Разговорная аналитика (Conversational analytics) Скачать в PDF

Синонимы: Речевая аналитика, Speech Analytics

Разделы: Алгоритмы

Разговорная аналитика — это технология извлечения и анализа информации из разговоров на естественном языке между клиентами, взаимодействующими с бизнесом через различные диалоговые интерфейсы, такие как телефоны, CMS-сообщения, чат-боты и другие платформы обмена сообщениями.

Этот тип анализа данных фокусируется на понимании содержания и контекста, выявления намерений, настроений, шаблонов потребительского поведения и других важных аспектов. Целью при этом является получение полезных знаний, которые помогут улучшить качество обслуживания действующих клиентов, активнее привлекать новых, а принимать более обоснованные бизнес-решения.

Разговорная аналитика включает в себя следующие ключевые элементы:

обработка естественного языка — разговорная аналитика в значительной степени опирается на ее методы для извлечения смысла и контекста из текстовых или голосовых сообщений;
анализ настроений — включает определение аспектов настроений клиента, заложенных в его речи, что позволяет компаниям оценить степень удовлетворенность потребителей и выявить потенциальные проблемы;
распознавание намерений — связано с пониманием цели обращения клиента. Это позволяет компаниям давать значимые ответы и повышать эффективность диалогового взаимодействия;
анализ пути клиента — изучение взаимодействия клиентов в различных точках и получение знаний об их перемещении по воронке продаж;
извлечение тем — позволяет определить основные темы для общения, чтобы сосредоточиться на наиболее актуальных проблемах и выявить тенденции или закономерности в запросах клиентов.
персонализация и рекомендации — анализируя содержание разговоров, компании могут персонализировать ответы и рекомендации на основе поведения и предпочтений клиентов.

Реализация разговорной аналитики содержит следующие этапы.

Сбор и предварительная обработка. Процесс начинается со сбора разговорных данных. Он может включать в себя несколько источников, включая журналы чатов, записи телефонных разговоров, отправления по электронной почте, сообщения в социальных сетях и взаимодействие с голосовым помощником.

После сбора данных о клиенте выполняется их предобработка c целью очистки и нормализации, удаления шума и т.д. Этот шаг включает в себя такие задачи, как токенизация, ввод строчных букв и удаление стоп-слов (общие слова, такие как «и», «the» и т. д.).

Обработка. На этом этапе применяются методы обработки естественного языка, чтобы понять содержание и смысл разговоров. Ее алгоритмы анализируют предварительно обработанный текст для идентификации сущностей, настроений, намерений, контекстов и других лингвистических особенностей.

Анализ разговоров и отчетность. По результатам аналитической обработки компании получают знания о предпочтениях, настроениях клиентов, общих проблемах и тенденциях, которые передаются с помощью различных инструментов визуализации, чтобы представить данные о клиентах в четкой и интуитивно понятной форме. По мере сбора новых данных система может обновлять свои модели, чтобы со временем предоставлять более точные и персонализированные ответы.

Основными сферами приложения разговорной аналитики являются:

Служба поддержки. Разговорную аналитику можно использовать для анализа взаимодействия клиентов с чат-ботами, виртуальными помощниками или сотрудниками колл-центра. Это помогает предприятиям выявлять типичные проблемы клиентов и сокращать время реагирования для обеспечения их лучшего обслуживания.
Анализ голоса клиента. Позволяет компании получить представление о настроениях клиентов, их болевых точках и общем отношении к продуктам и услугам.
Обнаружение мошенничества и управление рисками. В финансовых учреждениях разговорная аналитика может помочь обнаружить подозрительные действия или мошенническое поведение во время взаимодействия с клиентами, снижая, таким образом, риски.

Разговорная аналитика также сталкивается с рядом проблем, которые необходимо решить для ее успешного внедрения и эффективного использования. Основными из них являются:

двусмысленность и изменчивость естественного языка — разговоры могут включать сленг, нестандартную лексику и другие факторы, которые усложняет алгоритмам обработки естественного языка точную интерпретацию намерений и настроений клиента;
чувствительность к контексту — понимание контекста имеет решающее значение для содержательных ответов в разговоре. Однако захват и поддержание контекста на протяжении всего разговора может быть сложной задачей, особенно в многоточечных взаимодействиях;
низкое качество данных и шум — разговорные данные могут быть зашумлены и содержать ошибки или неполную информацию. Данные низкого качества могут повлиять на точность моделей обработки естественного языка и привести к ошибочным выводам;
масштабируемость и производительность — для обработки большого объема разговоров в реальном времени требуется масштабируемая и высокопроизводительная, а следовательно, дорогая вычислительная и сетевая инфраструктура;
многоязыковая поддержка — необходимость поддержка многоязычности в речевой аналитике создает дополнительные сложности, поскольку разные языки имеют уникальные лингвистические характеристики и синтаксические структуры.
конфиденциальность и защита данных — разговорная аналитика включает в себя анализ конфиденциальных взаимодействий с клиентами. Обеспечение конфиденциальности данных и соблюдение правил их защиты имеет важное значение. Однако найти баланс между предоставлением персонализированных ответов и защитой информации клиентов достаточно сложно.
постоянное обучение и адаптация — системы разговорной аналитики должны постоянно адаптироваться и совершенствоваться на основе новых данных и изменений в поведении пользователей, обеспечивая плавную интеграцию новых данных и обновлений в существующие модели;
доверие и признание потребителей — некоторые клиенты, взаимодействующие с диалоговыми приложениями, могут испытывать опасения по поводу конфиденциальности, безопасности данных или точности ответов.

Решение этих проблем требует продуманного подхода к сбору данных, обучению моделей и проектированию систем. Преодоление этих препятствий приведет к тому, что компания в полной мере сможет воспользоваться преимуществами разговорной аналитики.