Вы звоните в банк. Оператор говорит

«Здравствуйте! Я очень рад помочь вам решить эту проблему!»

Но знаете, что на самом деле слышит речевая аналитика? 👂

⚠️ Скорость речи выросла на 23% (признак стресса)

⚠️ Пауза перед словом «рад» длилась 0.8 секунды (неуверенность)

⚠️ Голос поднялся на 2,5 тона (нервозность)

Система: окей, это фальшивая улыбка.

А если клиент начинает повышать голос?

🔴 Эмоциональная напряженность: +40%

🔴 Вероятность жалобы: 78%

🔴 Вероятность ухода клиента: высокая

Система рекомендует оператору: Замедлить речь, дать клиенту больше времени на ответ, не читать скрипт, а говорить человеческим языком.

Результат:

✅ Клиент успокаивается

✅ Проблема решается

✅ Клиент говорит друзьям «В этом банке классный сервис»

✅ Банк экономит деньги на новых клиентов (потому что старые не уходят)

Но вот в чём главная фишка речевой аналитики:

Это не система, которая слушает вас, чтобы доносить на вас боссу. ❌

Это система, которая помогает оператору стать лучше. Оператор смотрит запись со своей речевой аналитикой, видит:

• где он поспешил (надо было дать клиенту подумать);

• где он слишком отвлёкся на мониторинг (надо было слушать внимательнее);

• где он реально помог человеку (и повторить это в следующих звонках).

Система = тренер, а не надзиратель.

И вот тогда люди начинают работать лучше. Не потому, что боятся. А потому, что видят результат своей работы.

P.S. За 15 лет работы с речевой аналитикой я вижу одну закономерность: компании, которые инвестируют в понимание того, что говорит клиент — они растут. Те, кто инвестирует в тотальный контроль операторов — загнивают.

С удовольствием подискутирую на тему речевой аналитики🎯

#РечеваяАналитика #QA #CX #ДанныеВладеют #ФинтехТренды #ОперационнаяЭффективность