35 лучших сервисов речевой аналитики

Сегодня компании проявляют большой интерес к возможности прогнозировать поведение потребителей в реальном времени, повышать производительность сотрудников и создавать более прозрачную систему мониторинга их деятельности. Инвестиции в решения на основе искусственного интеллекта становятся всё более актуальными для предпринимателей. По прогнозам экспертов, к 2026 году объем рынка речевой аналитики достигнет $4,5 миллиарда долларов при годовом росте в 20,5%.

Что такое речевая аналитика? 

Речевая аналитика - это способ анализировать устную речь и извлекать из нее важную информацию. Она помогает выявлять ключевые слова и фразы, определять настроение собеседника, выявлять проблемные моменты и оценивать качество обслуживания клиентов. Речевая аналитика может быть использована для контроля работы операторов, обучения персонала и улучшения бизнес-процессов.

Роль сервисов речевой аналитики продолжает расти, так как  компаниям выгоднее сразу выявлять ошибки и работать над ними. 

Вот несколько основных преимуществ, которые системы речевой аналитики могут предложить компаниям:

1. Индивидуальный подход. Сегодня, в условиях высокой конкуренции, обеспечить высококачественного обслуживания клиентов стало более важным, чем когда-либо. Клиенты ожидают индивидуального подхода, и несоответствие их ожиданиям может привести к негативным отзывам. Системы речевой аналитики позволяют компаниям анализировать взаимодействие с клиентами в реальном времени, выявлять боли  и предлагать индивидуальные решения. Понимая потребности клиентов, компания может адаптировать свой подход, что приведет к удовлетворенности клиентов и увеличению продаж

2. Снижение затрат. Системы речевой аналитики помогает компаниям сократить издержки, оптимизируя рабочие процессы и снижая потребность в человеческом вмешательстве. Такое ПО может автоматически распределять звонки по отделам, снижая нагрузку на персонал и экономя время. Кроме того, выявляя и решая типичные проблемы клиентов, компании уменьшают их потребность в повторных звонках и общую нагрузку на call-центр.

3. Сбор данных о взаимодействии с клиентами - это важный инструмент для оптимизации работы компании. Анализ этих данных позволяет выявить слабые места в обслуживании клиентов и организовать специальные тренинги для сотрудников. Это помогает повысить эффективность работы и уровень удовлетворенности клиентов.

4. Благодаря такому программному обеспечению можно также выявить наиболее успешных сотрудников и определить наиболее эффективные методы работы. Это способствует общему росту производительности компании и улучшению качества обслуживания клиентов.

5. Таким образом, сбор данных о взаимодействии с клиентами является необходимым шагом для развития бизнеса и повышения конкурентоспособности компании на рынке.

Снижение оттока клиентов. Программное обеспечение для анализа речи позволяет компаниям лучше понять своих клиентов, выявляя закономерности, указывающие на риск ухода клиента, и помогая решить его проблемы заранее. Например, если у клиента возникает одна и та же проблема при каждом звонке, программное обеспечение оповещает компанию, позволяя предложить индивидуальное решение. В результате удержание клиентов и увеличение их ценности в течение всего срока взаимодействия с компанией значительно упрощается.

Основные технологии, используемые в сервисах речевой аналитики

Отличия старой технологии речевой аналитики по ключевым словам от технологии LLM

В современном мире бизнеса точность и скорость анализа данных играют ключевую роль в успешном функционировании компаний. Одной из важнейших областей анализа данных является речевая аналитика. В этом разделе мы подробно рассмотрим отличия между старой технологией речевой аналитики по ключевым словам и новой технологией LLM (Large Language Models), которая способна распознавать смыслы и контексты, предоставляя пользователям значительные преимущества.

Старая технология речевой аналитики по ключевым словам

Старая технология речевой аналитики основывалась на распознавании ключевых слов и фраз в аудиозаписях разговоров. Этот метод имеет свои преимущества и недостатки.

Преимущества речевой аналитики старого поколения:

1. Простота реализации: Использование ключевых слов для анализа речи не требовало сложных алгоритмов и высоких вычислительных мощностей.
2. Быстрота обработки: Технология могла быстро обрабатывать большие объемы данных, выделяя нужные ключевые слова и фразы.

Недостатки речевой аналитики:

1. Ограниченная точность:

Анализ по ключевым словам часто приводил к ошибкам, так как не учитывал контекст разговора. Например, слово могло быть употреблено в разных значениях, что приводило к ложным срабатываниям.

2. Отсутствие глубинного анализа:

Такая технология не позволяла выявлять более глубокие смысловые связи и анализировать настроение, намерения и эмоции говорящих.

3. Необходимость настройки:

Система требовала постоянного обновления и настройки списков ключевых слов, что занимало время и ресурсы.

Новая технология на базе LLM

Технология LLM (Large Language Models) представляет собой качественно новый уровень речевой аналитики. Она использует сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа речи, что позволяет распознавать смысловые и контекстные связи в разговорах.

Преимущества LLM SalesAI:

1. Высокая точность: SalesAI учитывает контекст и смысловые связи в разговоре, что позволяет значительно повысить точность анализа. Например, модель способна различать разные значения одного и того же слова в зависимости от контекста.

2. Глубинный анализ: Технология позволяет выявлять эмоции, намерения и настроение говорящих, что даёт возможность более детально анализировать взаимодействие с клиентами.

3. Автоматическое обучение: SalesAI постоянно совершенствует свои алгоритмы на основе новых данных, что позволяет системе адаптироваться к изменениям и улучшать свою точность без необходимости ручного вмешательства.

4. Широкий спектр применения: Технология может использоваться не только для анализа телефонных разговоров, но и для обработки текстовых сообщений, писем и других видов коммуникации.

Пример использования LLM для увеличения ваших продаж

SalesAI использует технологию LLM для анализа взаимодействий с клиентами, что позволило значительно улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов.

Основные преимущества LLM в SalesAI:

Увеличение продаж на 38%

SalesAI помогает командам продаж повысить производительность и увеличить объемы продаж на 38%. Это достигается за счет использования чек-листов для контроля качества звонков и эффективности работы менеджеров. Каждый звонок анализируется в режиме реального времени, что позволяет своевременно выявлять и исправлять ошибки.

Эффективная обработка возражений

SalesAI обеспечивает автоматический контроль обработки возражений на каждом этапе взаимодействия с клиентом. Платформа анализирует типичные возражения и предлагает эффективные способы их отработки, что помогает увеличить конверсию и ускорить процесс продаж.

Качественное заполнение CRM

Интеграция SalesAI с популярными CRM (Bitrix24, AmoCRM, RetailCRM и др.) позволяет автоматически заполнять поля данными. Это значительно снижает количество рутинных задач для менеджеров и повышает точность введенной информации, что, в свою очередь, экономит время и увеличивает продуктивность.

Эффективный онбординг и обучение менеджеров

SalesAI ускоряет процесс онбординга новых сотрудников благодаря использованию нейросетей для анализа и контроля их работы. Платформа предоставляет подробные отчеты о прогрессе каждого менеджера, помогая им быстрее адаптироваться и начать работать эффективно.

Объективная квалификация лидов

SalesAI автоматически определяет качество лидов, выделяя самые горячие из них. Это позволяет командам продаж фокусироваться на наиболее перспективных клиентах и избегать пустых трат времени на лидов, которые с меньшей вероятностью совершат покупку. Такой подход увеличивает общую эффективность команды продаж, способствует росту доходов и избавляет от конфликтов с маркетингом.

В итоге, SalesAI предлагает комплексные решения для автоматизации и оптимизации процессов продаж, что помогает компаниям достигать лучших результатов и повышать свою конкурентоспособность.

Сравнивая старую технологию речевой аналитики по ключевым словам с SalesAI на базе технологии LLM, можно увидеть значительные преимущества последней. Высокая точность, возможность глубинного анализа и автоматическое обучение делают SalesAI незаменимым инструментом для компаний СМБ, стремящихся расти быстрее конкурентов. Внедрение SalesAI позволяет не только повысить эффективность работы сотрудников, но и значительно увеличить продажи.

Вот еще 9 из 35 самых популярных сервисов речевой аналитики в России

Речевая аналитика Roistat

Система Речевой аналитики от Roistat автоматически расшифровывает телефонные звонки и превращает их в текстовый диалог, выделяя ключевые слова и фразы, проверяет соблюдение скриптов продаж и правил общения с клиентами, выявляет случаи когда операторы используют негативные слова отказывают клиенту в помощи или получают благодарности, находит в истории звонков негативные фразы в разговорах с клиентами, бранные слова, жалобы оскорбления, отправляет уведомления о проблемных звонках в Telegram и Slack. По 22 показателям дает возможность оценить работу каждого оператора

Преимущества речевой аналитики Roistat:

• Быстрое подключение. Интеграция с сервисом телефонии проходит за пару минут.

• 21 словарь для проверки звонков. Кроме стандартных слов и фраз пользователь может добавить новые в зависимости от специфики деятельности компании.

• Уведомления о проблемных звонках в мессенджер. Если оператор нарушает правила общения или клиент недоволен обслуживанием, то РОП узнает об этом, получив оповещение

• Поиск по истории звонков (негативные слова, жалобы, оскорбления и пр.)

• Оценка работы операторов по 22 критериям

• Уведомления о проблемных звонках (настраивается по триггерам)

• Первые 14 дней бесплатно. Далее очень дешево.

 Недостатки речевой аналитики Roistat:

• Старое поколение движка - работает по ключевым словам

• Не основная функция, а дополнительная.

• Чужой движок под капотом.

• Низкая точность определения смыслов, вызванная ограничениями технологии.

• Ограниченные словари - необходимость постоянного обновления и адаптации под специфику бизнеса.

• Сложность интеграции с существующими системами - трудности в синхронизации с различными CRM и ERP.

• Необходимость ручной корректировки - автоматический анализ требует периодического вмешательства человека.

Речевая аналитика Mango Office

MANGO OFFICE - это облачный коммуникационный сервис, который предоставляет широкий спектр инструментов для организации работы команды. Он включает в себя виртуальную телефонную систему, видеоконференции, чат, управление задачами и многое другое. Речевая аналитика сохраняет разговоры операторов с клиентами, расшифровывает их и формирует отчеты. Заявленная точность распознавания речи – 95%. При этом ИИ размечает диалоги по нужным словам и тематикам (заказы, предложения, скидки, акции и пр.). Можно получить визуальную оценку работы каждого сотрудника.

 Преимущества речевой аналитики Mango Office

• 32  словаря для анализа разговоров (можно создавать собственные, загружать скрипты, стоп-фразы и пр.)

• Распознавание эмоций (ИИ выявляет негативный окрас)

• Отчеты по 12 показателям (можно увидеть, сколько говорит оператор, придерживается ли скрипта, перебивает ли собеседника)

• Оценка звонков по чек-листу

• Отчет «Ловец Инсайтов» (показывает важные моменты разговора, реакцию клиента и контекст проблемы)

• Первые 7 дней бесплатно

Недостатки речевой аналитики Mango Office

• Низкая точность распознавания речи - сложность в понимании акцентов и диалектов.

• Проблемы с идентификацией эмоций - ИИ может не всегда правильно интерпретировать тональность.

• Высокие затраты на внедрение - необходимость специализированного оборудования и ПО.

• Чувствительность к качеству записи - шумы и помехи снижают точность анализа.

• Требования к конфиденциальности - необходимость строгого соблюдения законодательства о защите данных.

• Ошибки при переводе речи в текст - неправильно распознанные слова могут исказить анализ.

• Не основная функция, а дополнительная.

• Чужой движок под капотом.

Речевая аналитика Speech Analytics

Сервис речевой аналитики https://speechanalytics.ru/ с возможностью транскрибации звонков в текст. Анализирует записи разговоров, оценивает их на основе 20+ параметров и формирует отчеты. Заявленная точность распознавания искусственным интеллектом – 80-95%. Если обучить языковую модель собственными терминами, можно улучшить качество работы.

Есть 2 версии сервиса – коробочная (разворачивается на сервере компании) и облачная (работает на сервере Speech Analytics). Звонки попадают в систему спустя 2-3 минуты после появления записи, само распознавание занимает около половины времени звонка.

Speech Analytics расшифровывает звонок в виде диалога и анализирует его по множеству критериев (молчание, перебивание и др.). Есть несколько словарей с фразами, позволяющими определять недовольство клиента, замечания, жалобы, агрессию и т.д. При этом можно прослушивать записи разговоров самостоятельно – для удобства сервис подсвечивает слова.

Преимущества речевой аналитики Speech Analytics

• Поиск записей по ключевым словам (присутствующие и отсутствующие слова и фразы, поиск в канале клиента и оператора)

• Оценка звонка на основе 24 параметров

• Кастомизируемые отчеты (можно задавать нужные срезы, колонки и фильтры)

• Расшифровка звонка виде диалога

• 20 словарей для анализа разговоров

• Поиск по словам в нужном падеже

• Гибкая настройка параметров оценки

Недостатки речевой аналитики Speech Analytics

• Высокие требования к вычислительным ресурсам - потребность в мощных серверах для обработки данных.

• Проблемы с анализом многозадачных разговоров - затрудненное выделение отдельных тем в длинных диалогах.

• Зависимость от качества обучения ИИ - ошибки в начальных данных могут приводить к неверным результатам.

• Медленный процесс адаптации - система может требовать времени для точной настройки под конкретные нужды.

• Ограниченная поддержка редких языков - многие системы ограничены несколькими основными языками.

• Возможные проблемы с масштабируемостью - сложность в увеличении объема обрабатываемых данных.

Речевая аналитика Callibri

Речевая аналитика от Callibri работает в сочетании с коллтрекингом и позволяет расшифровать запись входящего звонка в течение 30 минут после завершения разговора. После этого РОП получает расшифровку разговора в текстовом виде, а запись сохраняется в CRM-системе с подробной информацией о клиенте и его запросе.
Сервис также предлагает автоматическую классификацию звонков. Можно определить список фраз для каждой категории и система будет автоматически распределять звонки по соответствующим категориям, таким как “спам”, “лид”, “конверсия” и т. д., в соответствии с заданными параметрами.

Преимущества речевой аналитики Callibri

• Эффективная расшифровка звонков. Речевая аналитика Callibri быстро переводит записи звонков в текст, что облегчает последующий анализ. Это позволяет избежать длительного прослушивания записей.

• Автоматическая классификация по тегам. Платформа может автоматически классифицировать звонки по заданным категориям, таким как лиды или спам, что облегчает работу менеджеров и ускоряет обработку данных.

• Улучшение качества обслуживания. Анализ текстовых диалогов помогает выявлять проблемы в обслуживании клиентов и оперативно их решать, повышая общее качество сервиса.

• Интеграция с CRM. Речевая аналитика легко интегрируется с мини-CRM Callibri, что позволяет хранить и обрабатывать все данные о клиентах в одном месте.

• Удобство использования. Сервис предоставляет пользователям удобный интерфейс и доступ к данным в любое время, что делает его простым и интуитивно понятным инструментом для анализа звонков.

Недостатки речевой аналитики Callibri

• Точность распознавания речи. Как и многие системы, речевая аналитика Callibri может сталкиваться с трудностями в распознавании различных акцентов и диалектов, что снижает точность анализа.

• Чувствительность к качеству записи. Низкое качество записи, шумы и помехи могут значительно повлиять на точность распознавания речи и последующего анализа.

• Высокие требования к ресурсам. Для эффективной работы системы могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы, и большое количество семантических ядер, что является затратным для компаний.

• Проблемы с интерпретацией контекста. Система может неправильно интерпретировать контекст разговоров, особенно если используются сложные или многозначные фразы, что может привести к неверным выводам.

• Необходимость в обучении персонала и создания подразделения аналитиков для поддержки и развития системы. Для эффективного использования речевой аналитики требуется обучение сотрудников, что может занимать время и дополнительные ресурсы.

• Не сервис, а функция - под капотом используется чужой движок речевой аналитики 1.0.

Речевая аналитика от Тинькофф

Платформа речевой аналитики Тинькофф, основанная на ключевых словах, предназначена для анализа звонков и чатов с целью решения различных бизнес-задач. Высокая точность распознавания речи достигается за счет применения собственной технологии распознавания речи Tinkoff VoiceKit, обученной на реальных звонках колл-центров Тинькофф. Система способна даже выявить сарказм в слове "спасибо" и правильно его интерпретировать.

Анализ негативных моментов в звонках позволяет оценить уровень удовлетворенности клиентов и выявить наименее вежливых операторов. Платформа обладает высокой скоростью обработки больших объемов данных, способная расшифровать около миллиона звонков за 5-10 минут. Ежедневно ею пользуются 40 тысяч человек. Система предоставляет инструменты для точного анализа звонков, способную определить негатив по интонации или найти диалоги на заданную тему без необходимости вводить каждое ключевое слово вручную.

Платформа позволяет автоматически размечать звонки по категориям с помощью тегов, что упрощает их анализ и выделение важных событий. Анализ скриптов позволяет проверить, как операторы обрабатывают ключевые части скрипта и как строят диалоги, даже если жесткие скрипты не используются. Возможность определить негатив как по тексту, так и по интонации даже в случае, если клиент не использует негативных слов или не повышает голос, делает эту платформу уникальной.

Операторы могут видеть статистику по своим звонкам в личном кабинете, включая процент ошибок или успешных звонков, а руководители могут давать рекомендации по улучшению навыков. Этот инструмент экономит время и позволяет контролировать прогресс каждого менеджера. Платформа также позволяет создавать отчеты с различными параметрами, интересными для бизнеса, и просматривать результаты по важным вопросам.

Определение наиболее часто используемых фраз в диалогах позволяет выделить словосочетания, которые чаще всего произносились за выбранный период, и узнать, какие запросы клиенты задают наиболее часто. Платформа Тинькофф представляет собой мощный инструмент для анализа и улучшения качества обслуживания клиентов.

Преимущества речевой аналитики от Тинькофф

• Высокая точность распознавания речи обеспечивается благодаря использованию собственной технологии распознавания речи Tinkoff VoiceKit, которая была обучена на реальных звонках колл-центров Тинькофф.

• Быстрая обработка больших объемов данных: 

• Система предоставляет инструменты для точного анализа звонков. 

• Система позволяет автоматически размечать звонки по категориям с помощью тегов, что упрощает их анализ и выделение важных событий.

• Статистика звонков оператора и рекомендации

• Отчеты: платформа позволяет создавать отчеты с различными параметрами

• Определение наиболее часто используемых фраз в диалогах

• Семантический поиск, в отличие от поиска по словарям, ищет звонки не по ключевым словам, а по смыслу фразы. 

• 21 словарей для анализа разговоров

• Тестовый период 14 дней

Недостатки речевой аналитики от Тинькофф

• Чувствительность к качеству записи. Низкое качество аудиозаписей, шумы и помехи могут снизить точность распознавания речи и анализа.

• Высокие требования к ресурсам. Для эффективной работы системы требуются значительные вычислительные мощности и ресурсы, чтобы поддерживать большое количество семантических ядер - это является затратным для бизнеса.

• Ошибки интерпретации контекста. Система может неправильно интерпретировать сложные или многозначные фразы, что приведет к неверным выводам и рекомендациям.

• Точность распознавания контекста. Несмотря на высокую точность (до 95% при соблюдении рекомендаций), система может испытывать трудности с определением тонких нюансов ведения переговоров в продажах, что влияет на результаты продаж.

• Необходимость в обучении персонала. Для эффективного использования речевой аналитики Тинькофф требуется штат сотрудников, владеющих языками программирования, аналитиков и специалистов для дообучения системы. Кроме того, вам потребуется своя BI система для интерпретации данных для принятия решений. Это займет время и дополнительные ресурсы.

Речевая аналитика MTS WordPulse

Сервис аналитики голосовой и текстовой коммуникации от MTS AI на основе ключевых слов. Он позволяет изучать все диалоги по телефону, в чатах, мессенджерах и социальных сетях, где клиенты оставляют отзывы, и получать из них ценную информацию. WordPulse автоматически анализирует тон разговоров и их тему, а также контролирует соответствие диалога скрипту. Возможно самостоятельно настроить фильтры, такие как приветствие, предложение дополнительных услуг или скидки, прощание.

Преимущества Речевой аналитики MTS WordPulse

• Автоматический анализ всех неструктурированных диалогов с клиентами и построение оптимального скрипта для дальнейшего взаимодействия с ними

• Учет и формирование показателей в зависимости от размера компании, сферы бизнеса, аудитории или ее отдельных сегментов

• Прогнозирование показателей и тенденций на основе проанализированных данных

• Прозрачная система метрик, дашборды и отчеты 24/7, выгрузка данных в любые сервисы

Недостатки Речевой аналитики MTS WordPulse

• Зависимость от качества данных. Низкое качество аудиозаписей и помехи могут негативно сказаться на точности распознавания и анализа, что требует дополнительных усилий для обеспечения качества входных данных.

• Сложности в интерпретации контекста. Автоматические системы могут неправильно интерпретировать сложные или многозначные фразы, что приводит к ошибкам в анализе и рекомендациях.

• Высокие требования к вычислительным ресурсам и персоналу. Для полноценного функционирования системы необходимы значительные вычислительные мощности, что может увеличивать затраты на инфраструктуру и требует высококвалифицированных экспертов для поддержки системы.

• Точность распознавания речи. Несмотря на продвинутые технологии, система работает по ключевым словам, поэтому может испытывать трудности с распознаванием различных нюансов контекста, что снижает общую точность анализа.

• Необходимость обучения персонала. Для эффективного использования возможностей речевой аналитики требуется обучение сотрудников, что может занимать время и дополнительные ресурсы, особенно на начальном этапе внедрения и будет сложно реализуемо в компаниях СМБ.

Речевая аналитика BSS Speech Analytics

BSS Speech Analytics включает 12 предустановленных шаблонов отчетов, которые позволяют анализировать качество работы операторов, эффективность обработки обращений по различным темам, уровень удовлетворенности клиентов обслуживанием, ключевые показатели эффективности контактного центра и другие параметры. В новой версии добавлена возможность учета скриптов для создания отчетов о среднем проценте выполнения выбранных скриптов с разбивкой по операторам. Также доступны дополнительные модули-плагины для расширения функционала системы. В версии 2.5 были добавлены новые плагины, включая “Плагин запланированных отчетов” для отправки отчетов по электронной почте по расписанию, и полностью переработан Word cloud plugin.

Преимущества речевой аналитики BSS Speech Analytics

• Мониторинг всех аудиозаписей разговоров операторов с клиентами с возможностью автоматической оценки по многим параметрам.