Голос будущего: как искусственный интеллект увеличит ваши продажи

Искусственный интеллект уверенно чувствует себя и в российском бизнесе, например, банковской индустрии. Алгоритмы и технологии уже умеют:

• избавлять сотрудников от скучной и рутинной работы – так называя Цифровая рабочая сила (Digital Workforce) от Blue Prism в «Альфа-Банке»;
• помочь в покупке ценных бумаг – Робо-эдвайзер Тинькофф соберет для человека сбалансированный инвестиционный портфель по заданным параметрам;
• оценить заемщиков – ИИ Сбербанка в 98% случаев принимает решение о выдачи кредита физическим лицам.

И если возможности искусственного интеллекта ушли далеко вперед в коммерции и маркетинге, то каковы его границы, например, в сквозной аналитике? Ответ уже есть: здесь нет ограничений, кроме тех, что придуманы нами.

Одна из причин, почему используют искусственный интеллект – оптимизация расходов и производства. И в вопросах аналитики технология AI нашли применение. Ведь сквозная аналитика как раз призвана оценить эффективность рекламы и связать ее с продажами, чтобы затем их умножить.

Очевидно, что в мире набирает обороты тренд и спрос на технологии искусственного интеллекта. Возможно, пройдет совсем немного времени, без этого будет невозможно представить маркетинг и весь бизнес в целом.

Тем не менее, именно от человека, будь он разработчиком, маркетологом или менеджером по продажам, зависит его дальнейшие развитие. И понимая, что AI способен давать результат, постепенно начали появляться первые шаги сквозной аналитики навстречу будущему, которое вот-вот наступит.

Бизнес

Читайте также:

Можно ли отказать в обслуживании клиенту

Можно ли отказать в обслуживании клиенту

Узнать по голосу, судить по результатам

Говорят, глаза – зеркало души, и что тогда значит голос? Человек говорит, и его голос – это то, что делает его уникальным. А благодаря тому, что его можно записать, мы получаем возможность сравнить его с другими. Это позволяет не только сохранить прошлое, но и становиться лучше в будущем. Но давайте обо всем по порядку.

Технологии, конечно, не могли пройти мимо такой шикарной возможности показать себя. Распознавание лиц – есть, отпечатков – есть, где применить распознавание голоса? Ведь уже сейчас – это возможность включить либо погасить свет в комнате или построить оптимальный маршрут до работы. Мы говорили об этом уже год назад, когда рассуждали о голосовых помощниках.

Есть еще одна идея.

Такая вещь, как распознавание голоса уже применяется в быту и имеет свою заинтересованную аудиторию. Недавно, например, голосовой помощник Алиса от Яндекса научился распознавать тембры детских голосов. Когда Алиса понимает, что с ней говорит ребенок, она переходит в особый режим – рассказывает про аиста, отвечая на вопрос о сексе, и включает детские песни вместо рэпа.Не нужно объяснять, от скольких психологических травм и неудачных экспериментов со спичками теперь ограждены маленькие друзья Алисы. И это возможно именно благодаря распознаванию голосов. Вдумайтесь только.

Распознавание для бизнеса

Конечно, такое могло пригодится в бизнесе, – и пригодилось. В компаниях масса телефонных разговоров: техническая поддержка, клиентский сервис, колл-центр и работа менеджеров по продажам. И они все разговаривают с клиентами, от чего напрямую зависят продажи и лояльность. Но дело в том, что кто-то говорит так или такое, что отталкивает людей.

В бизнесе важно анализировать работу менеджеров. От качества работы продажников, как и грамотно составленных объявлений для контекстной рекламы, зависят итоговая выручка и продвижение по воронке продаж. Ведь держать в штате менеджера, который отвечает на запросы клиентов «Чо?!» или вовсе не разбирается в продукте и дезинформирует людей почти то же самое, что дать 10-летнему ребенку спички и неограниченный доступ в интернет – опасно.

Недавно мы в Calltouch реализовали такую фичу, как определение менеджера по голосу. С ее помощью директор, руководитель отдела и маркетолог получают аналитику нового уровня. Потому что анализируется не только эффективность рекламы, но и отдела продаж. Благодаря определению голоса менеджера можно:

• рассмотреть и оценить входящие звонки в разрезе конкретного менеджера;
• проверить, как работают скрипты продаж и при необходимости исправить;
• оценить качество работы менеджера или оператора: интонацию разговора с клиентом, тактику переговоров и многое другое.

В совокупности это увеличивает уровень клиентского сервиса, а вместе с ними и объемы продаж.

Сейчас объясним, благодаря чему все работает и как.

Работает технология с помощью алгоритма определения менеджера по голосу. У него есть четкий и последовательный сценарий, который гарантирует точность.

• Компания получает входящий звонок клиента, который отслеживается с помощью коллтрекинга Calltouch;
• Алгоритмы определяют, успешный ли этот звонок или нет. Под успешным понимается время разговора с менеджером или оператором колл-центра. В Calltouch можно настроить временные рамки под KPI компании;
• Сервис разделяет полученный стерео-файл на 2 дорожки: менеджера и позвонившего клиента. Несложно догадаться, что главное – это дорожка менеджера. Все посторонние шумы и длинные паузы отфильтровываются, находится речь человека.
• Происходит сравнение голоса менеджера с моделями голосов всех менеджеров, которые были созданы на этапе обучения алгоритма.
• Среди всех моделей выбирается та, которая лучше всего описывает голос менеджера из анализируемого звонка.
• В журнале звонков, который работает в тесной связке с коллтрекингом, в карточке разговора вы увидите ФИО менеджера – проставляется соответствующий тег.

Как и любая технология искусственного интеллекта, алгоритмы требуют настройки. Иногда это можно сделать просто – достаточно загрузить аудиофайл, где голос менеджера длится от 30 секунд, а также настроить критерии успешности звонка. Например, 5-секундный разговор трудно представить успешным: скорее всего, человек сбросил трубку, и менеджер просто ничего не успел сказать. «Продажный» разговор длится гораздо больше – с этим имеет смысл работать.

Также строго обязательно загрузить аудиофайлы с голосами всех менеджеров, чтобы повысить точность определения. Алгоритм в любом случае поставит всем успешным звонкам тег менеджера, однако с неизвестными сотрудниками искусственный интеллект будет неизбежно ошибаться.

На основе голосов создаются ML-модели менеджеров, с которыми сравниваются фрагменты речи из того звонка, где интеллект пытается определить менеджера.

Как уже было сказано ранее, алгоритм всегда поставит тег менеджера успешному звонку. Однако он обязательно будет один. То есть в случае, если с клиентом общалось несколько менеджеров, а такие ситуации бывают, система выберет того, кто разговаривал дольше.

Вместо резюме

Технологии развиваются стремительно. И если вам кажется, что совсем недавно люди удивлялись Siri, то только представьте – впервые она появилась в iPhone 4s в 2011 году. Процесс запущен, и давайте будем откровенны – со многими задачами искусственный интеллект и автоматизация справляются лучше, чем люди, уже сейчас.

И если вашему ребенку читает сказку Алиса, почему бы не доверить прогрессу свой бизнес?

Опубликовано на vc.ru