Как повысить уровень клиентского сервиса с помощью нейросетевой аналитики речи

Цели проекта

Решение

Нейросетевая модель

Модель основана на генеративном ИИ, который учитывает контекст разговора, специфику бизнеса и этап взаимоотношений с клиентом. Она анализирует диалоги по 20+ параметрам, разделенным на общие и специализированные критерии.

Вывод KPI

На основе анализа модель генерирует KPI для каждого сотрудника, которые отображаются на дашборде супервизора. Это позволяет:

• отслеживать динамику улучшения качества обслуживания;
• идентифицировать сильные и слабые стороны каждого оператора;
• проводить регулярные тренинги и обучение на основе полученных данных.

Внедрение нейросетевой модели для оценки качества телефонного обслуживания в интернет-магазине товаров для дома и мебели стало эффективным инструментом для повышения уровня сервиса и улучшения клиентского опыта.

Автоматизация анализа диалогов позволяет не только оперативно выявлять проблемы, но и предоставлять рекомендации по их устранению, что в конечном итоге приводит к росту удовлетворенности клиентов и увеличению продаж.

Результаты

Автоматическая оценка позволила выявить ключевые проблемы в работе операторов и снизить количество ошибок.

Улучшение взаимодействия с клиентами способствует росту их лояльности и повторных покупок.

Систематизация данных о качестве обслуживания помогает быстрее адаптировать новых операторов.

1.

2.

3.

4.

На основе рекомендаций модели можно оптимизировать скрипты и процессы обслуживания.