Технология анализа голосовых данных автоматически обрабатывает звонки: преобразует речь в текст, выделяет ключевые фрагменты и превращает разговоры в структурированную информацию. Это помогает компаниям находить важные сигналы в общении с клиентами и сотрудниками – без ручной прослушки и разбора.
Сегодня речевая аналитика применяется не только в контроле качества обслуживания, но и в решении бизнес-задач: от оценки эффективности скриптов до конкурентного анализа. Ниже разберем, как работает речевая аналитика.
Как система речевой аналитики обрабатывает звонки
1. Запись звонка
Всё начинается с обычного телефонного разговора. Оператор отвечает на входящий вызов, сам звонит клиенту или продолжает ранее начатый диалог. В этом моменте система фиксирует звонок – автоматически, без участия человека.
Звонки записываются средствами корпоративной телефонии, АТС или CRM, в зависимости от архитектуры компании. Это могут быть локальные решения, облачные платформы или собственные хранилища записей.
Для аналитической системы такой звонок – это аудиофайл с набором метаданных: кто и когда звонил, откуда и куда, как долго длился разговор, какой оператор участвовал. Это минимальный контекст, который даёт возможность понимать, к чему относится разговор.
Чем структурнее и чище голосовые данные на этом этапе, тем меньше неопределённости дальше по цепочке.
2. Распознавание речи: транскрибация и диаризация
Как только система получает аудиозапись звонка, начинается первый этап обработки – транскрибация, то есть перевод речи в текст. Этот процесс выполняется с помощью нейросетевой модели распознавания речи, обученной на большом объёме разговорных данных.
Модель обрабатывает звуковой поток, вычленяет фразы, “распутывает” шумы, перебивания, неполные слова – и формирует точную текстовую расшифровку всего звонка.
После этого запускается диаризация – определение, кто из участников говорил в каждый момент времени. Диаризация помогает в текстовом представлении звонка определить участников диалога, даже если они не были технически разделены.
На выходе этого этапа получается:
- транскрибированный диалог (точный текст разговора);
- размеченные роли (оператор, клиент);
- таймкоды для каждой реплики.
Пример:
[00:00:02] Оператор: Добрый день, это Екатерина из отдела продаж.
[00:00:05] Клиент: Да, здравствуйте.
[00:00:07] Оператор: Хотела уточнить вашу оценку по прошлому обращению…
На этом этапе становится понятно, как работает речевая аналитика на уровне распознавания: из звукового сигнала формируется текст с ролями и таймкодами, пригодный для последующего анализа.
3. Оценка диалога: смысл, структура, отклонения
Когда текст звонка готов и роли участников определены, система переходит к следующему этапу – автоматической оценке диалога. Это делает ИИ-модель. Она анализирует, насколько разговор соответствует требованиям: от структуры общения до речевых особенностей.
Например, проверяются:
- было ли приветствие и корректное завершение,
- выявлена ли потребность,
- проведена ли презентация,
- как оператор справился с возражениями.
Дополнительно в работу системы речевой аналитики закладывается оценка коммуникативных навыков: пауз, запинок, слов-паразитов, доступности формулировок. Цифровой инструмент также выявляет использование стоп-слов и проверяет, насколько чётко соблюдены скрипты и регламенты – корректность фраз, последовательность шагов, наличие обязательных ответов.
Если в разговоре встречается конфликтная или нестандартная ситуация, искусственный интеллект оценивает, как оператор на неё среагировал. Например, была ли попытка найти решение, предложена ли альтернатива, не допущено ли резких формулировок.
По итогам каждый звонок получает метки по критериям и итоговый балл. Это не просто “прошёл/не прошёл”, а объективная картина: что сделано правильно, а где нужно доработать.
В готовых системах метрики оценки фиксированы и не всегда соответствуют внутренним стандартам компании. В кастомной речевой аналитике модель и логика оценки настраиваются под конкретные процессы: можно задать собственные этапы разговора, правила для ошибок и нюансы обработки конфликтов.
4. Визуализация и аналитика
Все результаты оценки автоматически собираются в аналитической панели – это веб-интерфейс, где видно, как работают операторы и отделы.
Здесь отображаются карточки звонков с итоговыми баллами, расшифровкой и пометками на проблемных участках: например, где не была выявлена потребность или нарушен скрипт. Панель помогает фильтровать звонки по любому критерию: дате, оператору, типу нарушения, результату.
При разработке под конкретный бизнес дашборды и фильтры для работы речевой аналитики настраиваются под роли, регламенты и отчётность конкретной компании.
Как использовать результаты анализа
Когда все звонки проходят через автоматическую обработку, это даёт бизнесу не просто контроль, а постоянный поток конкретных данных о реальных коммуникациях, проблемах и точках роста.
Контроль качества.
Система оценивает каждую коммуникацию по единым правилам и фиксирует отклонения от стандартов. Это автоматизирует процессы, снижает нагрузку на отдел контроля качества, руководителей клиентского сервиса или РОПов. Оценка становится прозрачной и объективной.
Мониторинг.
Руководители видят общую картину: как изменяется качество разговоров по неделям, кто из сотрудников стабильно проседает, где появились системные отклонения.
Можно задать пороговые значения и получать сигналы: например, если в отделе резко упала выявляемость потребности или выросло число конфликтов.
Инсайты.
Аналитика показывает, где теряются клиенты: на каком этапе разговора, после каких формулировок или действий. Можно выявить повторяющиеся паттерны – как удачные, так и проблемные.
Например, система может показать, что в диалогах, где менеджер пропускает блок выявления потребности, конверсия падает вдвое. Или что формулировка «у нас дешево» вызывает больше отказов, чем объяснение выгоды.
Для маркетинга это – источник гипотез о восприятии продукта. Для продаж – возможность понять, что влияет на результат.
Обучение.
Понимание того, как работает речевая аналитика, помогает использовать её не только для контроля, но и для системного обучения команды.
Вместо выборочной прослушки у руководителя есть точные примеры с фрагментами звонков, конкретными ошибками и успешными приёмами. Материал для обучения собирается автоматически: лучшие кейсы, типовые сбои, нестандартные ситуации. Это можно сразу превращать в методички или тренажёры.
Коротко о главном
Речевая аналитика – это технология, которая превращает поток звонков в структурированные данные: текст, роли, смысл, оценки.
Она помогает компаниям:
- видеть качество коммуникаций в реальном времени,
- находить причины отказов и сниженной конверсии,
- обучать сотрудников на реальных кейсах,
- автоматизировать контроль качества без ручной выборки.
Все эффекты – прямое следствие того, как работает речевая аналитика на каждом этапе. А если система кастомизируется под бизнес – это становится не просто инструментом контроля, а частью роста.