Calltouch Predict

Calltouch Predict - технология автоматического распознавания качества звонков.

2019: Преобразование звонков в индексируемый системой текст

13 ноября 2019 года стало известно, что Calltouch представил обновленные инструменты, использующие возможности искусственного интеллекта. Предикт Calltouch преобразовывает все звонки в индексируемый системой текст, который можно читать в формате мессенджера. Подробнее здесь.

2016: Анонс технологии Calltouch Predict

28 июня 2016 года сервис колл-трекинга и сквозной аналитики Calltouch сообщил о разработке Calltouch Predict - технологии автоматического определения качества и результата телефонного звонка.

Технология основана на распознавании речи, машинном обучении и лингвистическом анализе. Ее использование помогает автоматически, без участия человека, определять - какие из звонков были целевыми, то есть привели к продаже, и на основе этих данных оптимизировать расходы на рекламные каналы.

Представление Calltouch Predict, (2016)

По мнению разработчиков, Calltouch Predict поможет компаниям экономить до 30% маркетингового бюджета за счет точного определения качества звонков, их рекламных источников.

В случае заказа товара онлайн, компания знает о покупателе почти все: рекламный канал, поисковый запрос, поисковую систему, через которую пользователь пришел на сайт. Однако в отраслях со сложными, высокомаржинальными и дорогими продуктами до 70% посетителей предпочитают звонить по телефону, указанному на сайте. При звонке в компанию источник определяется посредством колл-трекинга (определение пути звонка). Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.2 т

Это дает информацию о количестве звонков от каждого рекламного источника. Но исход звонка – продажа или звонок в сервис - сотрудники компании должны зафиксировать самостоятельно: сразу после разговора или прослушивая весь входящий телефонный трафик.  

Указанные методы неточны из-за человеческого фактора, либо дороги: для прослушивания каждого звонка необходимо увеличить штат сотрудников. Поэтому не больше 10% компаний вообще анализируют качество телефонных звонков.

Услуги колл-трекинга встанут компании в 3-4% от рекламного бюджета, а вместе с распознаванием качества звонков - 4-5%. Чистая экономия в этом случае может составить до 30% от рекламного бюджета, при этом количество сделок и доходы останутся на прежнем уровне.  Для среднего и мелкого бизнеса Calltouch Predict актуален, поскольку компаниям необходимо анализировать качество входящих звонков.

Действие системы

Обработка звонка технологией Calltouch Predict состоит из нескольких этапов. Вначале требуется сформировать обучающую выборку звонков. Для этого менеджер компании прослушивает звонки и отмечает их как продающие (целевые) или нецелевые. Как правило, достаточно разметить вручную не более 300 - 500 звонков.

Далее эти звонки распознаются и преобразуются в текст - на основе речевых технологий Yandex SpeechKit. Затем, используя лингвистический анализ и алгоритмы машинного обучения, Calltouch Predict анализирует обучающую выборку и выявляет речевые шаблоны, соответствующие разным типам звонков. На основе выявленных закономерностей, система начинает размечать входящие звонки в полностью автоматическом режиме. Точность определения намерений покупателей составляет не менее 95% и растет с количеством распознанных звонков.

Сфера применения новой технологии Calltouch значительно шире: она позволяет анализировать диалоги, происходящие в онлайн-консультантах, чатах, текстах заявок. Алгоритм можно научить выявлять хамство персонала, контролировать соответствие поведения сотрудника колл-центра предусмотренным сценариям разговора, выявлять различные модели поведения клиентов.

Мы выдвинули гипотезу, что у людей, которые настроены совершить покупку, могут быть определенные паттерны, по которым их можно объединять в группы. Для этого мы совместно с нашими клиентами прослушали множество звонков и выяснили, что из разговора всегда можно сделать довольно однозначный вывод о том, собирается ли человек совершить покупку или просто хочет получить какую-то информацию. Далее мы начали размышлять, каким образом мы могли бы автоматически оценивать суть разговора без прослушивания самих телефонных звонков. Здесь нам на помощь пришла технология распознавания речи от Yandex SpeechKit. Затем мы подключили алгоритмы машинного обучения, которые, анализируя массивы текста, автоматически определяют, с какой целью звонил клиент. Михаил Федоринин, основатель Calltouch

40% покупок в Homeme совершается через телефон. Мы всегда тщательно анализируем каждый из наших рекламных инструментов и его эффективность, как в онлайне, так и в оффлайне. Кроме того, регулярно прослушиваем звонки клиентов с целью контроля качества клиентского сервиса. Тестируя Calltouch Predict, мы поняли, что можем решать две задачи одним инструментом: выявлять источники, которые приводят покупки, а также снизить объем ресурсов на контроль качества при телефонных звонках. Дмитрий Золотарев, аналитик Homeme