В последнее время в мире все больше используются технологии в области анализа видео- и аудиоданных с помощью инструментов машинного обучения. Единственной российской компанией, включенной в список лучших компаний в области ИИ Global AI Inner Circle program от Microsoft, является резидент Фонда «Сколково» Heedbook. Команда разрабатывает сервис для оценки качества работы сотрудников розничных офисов компаний и удовлетворенности клиентов. В преддверии международной стартап-конференции Startup Village 2019 «Лента.ру» побеседовала с генеральным директором Heedbook Дмитрием Романовым.
«Лента.ру»: Кому могут пригодиться решения вашей компании?
Дмитрий Романов: Целевыми клиентами нашей компании являются банки. Их интересует контроль качества и повышение эффективности обслуживания в клиентских офисах, оценка того, насколько сотрудники следуют стандартам обслуживания банка.
Другими областями, где могут быть востребованы решения Heedbook, выступают туризм — речь идет о контроле работы удаленных клиентских офисов продаж с возможностью онлайн-наблюдения, и сфера услуг, например, салоны красоты и клиники. Также наши продукты полезны для телеком-операторов, поскольку позволяют осуществлять контроль за соблюдением качества обслуживания на розничных точках продаж и за уровнем дополнительных предложений.
Как именно работает ваш сервис?
Наш сервис крайне дружествен к пользователям. Для наблюдения за работой сотрудника или анализа поведения клиента достаточно установить на рабочем столе сотрудника планшет, направленный экраном на клиента, и микрофон, направленный на сотрудника. Аудио- и видеоданные с камеры планшета и микрофонов поступают в систему, формирующую автоматизированную аналитику, оповещения и рекомендации по улучшению качества обслуживания и увеличению продуктивности соответствующего сотрудника.
Фото: @heedbook
Также система демонстрирует клиенту таргетированное рекламное или информационное сообщение на экране планшета в процессе обслуживания, вовлекая клиента с помощью опроса и передачи информационного сообщения.
Для сотрудников без стационарного рабочего места, вроде официантов, курьеров и работников торгового зала, сервис работает в формате мобильного приложения на смартфоне с носимой проводной широкоугольной камерой с микрофоном.
В результате компания получает отчеты, которые можно разделить по блокам. Первый содержит информацию по загрузке клиентской работой, второй — данные по качеству кросс-продаж, и, наконец, третий блок включает сведения по качеству клиентского сервиса с детализацией до уровня каждого диалога.
Помимо отчетов, система может предложить клиентам демонстрацию целевой рекламы по полу и возрасту в режиме реального времени, передачу ссылки для целевого действия, например, чтобы оставить отзыв на профильном сайте, участие в маркетинговом опросе или опросе по оценке качества сервиса. Для сотрудника это рекомендации по повышению эффективности и изменению поведения, автоматически формируемые рейтинги по нагрузке, качеству кросс-продаж и клиентскому сервису.
Какие конкретно показатели считывает система?
Сервис Heedbook анализирует более 25 параметров поведения клиента и сотрудника в процессе диалога по следующим разделам: кинетические параметры (в случае клиента) — мимика, внимание, поза, жесты; фонационные параметры — интонация, темп, громкость речи, заполнители пауз, скорость речи, перебивания; семантические параметры — эмотивность речи, ключевые фразы, типы использованных фраз, соблюдение стандартов обслуживания; тип клиента — пол, возраст, раса, тип компании обращения, время обращения; внутренние обстоятельства — загрузка сотрудника клиентской работой, загруженность офиса, удовлетворенность по предыдущим диалогам.
Текущая версия модели обучена более чем на 70 тысячах клиентских диалогов в компаниях-клиентах Heedbook.
Есть ли вероятность ошибки? В каких случаях она неправильно интерпретирует эмоцию, акцент, иронию?
Да, конечно, пока система не обладает интуицией человека. Искажения в оценках допустимы, но при оценке десятков, сотен, тысяч диалогов — искажения минимальны.
Как родился этот проект?
Идея создания Heedbook родилась, когда мы сами работали в розничных банках. Одна из проблем, с которой сталкиваются все банки, — невозможность объективной оценки лояльности клиентов традиционными инструментами. Просьбы оценить качество обслуживания утомляют клиентов, показывают низкий отклик и не дают понимания причин низкой или высокой лояльности. Согласно исследованиям, увеличение доли лояльных клиентов лишь на 5 процентов повышает прибыль компании более чем в 1,5 раза. Поэтому необходимо создавать и поддерживать систему регулярной оценки и повышения лояльности клиентов.
Фото: Diomedia
Сегодня перед потребителями максимально широкий выбор продуктов и услуг. Требования потребителей к качеству получаемых услуг растут. Компании борются не только за привлечение новых, но и за сохранение существующих клиентов, поэтому понимание удовлетворенности клиентов становится неизбежной необходимостью для любого бизнеса, который стремится быть успешным. Современные интеллектуальные технологии позволяют понять, что клиенты думают, говорят и даже чувствуют при обслуживании, которое вы предоставляете.
Более того, после разработки решения по оценке качества сервиса мы поняли, что из видеодиалога сотрудника и клиента можно получить значительно больше полезной для бизнеса информации. Мы существенно доработали сервис, добавили новый функционал, чтобы предложить комплексное решение, позволяющее не только создать систему управления клиентским сервисом, но и оптимизировать работу сотрудников в офисе и увеличить кросс-продажи.
Как вам помогла в реализации своих идей Microsoft?
Heedbook разработан на облачной платформе Azure и Microsoft Cognitive Services. Когда мы принимали решение, на какой базе строить нашу платформу, ключевыми факторами принятия решения были гибкость, надежность и возможность масштабирования. Сервисы Azure прекрасно соответствуют нашим потребностям.
Вы представлены только в России или планируете продвигаться за рубеж?
Наш сервис представляется как в России, так и за рубежом (система поддерживает 30 языков). Однако большая часть клиентов — российские компании: крупные банки, туристические компании, телеком-операторы, ретейл.
У вас есть конкуренты в России и за рубежом? В чем ваша особенность по сравнению с ними?
Наш основной конкурент — стандартные системы оценки качества сервиса (тайный покупатель, телефонный опрос, кнопка лояльности) и загруженности (система управления очередью). Их основные минусы — возможность фальсифицировать результаты, низкий процент покрытия диалогов и полноценная оценка внутренних процессов компании.
Мы же предоставляем новое комплексное решение по оценке и повышению эффективности сотрудников офиса, обеспечивая высокую достоверность полученной информации, беспристрастность и покрытие 100 процентов диалогов.
Также на рынке есть компании, специализирующиеся на видео- и аудиоаналитике, они фокусируют свои решения на идентификации клиентов, оценке работы специалистов колл-центров и других отдельных функциях, необходимых компаниям.
Мы предлагаем комплексное решение по оценке как визуальной составляющей диалога с клиентом — эмоции, поведение и внимание клиента по видео, так и контролю следования стандартам продаж и кросс-продаж по записи голоса сотрудника. В результате у компании появляется возможность получать дополнительные инсайты по работе своих офисов.