Актуальное

Зарегистрируйте ИП в Тинькофф и получите бонусы от партнеров до 500 000 р.

Зарегистрируйте ИП в Тинькофф и получите бонусы до 500 000 р.

Подробнее →

Будьте в курсе событий бизнеса

Получайте первыми приглашения на вебинары, анонсы курсов и подборки статей, которые помогут сделать бизнес сильнее

Подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Кейсы Редактор: Алина Соломенникова

Издержки сократились на 90%: опыт колл-центра с распознаванием речи

Рассказываем, как колл-центр искал способ отсеивать битые номера в холодной базе

Евгений Маштаков

Евгений Маштаков

Владелец внешнего колл-центра «Лидер»

Аутсорсинговый колл-центр «Лидер» работает с холодной базой заказчиков. На прозвон одной базы операторы тратили до 20 дней.

Евгений Маштаков, владелец «Лидера», рассказывает, как он сократил время прозвона базы в 4 раза и снизил издержки в рамках каждого проекта.

Колл-центр зарабатывает только на успешных звонках

«Лидер» — внешний колл-центр. Мы работаем с банками, крупными интернет-магазинами, службами такси и другими сервисными компаниями.

В основном мы берем проекты с исходящими звонками — там, где мы сами звоним от лица заказчика его клиентам. Например, рассказываем о новых акциях, проводим опросы, предлагаем новые услуги и товары.

Заказчик платит нам за успешный звонок. Успешным мы считаем тот звонок, что отвечает двум критериям:

  • Целевой. Мы дозвонились до абонента. Его номер не заблокирован, не отключен. Это реальный человек, а не автоответчик.
  • Состоявшийся. Абонент согласился выслушать предложение. Если абонент не отвечает, сбрасывает или ему неинтересно общаться, этот звонок не состоялся.

Звонки, которые не подпадают под критерии успешного звонка, не засчитываются. За них заказчик не платит, даже если оператор потратил на такой звонок время.

Полученную оплату мы тратим на обеспечение заказа. Например, телефонию, время работы операторов и доступ к CRM-системе.

Остальная часть оплаты — прибыль компании. Чем больше успешных звонков, тем больше наша прибыль.

Операторы тратили до 40% времени на обработку неуспешных звонков

Операторы колл-центра обзванивают базы, которые дает заказчик. Бывает два типа баз: теплые и холодные.

Теплые базы — номера телефонов потенциальных или текущих клиентов заказчика. С такой базой работать выгоднее, потому что контакты проверены, клиенты уже знают о компании, ошибки в базе попадаются нечасто. Доля успешных звонков здесь выше.

Холодные базы — номера телефонов людей, которые еще не знакомы с услугами или товарами заказчика. В холодную базу могут попадать битые номера, например несуществующие или заблокированные. Работать с такой базой менее выгодно.

80%
доля битых номеров в холодной базе

Проблема в том, что битые номера иногда занимают до 80% базы и только 20% номеров принадлежат реальным людям.

К 2018 году эта проблема стала ощутимой. На обработку холодной базы заказчика операторы тратили до 20 рабочих дней. Все растягивалось из-за битых номеров и неуспешных звонков.

Со сроком обработки до 20 дней мы могли брать ограниченное число заказов. Какое точно, я сейчас не вспомню. Их хватало для поддержания бизнеса, но сдерживало его рост. Чтобы брать больше, нужно было увеличивать количество операторов, а это новые издержки. Замкнутый круг.

Распределение занятости работника колл-центра в течение дня

Отсеять неуспешные звонки помогают голосовые роботы

Мы поняли, что надо менять модель работы. Оператор должен брать в работу только номера реальных абонентов, без битых номеров. Вопрос в том, как их отсеивать.

Для решения этой задачи уже есть готовый инструмент — голосовые роботы. Даже на тот момент, в 2018 году, их использовали многие колл-центры. Голосовые роботы помогают отсеивать битые номера и увеличивать число успешных звонков.

На схеме обработка звонков выглядит так:

  1. Автодайлер, программа для автообзвона, загружает все контакты и по очереди набирает каждый номер.
  2. При звонке включается робот. В первые секунды робот считывает, когда с ним говорит автоответчик, а когда — человек.
  3. Звонки на автоответчики робот отсеивает почти сразу.
  4. Когда трубку берет человек, робот приветствует его, уточняет, удобно ли ему говорить, и спрашивает, готов ли тот прослушать предложение. Если собеседник соглашается, робот переводит звонок на оператора. Дальше с человеком разговаривает оператор.

В результате оператор получает в работу успешные звонки. Важно понимать, что хотя робот и отсеивает большинство неуспешных звонков, небольшая их доля все-таки попадает на операторов.

Для голосового робота нужна технология распознавания речи

Чтобы робот отличал голос автоответчика от голоса человека, надо подключить распознавание речи. Это отдельная технология, и ее обычно покупают отдельно.

Мы следим за техническими решениями для нашей отрасли и за тем, как работают другие колл-центры. Поэтому у нас была информация, что существует речевая технология для роботов от крупной ИТ-компании. Именно ее мы решили попробовать в своих проектах.

Настроили технологию крупной ИТ-компании, но столкнулись с проблемой

В 2018 году мы запустили робота с речевой технологией в рамках первого проекта. За первые недели использования результат был хорошим: доля неуспешных звонков сократилась в пять раз — с 67 до 13%.

В среднем это ускорило обработку базы в 4 раза. Операторы смогли обрабатывать большее количество контактов за меньшее время. Получилось, что эффективность работы выросла, операторы работали только с реальными контактами.

На этом я мог бы закончить кейс: мы добились того, чего хотели. Но спустя некоторое время появилась проблема.

Распределение рабочего времени после внедрения голосовых роботов

Абоненты не дожидались ответа, а расходы колл-центра росли

С технологией распознавания речи от крупной ИТ-компании была сложность.

Робот делал долгие паузы, и люди не выдерживали и бросали трубку. Чтобы робот распознал, с кем он сейчас говорит, он слушал речь три секунды и записывал короткий звуковой файл. Затем он отдавал его на расшифровку сервису распознавания речи. Сервис переводил речь в текст и отправлял обратно роботу. Только получив скрипт обратно и разобрав смысл, робот отвечал абоненту.

Такой способ взаимодействия робота и речевой технологии называется коротким распознаванием.

В реальности это выглядит так.

Робот. *Набирает номер, после поднятия трубки включает запись*.
Человек. Алло.
Робот. *Молчит и записывает дальше*.
Человек. Алло-о-о.
Робот. *Отправляет на распознавание записанные фразы, получает текстовую расшифровку, принимает решение, что это не автоответчик*.
Человек. АЛЛО!
Робот. Добрый день!

Хорошо, если абонент терпеливый и дождется ответа. Часто люди просто бросают трубку.

Переплачивали за время из-за фиксированной стоимости. По условиям ИТ-компании каждый раз, когда включался голосовой робот, мы платили фиксированную стоимость. Не важно, успешный звонок или нет: если робот начал запись, мы платим.

Из-за фиксированной стоимости получается следующая картинка. Абонент взял трубку, а потом через пару секунд ее бросил. Для нас это неуспешный звонок, мы не получаем за него плату от заказчика. При этом мы уже потратили на него деньги: стоимость времени оператора и работы голосового робота.

❌ В итоге это привело к росту стоимости обработки одного вызова на 15%.

Хотели заменить технологию распознавания речи на более выгодную

Мы знали: чтобы избежать долгих пауз, нужна технология с другим способом распознавания — потоковым. Поясню, как это работает.

Робот моментально обрабатывает речь и сразу же отвечает абоненту. В данном случае робот сразу записывает сказанное, параллельно отправляет на расшифровку, получает обратно текст и может тут же понять, о чем говорит абонент. Ждать несколько секунд ему не надо.

Робот. *Набирает номер, после поднятия трубки включает запись*.
Человек. Алло
Робот. *Обработал ответ*. Добрый день! Это интернет-магазин «Звездочка». Удобно ли вам сейчас говорить?
Человек. Да, вполне.
Робот. *Обработал ответ, перевел на оператора*.

Люди воспринимают такой диалог как естественную речь и с большей вероятностью слушают рекламное сообщение.

Нет переплаты. Оплата считается только за те секунды, когда говорит робот. Другое преимущество такого распознавания — в цене. Стоимость потокового распознавания речи предполагает посекундную оплату. К примеру, робот распознал отрезок речи за 2 секунды. Вот за 2 секунды колл-центр и платит.

Если бы наш голосовой робот работал с потоковым распознаванием речи, мы бы выиграли:

  • удерживали бы абонентов и получали больше успешных звонков;
  • сократили бы расходы на технологию.

Несмотря на преимущества потокового распознавания речи, мы продолжали использовать короткое распознавание. Ниже объясню почему.

8000 $— стоимость интеграции потокового распознавания речи и телефонии

Чтобы робот мог работать с более выгодным распознаванием речи, потоковым, его надо соединить с телефонией. Это сервис, через который операторы звонят клиентам. Для интеграции робота и телефонии нужен коннектор — программа, которая их соединит.

В 2018 году мы работали с телефонией Asterisk. Тогда на рынке был только один коннектор между потоковой речевой технологией и этой телефонией — у вендора из США. Одна лицензия стоила 80 $. На 100 операторов нам бы пришлось тратить 8000 $ каждый месяц.

Чтобы отбить расходы, мы бы включили эти 8000 $ в стоимость услуг для заказчиков. Это привело бы к многократному росту цен, и мы бы потеряли клиентов. Простой пример на продуктах: если во всех магазинах помидоры стоят в среднем 100 ₽, а кто-то один решил продавать их за 900 ₽, будут ли у этого смельчака клиенты?

Этот вариант нам явно не подходил. Мы не могли тратить столько денег на программу, поэтому продолжали использовать роботы с речевой технологией от ИТ-компании.

Тинькофф Бизнес предложил бесплатное решение

Хотя мы и продолжали работу с ИТ-компанией для распознавания речи, параллельно изучали, какие еще решения есть на рынке.

Применяли обычный поиск в интернете. Увидели, что нужная нам технология распознавания речи есть в Тинькофф, называется Tinkoff Voicekit. Мы заполнили заявку на сайте, на следующий день с нами связался менеджер и предложил рассказать подробнее.

Tinkoff Voicekit предлагал потоковое распознавание. В отличие от технологии ИТ-компании у Тинькофф уже был коннектор для интеграции технологии распознавания с нашей телефонией — Asterisk.

Решающим фактором стало то, что Тинькофф давал возможность бесплатного тестирования технологии для оценки ее качества. Буквально на той же неделе мы заключили договор и начали установку Tinkoff Voicekit.

Тут стоит рассказать об установке подробнее.

👍 Установкой занимались наши разработчики, по сложным и спорным вопросам обращались к разработчикам Тинькофф. Технические специалисты Tinkofff VoiceKit участвовали в тестировании и отладке интеграции.

👍 Некоторые компоненты программы Тинькофф доработал специально под нашу компанию и помогал принять успешные архитектурные решения при масштабировании технологии. Такая доработка позволила операторам одновременно принимать большее количество звонков.

На запуск ушло семь дней. В 2018 году наш колл-центр стал одним из первых клиентов технологии Tinkoff Voicekit. Насколько я знаю, интеграцию технологии с телефонией Asterisk доработали и сейчас внедрить ее в колл-центр можно быстрее.

До 90% — сокращение издержек в рамках проектов после внедрения Tinkoff VoiceKit

Сотрудничество с Тинькофф помогло решить несколько задач.

Сократили издержки в рамках проектов. Сейчас, в 2022 году, мне сложно усреднить, как именно упали издержки. Но были проекты, где падение достигло 90% по сравнению с работой до внедрения голосовых роботов. В рамках некоторых проектов мы и вовсе смогли полностью отказаться от операторов и перевести все общение с абонентами на роботов.

Выросло число успешных звонков. Мы избавились от пауз в диалогах, робот быстрее реагировал на речь абонентов и переводил их на операторов. Это отразилось и на прибыли.

Сэкономили 8000 $ на интеграции. Нам не пришлось обращаться к сторонним производителям и докупать дополнительные программы. Телефонию, робота и речевую технологию мы объединили бесплатно благодаря готовому решению от Тинькофф.

Предложение Тинькофф

Нейросетевые технологии Tinkoff VoiceKit

  • Распознавание и синтез речи
  • Собственный брендовый голос
  • Верификация по голосу
Подробнее

Сейчас читают

Будьте в курсе событий бизнеса

Получайте первыми приглашения на вебинары, анонсы курсов и подборки статей, которые помогут сделать бизнес сильнее

Подписываясь на рассылку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности