Речевая аналитика помогает повышать уровень обслуживания клиентов в банках несколькими способами:

• Выявление проблем и потребностей клиентов. 1 Анализ записей разговоров позволяет лучше понять, что привело клиентов в банк, как они оценивают продукты, какие видят в них недостатки, по каким причинам отказываются от покупки. 3
• Оптимизация скриптов. 3 Речевая аналитика помогает создать идеальный сценарий разговора с клиентом, определяя слабые места, из-за которых потребитель остался недоволен. 3
• Контроль работы сотрудников. 3 С помощью речевой аналитики можно проконтролировать, насколько аккуратно работники соблюдают сценарии разговоров, правильно ли они позиционируют продукты. 3 На базе этой информации можно выявить лучших и худших сотрудников и выстроить качественную систему мотивации. 3
• Мониторинг нестандартных ситуаций. 2 Система распознавания позволяет оперативно увидеть колебания в объёме обращений по определённой тематике или отразить новые паттерны в речи клиента, которые могут свидетельствовать о проблеме. 2
• Раннее определение клиентов с высоким риском оттока. 1 Например, тех, кто в разговоре выражает намерение уйти, сравнивает предложения или упоминает альтернативные банки. 1
• Персонализация взаимодействия. 1 Речевая аналитика позволяет персонализировать взаимодействие на основе речевых паттернов — от сценариев удержания до приоритезации задач фронт-линии. 1
• Снижение временных затрат на ручной анализ обратной связи и расчёт индекса лояльности. 1

Таким образом, речевая аналитика позволяет банкам получать сквозную аналитику клиентских коммуникаций независимо от канала — и в офисе, и онлайн. 1