• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Уроки винсерфинга на новой волне интереса к распознаванию речи

Первая волна интереса к автоматическому распознаванию речи поднялась в России в 2001-2003 гг. - и откатилась, вынеся на "берег" с первыми внедрениями первые проблемы. Сегодня надвигается новая волна, дающая шанс технологиям ASR широко шагнуть на рынок call-центров.

"За эти три года эксперты, подобные нам, "наступили на грабли", "набили шишки" -  и теперь четко понимают, что с имеющимся опытом вторую волну популярности технологий распознавания речи (ASR) упустить нельзя, - уверен гендиректор компании "Открытые Коммуникации" Кирилл Терентьев. - Встав на нее, надо все-таки добиться широкого распространения и эффективного использования ASR, какое мы видим на Западе."

Как показывает опыт "Открытых Коммуникаций", в реализации проектов ASR немалую роль играет подготовка самих call-центров к "зачислению в штат" виртуального оператора. Вот некоторые советы эксперта, "набившего шишки".

Как call-центру подготовиться к внедрению ASR

Необходимо, как минимум, иметь некоторый план действий, который позволит оценить объем требуемой подготовки, понять возможности и перспективы ASR и поможет не разочароваться в системе (которую вы так любовно ставили, люди ею не пользуются и упрямо переключаются на оператора).

С чего начать? Во-первых, необходимо тщательно описать все обращения, которые поступают в ваш call-центр. В большинстве call-центров, с которыми работали "Открытые Коммуникации", для этого не существует адекватной статистики. Чаще всего на базе той статистики, которая заявляется, нельзя создавать структурированные запросы, позволяющие понять: стоит автоматизировать это приложение или нет. В большинстве случаев перед началом автоматизации проводится специальное анкетирование операторов на предмет поступающих обращений (частота этих обращений, возможности по предоставлению необходимой для удовлетворения запроса информации).

После того, как call-центр декомпозировал обращения, описал их, количественно оценил, - необходимо проработать с техническими службами тип, место и характер данных, которые оказываются востребованы в процессе запросов.

Следующий важный этап - необходимо разложить до "мельчайших атомов" диалог системы и клиента, по аналогии со скриптами, которые разработаны в call-центрах для операторов. Эти скрипты можно использовать, проанализировав, насколько эффективно будет автоматизирована та или иная часть скрипта, и при необоходимости доработать ее (перефразировать).

Имея полную информацию по всем этим вопросам, call-центр может задавать вопрос производителям, какие обращения имеет смысл автоматизировать (и "входить ли вообще в эту тему"). Ответ должен быть четким и понятным, по которому call-центр получает ясное представление о том, сколько средств и времени необходимо вложить в создание решения и когда созданные приложения будут окупаться.

Одна из распространенных ошибок, которую допускают call-центры, связана с архитектурой решения. Одни стремятся к крайне простым решениям, другие - к максимально сложным. Наибольший же эффект автоматизации достигается в интуитивно понятных решениях. Конечно, для повышения востребованности системы важно информировать абонента о том, как она работает. Но если она настолько сложна, что для того, чтобы ею воспользоваться, необходимо носить с собой мини-каталог или справочник, - это не живой продукт и, скорее всего, использоваться не будет. Решение должно стремиться быть легким и быстрым.

Часто call-центры сомневаются: стоит ли давать возможность звонящему переключаться на оператора? Опыт показывает - да. Не следует человека загонять в "лабиринт", не давая ему возможности переключиться на оператора и достичь своей цели. Такой клиент не будет лояльным.

Нужно заранее понимать - применение речевых технологий в приложениях обречено на ошибки. Ошибки будут всегда, а в начале эксплуатации системы ошибок будет много. С ниму потребуется работать - выявлять, устранять, оптимизировать. В связи с этим совет call-центру - всегда закладывайте в систему обходительное отношение к клиенту при возникновении ошибок (уточнения, мягкие вопросы). Более того, вину за неправильные действия позвонившего берет на себя система. Это повышает удовлетворенность клиента и снижает его агрессию, недоверие, которое объективно поначалу существует. Люди обычно общаются с системой настороженно, и первый негативный опыт довольно сильно отбивает охоту пользоваться системой.

Старайтесь закладывать в систему персонификацию: если человек десять раз обращался в систему по одной и той же теме - старайтесь создавать для него сценарий наименьшего прохождения и наикратчайшего достижения цели, чтобы в 11-й раз он попадал в нужный раздел меню напрямую.

И самое важное - после того, как приложение создано, не думайте, что работа закончилась. Все только начинается. Будьте готовы постоянно совершенствовать систему. Анализируйте статистику - смотрите, где решение работает эффективно, где - нет; какие области меню востребованы и вы "угадали", предоставив туда информацию, а какие - не востребованы. Старайтесь выделить человека, который работал бы с системой каждый день - знал, чем она "живет". И не думайте, что система будет жить отдельной жизнью от call-центра. Это такой же оператор, просто он автоматический и у него 30 "рук". Но о нем необходимо заботиться так же, как и о живом операторе.