Network World, США

«Добыча звонков» может стать популярным инструментом корпоративных информационных систем

В центрах обслуживания телефонных вызовов широко практикуется, как известно, запись переговоров между операторами (или агентами) и клиентами. Обычно это делается для повышения качества обслуживания, а также согласно требованиям законодательства с применением технологий, автоматически производящих запись, протоколирование и хранение аудиофайлов.

То, что потом происходит с этими архивами, имеет весьма отдаленное отношение к высоким технологиям. Менеджер может случайным образом выбрать несколько телефонных звонков, принятых в течение месяца каждым оператором, и прослушать запись, чтобы определить качество работы сотрудника. Для организации тренингов можно отобрать несколько примеров, которые привели к увеличению продаж. Однако часто компании просто игнорируют всю эту массу записанной информации, потому что ручная обработка тысяч звонков клиентов оказывается слишком дорогим удовольствием, и к тому же отнимает уйму времени.

В настоящее время сложившуюся ситуацию стараются изменить несколько компаний, специализирующихся на «добыче» и анализе звонков (call mining), среди которых — компании CallMiner и Nexidia, а также крупные поставщики решений в области распознавания речи — компании ScanSoft и Witness Systems. Их специалисты считают, что новые технологии приведут к такому же перевороту в обработке аудиоданных, какой был совершен программным обеспечением бизнес-аналитики в области структурированной информации.

Технология call mining объединяет распознавание и анализ речи, а также добычу, или извлечение, данных (data mining), облегчая поиск специфической информации в аудиоархивах. Она помогает обнаруживать недостатки в системе обслуживания, находить возможности увеличения продаж, а также выявлять тенденции в обращениях клиентов.

Программное обеспечение может выполнять поиск по ключевым словам для обнаружения тех участков разговора, где звонящие произносят названия определенных марок продуктов, или реагировать на фразы, связанные с неудовольствием клиентов (такие, например, как «позовите вашего менеджера»). Подобные системы способны также сопоставлять различные атрибуты звонков, чтобы информировать о наблюдаемых тенденциях, к которым относится, в частности, частота прекращения обслуживания в результате упоминаний конкурирующих продуктов.

В одной из американских тюрем используется технология начинающей компании CallMiner для определения условных названий, обозначающих запрещенные предметы.

«CallMiner сохраняет данные об изменении динамики использования различных слов и может выявить момент, когда редко встречающиеся в обычной речи слова начинают слишком часто упоминаться в телефонных разговорах заключенных», — поясняет Джефф Галлино, исполнительный директор этой организации.

«Раньше, когда обнаружилось, например, что слово ?леденец? служило для обозначения определенного вида наркотика, заключенные начали использовать другое его название, — вспоминает Галлино. — Аналитические возможности CallMiner позволяют в течение нескольких часов определить, что какое-то слово начинает использоваться чересчур часто».

Программное обеспечение извлечения и интеллектуальной обработки звонков может также осуществлять поиск не произнесенных операторами фраз, которые обязательно должны были быть сказанными по причинам юридического характера.

«При обслуживании финансовых транзакций от операторов может требоваться напоминание клиентам о юридических документов. Администрация может выявить те случаи, когда выдержки из таких документов не были зачитаны», — отмечает Анна Конвири, первый вице-президент по маркетингу и менеджменту продуктов компании Nexidia.

Continental Airlines — одна из первых организаций, развернувших систему бизнес-анализа звонков. Ее специалисты применяют eQuality CallMiner, платформу извлечения данных, в которой объединены технологии компаний CallMiner и Witness Systems. Система автоматически выполняет классификацию обращений в центр заказа билетов в городе Тампа, в котором работают 900 операторов. Входящие звонки разбиваются на 50 различных категорий, учитывающих, в частности, позвонил ли клиент для заказа билета, подтверждения рейса, изменения места или получения бонуса. Внедрение eQuality CallMiner позволило автоматизировать процесс анализа звонков.

«Ранее в Continental ежемесячно вручную формировали отчеты, теперь же данные доступны каждый день, — подчеркивает Андрэ Харрис, директор по качеству и обучению подразделения по заказу билетов Continental Airlines.

Как и для чего это работает

В технологии аналитической обработки звонков существует два подхода — на основе преобразования речи в текст и на базе фонетического анализа.

Продукты CallMiner основаны на первом из них. Для выполнения текстовых преобразований используется система распознавания речи, а технология анализа речи предназначена для формирования статистики телефонных вызовов в зависимости от содержания разговоров. Информация сохраняется в базах данных с возможностями поиска, а также последующего ее извлечения и обработки системами бизнес-аналитики.

Компания Nexidia применяет фонетический метод. Программное обеспечение разбивает речь на фонемы, которые являются звуками или их сочетаниями, образующими распознаваемые аудиофрагменты. Когда пользователь осуществляет, например, поиск слов или фраз, программное обеспечение идентифицирует связанные с ними фонемы, а затем индексирует и сохраняет результаты базе данных для дальнейшего использования.

«Извлечение данных на основе фонем работает быстрее и лучше приспособлено для поиска в многоязычных средах, — полагает ведущий аналитик Yankee Group Арт Шоллер. — Обработка и преобразование речи в текст требует больших процессорных ресурсов».

Сторонники текстового преобразования речи соглашаются с тем, что первоначальная обработка требует больше времени, однако отмечают, что последующий поиск осуществляется более эффективно, так как весь аудиоконтент уже преобразован в форматы базы данных.

По мнению аналитиков, за последние несколько лет интерес к подобным системам значительно возрос благодаря таким организациям, как компании, работающие в области финансовых услуг, авиабизнеса, операторов связи, а также госучреждений.

«Проблема заключается в том, что у менеджеров высшего звена нет времени, чтобы прослушивать все звонки для обобщения информации, которую можно использовать в подготовке персонала или в других целях», — подчеркивает Шоллер.

«Государственные учреждения вынуждены применять технологии call mining для того, чтобы решить проблему обработки огромных аудиомассивов, получаемых в ходе проведения мероприятий обеспечения безопасности, — утверждает Дэниэл Хонг, аналитик компании Datamonitor. — Использование этих технологий повышает оперативность и снижает стоимость обработки информации».

«Повышение производительности является одной из причин интереса к этим технологиям, — считает Шоллер. — Обработка аудиофайлов требовала раньше огромных вычислительных ресурсов».

«Тогда мощному серверу нужен был целый час времени для обработки одного часа аудиозаписи. А если взять современный контакт-центр, где сотня операторов работает в полторы смены, то вы получите 1200 часов требующих дальнейшей обработки телефонных разговоров», — подчеркивает он.

«Сегодня некоторые поставщики утверждают, что для 40 аудиочасов им достаточно одного часа процессорного времени», — продолжает Шоллер.

Цены на программные продукты становятся все более приемлемыми. Как заявляют в Nexidia, типичная инсталляция обходится в сумму от 100 тыс. долл. до 300 тыс. долл. и компании стремятся расширять применение таких систем по мере получения ими преимуществ за счет технологий анализа речи. По оценкам специалистов CallMiner, стоимость внедрения системы преобразования речи и набора аналитических приложений в центре обработки телефонных вызовов с двумя сотнями операторов составляет около 450 тыс. долл.

По мнению Шоллера, приложения поиска и извлечения аудио и видео найдут со временем гораздо более широкое применение. Один их возможных примеров — индексация учебных видеофильмов и презентаций в медиабиблиотеках компаний.

Но это произойдет не по мановению волшебной палочки. Несмотря на растущие ожидания, научные аспекты технологий извлечения и анализа аудиоинформации находятся на этапе становления, а практическое применение — на самой начальной стадии.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями