализ качества
данных
• Выбор методов
анализа
• Оценка пригодности
фонетических и
языковых моделей
• Разработка тестовых
и оценочных
процедур
• Построение модели
• Первичная оценка
модели
1 неделя
2 недели
2 недели
• Оценка результатов
• Выбор новых
методов анализа
• Улучшение
фонетических и
языковых моделей
1 неделя
• Разработка плана
внедрения
• Развертывание
технических
средств системы
• Разработка плана
использования и
аудита системы
3 недели
Типовой проект внедрения системы речевой аналитик занимает, примерно, 9 недель. В
ходе использования системы проводится ее регулярный аудит.
В основу предлагаемого поэтапного плана внедрения, а также использования и аудита
системы речевой аналитики положен межотраслевой стандарт CRISP-DM - CR industry
Standard of Process Data Mining.
Аудит работы
системы
6
• Плановый аудит
работы системы
1 неделя
27
СПАСИБО
ВОПРОСЫ
КОНТАКТЫ
28
Дополнительные
слайды
29
О компании ЦРТ
30
20 лет
инноваций
Более 400
80%
28
30 лет
сотрудников
ученые и программисты
кандидатов наук
средний возраст сотрудников
«Центр речевых технологий» (ЦРТ) — российская компания из Санкт-Петербурга с более чем 20летней историей. За это время компания накопила богатейший научно – технический потенциал и стала абсолютным
лидером российского и значимым игроком международного рынка речевых технологий.
Продуктовый портфель ЦРТ включает инновационные системы и решения для потребителей в государственном,
промышленном и корпоративном секторах рынка. Продукция компании реализуется более чем в 60 странах мира.
31
Клиенты ЦРТ
ФИНАНСЫ И СТРАХОВАНИЕ
ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ
ТРАНСПОРТ
ДОБЫВАЮЩАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ И ЭНЕРГЕТИКА
ГОСУДАРСТВО И ВЛАСТЬ
32
Компетенции ЦРТ в области контакт-центров
Признание профессионалов
Хрустальная гарнитура
премия отечественной индустрии КЦ
Voice Navigator
лучший продукт для КЦ в 2010г
Smart Logger II
лучший продукт для КЦ в 2011г
VoiceKey
лучший продукт для КЦ в 2013г
Международные премии
ЦРТ – испытания NIST подтверждают, что ЦРТ
мировой лидер в области голосовой биометрии
ЦРТ – премия за значимый вклад
в развитие речевых технологий. 2012, США
Smart Logger II
лучший программный продукт. 2010, США
Технологическое партнерство с лидерами индустрии
33
Технологии
и продукты ЦРТ
для контакт-центров
34
Технологии и продукты ЦРТ для контакт-центров
Voice Navigator
Распознавание
речи
Звукозапись
CTI-интеграция
Синтез речи
Технологии
Речевая
аналитика
Голосовая
биометрия
Голосовая платформа для построения
голосовых клиентских сервисов с
использованием технологий
распознавания и синтеза речи
Smart Logger
Система автоматического контроля
качества и речевой аналитики для
контакт-центра
Диагностика
дикторов1
Voice Key
ЦРТ предлагает максимально широкий выбор решений
для автоматизации контактных центров с помощью
систем, разработанных на основе всего спектра речевых
технологий.
Система биометрической голосовой
аутентификации клиентов контактцентра
1 Определение
по голосу и речи личностных характеристик диктора, таких как: пол, возраст,
эмоциональное и психо- физиологическое состояние и др.
35
Voice Navigator - платформа для построения
голосовых сервисов
Характеристики комплекса распознавания речи
• надежное распознавание русской речи вне зависимости от пола
и возраста абонента, без настройки на диктора
• работа с закрытыми и открытыми грамматиками
• надежное распознавание речи, предаваемой по каналам
голосовой связи со сжатием (GSM, VoIP)
Характеристики комплекса синтеза речи
•
•
•
•
высокая естественность звучания на произвольном тексте
два мужских и три женских голоса
точное интонационное оформление синтезируемой речи
учет фонетических, морфологических и синтаксических
особенностей русского языка
• правильная расшифровка сокращений, чисел, аббревиатур и
символов
• правильная расстановка ударений
• транслитерация английских слов
Примеры реализованных голосовых сервисов
•
•
•
•
•
•
•
•
поиск банкоматов и отделений банков
справка по балансу карты и курсам валют
справка по услугам роуминга провайдера связи
справка по расписанию движения поездов
заказ железнодорожных билетов
справка по состоянию товара/груза по номеру накладной
поиск киносеансов по названию фильма
и другие сервисы, где требуется довести до клиента
однотипную, но динамически изменяющуюся информацию
36
Познакомьтесь с Voice Navigator на сайте продукта
http://vn.speechpro.ru/
37
Voice Key - система биометрической голосовой
аутентификации клиентов контакт-центра
Преимущества голосовой биометрии
• Бесконтактная биометрическая технология, позволяющая
подтверждать личность удаленно, без использования
специальных биометрических съемников, по телефону
• Анализируется более 70 характеристик речевого сигнала, что
позволяет получать уникальный «голосовой отпечаток»
диктора
• Языконезависимая технология
• Разнообразие практических сценариев использования
системы голосовой биометрии на основе двух методов
аутентификации:
• Идентификация - поиск личности по голосу (сравнение 1:N)
• Верификация - подтверждение личности по голосу
(сравнение 1:1)
Характеристики алгоритма верификации
Характеристики алгоритма идентификации
Длина парольной фразы
> 0.7 сек
Длительность высказывания
> 3.0 сек
Скорость сравнения
250 per sec.
Скорость сравнения
> 5000 per sec.
EER (GSM-канал)
1,1%
EER (GSM-канал)
2,8%
38
Voice Key - сценарии биометрической голосовой
аутентификации клиентов
Voice Key. AGENT.
Voice Key. FRAUD.
Голосовая верификация абонента по
запросу оператора
Идентификация абонента по голосу во время
разговора с оператором
Оператор определяет личность абонента по
общим стандартам (ФИО, анкетные данные номер
телефона, номер договора).
Создается база телефонных звонков с голосами
мошенников, нежелательных клиентов, бывших
нелояльных сотрудников.
При необходимости, оператор может провести
дополнительное подтверждение личности по
голосу.
Система Voice Key в реальном времени анализирует
голоса всех клиентов, совершающих вызовы в контактцентр.
Для этого он просит абонента произнести
ключевые слова, по которым происходит
голосовая верификация в системе Voice Key.
В случае сходства голоса клиента с голосом мошенника,
система оповещает сотрудников СБ (e-mail, SMS,
всплывающее окно на мониторе ПК) и выводит
предупреждающее сообщение на АРМ оператора
контакт-центра.
Результат подтверждения выводится на монитор
оператора.
39
Voice Key - сценарии биометрической голосовой
аутентификации клиентов
Voice Key. ONEPASS
Голосовая верификация мобильного клиента для
подтверждения операции
Система совершает исходящий вызов абоненту и просит
подтвердить голосом необходимость выполнения транзакции:
• при оплате покупок пластиковой картой
• при снятии наличных
• при работе с мобильным банкингом
При верификации клиентов с
мобильных устройств, возможно
использование системы бимодальной
аутентификации по голосу и лицу.
Клиент произносит парольную фразу, образец голоса клиента
сравнивается с эталоном его голоса, хранящимся в системе
верификации Voice Key.
В случае подтверждения личности, операция разрешается.
40