Магия речевой аналитики принуждает руководителей выполнять свою основную работу (руководить)

Мой путь в мир речевой аналитики начался со знакомства с сервисом Speechanalitics. У меня есть целая статья, где я расписываю схемы использования речевой аналитики в работе интернет-провайдера, обязательно ознакомьтесь. Там расписаны все схемы использования этой перспективнейшей технологии.

Речевая аналитика (РА) - самый простой, удобный и надежный способ решить важные проблемы в сервисе и продажах. Если кратко - аудиопоток переводится в текст и уже в тексте ищутся важные нам моменты. Ключевая польза - эта технология радикально повышает эффективность работы супервайзера. В итоге, организация получает достоверную оценку количества и типов проблем. А это, в свою очередь, является важнейшим ресурсом для системного совершенствования бизнес-процессов.

Я взял интервью у  Михаила Сидорейко, который занимается внедрением сервиса Speechanalitycs.  Он рассказал про основные схемы внедрения, полезность специалистов-аналитиков, которые предоставляются сервисом в процессе внедрения. И  что получают реальные организации от внедрения речевой аналитики.

Почему я делаю этот материал для аудитории nag.ru? Во-первых, эту технологию обязательно нужно попробовать самим. Я сейчас помогаю внедрить речевую аналитику в нескольких интернет-провайдерах и вижу, что это приносит конкретным организациям серьезную пользу и для системного улучшения сервиса, и для развития систем продаж.

Во-вторых и в главных. Речевую аналитику можно и нужно освоить, чтобы начать внедрять ее своим корпоративным клиентам. По крайней мере тем, которым вы продаете телефонию. В общем, настоятельно рекомендуется к внимательному изучению. Если возникнут вопросы - обращайтесь в личку.

Темы разговора на шкале времени:

00:00 Представление Михаила Сидорейко - он занимается тем, что внедряет систему speechanalytics.ru - лидер рынка речевой аналитики.
Перспективы использования речевой аналитики для классификации обращений клиентов. Классификация обращений и понимание статистики разных причин обращений и динамики - это важнейший ресурс организационного совершенствования. В итоге вы поймете какие проблемы самые массовые, а значит - самые приоритетные. 
03:20 Вопрос - можно ли решить задачу классификации проблем через машинное понимание естественного языка? Подход Спичаналитик: обращения по телефону переводятся в текст, добавляются текстовые каналы (чаты, почта). У спичаналитик накоплены богатые словари, на основе которых можно классифицировать обращения клиентов. Плюс у специалистов компании накоплен огромный опыт анализа, поиска паттернов, формирования бенчмарок. На основании этой информации строятся бизнес-гипотезы, по которым делаются конкретные исследования. 
06:18 Машинного понимания естественного языка как такового не происходит. Подход статистический. Но за счет кластеризации диалогов по темам можно много добиться. Во всех бизнесах типы разговоров стандартные, и есть базовая лексика, которая соответствует разным типам ситуаций. В ходе внедрения происходит адаптация словарей под конкретный бизнес.
07:40 Применение РА в целях маркетинга. Поиск вариантов прямой речи клиентов, чтобы потом эти формулировки использовать для настройки SEO и текстов в рекламе.
09:00 Интерфейс спичаналитик. Действительно все нужные операции можно сделать легко и удобно (подтверждаю как пользователь).
09:30 Очень важно, что при внедрении вы получаете не только сервис, но и поддержку аналитиков, которые умеют работать с системой и понимают типовые сценарии - как быстрее всего выйти на профит. Аналитики специализируются на определенных отраслях, поэтому понимают предметную область.
12:40 Отрасли, где есть успешные примеры внедрений - банки, ритейл, автопром, интернет-магазины.
13:50 Со спичаналитикс очень удобно стартовать. Потому что штатные аналитики сервиса участвуют во внедрении, и за это не надо дополнительно доплачивать.
Помогают правильно оформить стандарты обслуживания, чтобы было удобно соблюдать исполнение. При необходимости подбирают аутсорсеров на контроль.
17:00 Каков процент "отвалов", когда организации стартуют, а потом бросают систему? Сейчас есть порядка 300 регулярно платящих клиентов. Основная причина "отвала" - внедрение РА вскрывает кучу организационных проблем. Разгребание этих проблем занимает в организациях огромное время.
19:50 Какие инсайты были в процессе внедрения у автодилеров? Самое главное и универсальное - организации, как правило, не видят масштаба своих проблем. Нижний уровень иерархии утилизирует проблемы, а средний изолирует руководство от понимания реальной ситуации. Достоверной статистики сервиса нет ни у кого.
21:14 Вторая проблема тоже массовая. Буквально во всех организациях низовой персонал не исполняет стандартов обслуживания. Банальное исполнение стандартов резко повышает конверсию, если конечно они работоспособны. Частая проблема, что сотрудникам навязывают неработоспособные стандарты, и сотрудники их не исполняют. Но важно, что руководство никогда не знает об уровне проблемы.
23:41 Основной жирный кейс заключается в том, что когда верхнее руководство  понимает, что реально в компании происходит, и какие реально проблемы есть, количество и типы этих проблем, разумные люди запускают изменения бизнес-процессов и начинают системно наращивать качество. Начиная с самых приоритетных проблем. Это самое важное!
25:30 Смачные истории из жизни нельзя озвучивать публично. NDA. Если есть интерес пообщаться про перспективы и конкретные примеры, что всплывало, можно поговорить с Михаилом Сидорейко напрямую.
26:58 Характерные бизнес-задачи - понять почему одни продавцы успешные, а другие нет. Выполняются ли стандарты обслуживания. Не устарели ли эти стандарты. Предлагают ли менеджеры допуслуги и доппродукты. Огромный дефицит специалистов, которые могут делать эффективные схемый обслуживания. В итоге специалистам спичаналитик приходится предлагать варианты, адаптировать чеклисты под реалии и помогать их оптимизировать, чтобы повышать продажи.
30:30 Как оцифровать опыт успешных коммерсантов? Берутся их диалоги и ищутся речевые паттерны, которые помогают продвигать сделку.
32:30 Нередка ситуация, когда собственник, наконец, видит реальные диалоги и хватается за голову. Продавцы продают совсем не так, как их учили.
Основная магия от внедрения РА - оно ПРИНУЖДАЕТ топ-менеджеров выполнять свою основную работу - руководить предприятием.
33:30 Преобразование речи в текст дает много ложных срабатываний. Улучшаются ли движки?
Во-первых, сейчас ложных срабатываний не так и много. С точки зрения задачи контроля скорость радикально вырастает, потому что звонки не надо слушать. Можно пробежать глазами текст. Примерно понятно о чем идет речь.
Во-вторых, у Спичаналитик свой движок, который можно дообучать под конкретное предприятие или отрасль. Значительная часть ложных срабатываний связана с тем, что словари общей лексики неправильно обрабатывают конкретные термины, названия акций, названия марок. При внедрении такие проблемы вычищаются.
38:50 Технологически можно настраивать систему, чтобы повысить вероятность распознаний определенных фонем для каждой конкретной отрасли. Плюс распознается слово на основе контекста окружающих слов. Даже если какое-то конкретное слово не будет распознано, в целом система сможет найти, допустим, паттерны негативного диалога.
41:00 Очень часто запись не стерео, где разнесены каналы клиента и сотрудника, а моно. Это диктофоны, аудиорегистраторы. Можно ли разделять говорящих людей не по аппаратным каналам, а по тембру голоса? Записи, где реплики не разделены, очень тяжело читать.
Ответ. В теории можно, но пока руки не доходят. В реальных задачах надо отлавливать определенные речевые модули, их обычно произносят сотрудники.
На кассе можно разводить голосовые потоки двумя направленными микрофонами. Есть внедрения. Все работает, даже если клиент и сотрудник не разделены стеклом.
43:20  Когда у спичаналитик будут свои диктофон-бейджи? Ожидаются в декабре. В начале 2021-го года можно будет посмотреть образцы и послушать как они будут в деле.
44:40 Тарифная политика. Сервис не подразумевает абонентской платы. Стоимость распознания зависит от размера депозита. Покупается пакет минут, чем больше размер пакета, тем дешевле стоимость минуты. При депонировании 300тыс. рублей цена падает до уровня 50 копеек минута.
47:00 Еще раз подчеркиваем - спичаналитик оказывает поддержку специалистами, которые доведут внедрение до уровня, когда организация понимает, как получить бизнес-профит, и внутри организации будут люди, которые начнут системой эффективно пользоваться. Основной вопрос - удастся ли использовать собранную информацию для реинжениринга бизнес-процессов? То есть у проекта должен быть хороший политический вес в компании. Основные деньги в отлаживании бизнес-процессов.
49:30 Часто при внедрении в компаниях приходится сталкиваться с внутренним сопротивлением. Во-первых, те кто сейчас занимаются аудитом, в некоторых случаях не хотят перестраиваться. Например, потому что они уже наработали шаблоны поведения, которые успешно позволяют выполнять план. А тут надо осваивать новую систему и, кроме того,  система еще заваливает срабатываниями. Всплывает очень много работы. Нужно все случаи разобрать и описать так, чтобы было понятно тем кого контролируют. Когда сотрудник видит такую гору проблем перед собой, у него первая реакция - сказать, что система глючит и дает много ошибок.

Сокращения:
ТЧ – Тимур Чудутов (ДК АйТишник, ex-RiNet, IT-евангелист, энтузиаст речевой аналитики). Телеграм - @timhydr
МС– Михаил Сидорейко (CEO Smart speech внедренец сервиса speechanalytics.ru). Телеграм - @msido

ТЧ> Здравствуйте, дорогие друзья! Продолжаем наши разговоры о современных технологиях, о том, какую пользу они могут принести в реальных организациях. У нас сегодня гость – Михаил Сидорейко. Он внедряет систему "Спичаналитика" в реальных организациях.

Для тех, кто пропустил предыдущие серии "Спичаналитика" - безусловный лидер рынка по речевой аналитике – когда речь распознается в текст и уже в тексте мы ищем всякие паттерны. На эту тему у меня есть отдельные статьи, но сегодня мы говорим на смежную тему – о классификации обращений от клиентов.

Я сейчас расскажу в свой повестке, как я понимаю проблематику, и ты нам расскажешь, что на эту тему говорит современная наука и что реально можно внедрить в реальных организациях.

МС> Да. Всем привет! Поехали!

ТЧ> Рассказываю про свою боль еще по опыту провайдера. В сервисе много проблем. И чтобы какую-то проблему решить, требуется прилагать огромные организационные усилия – где-то какие-то программы обучения, где-то какой-то софт пилить, где-то бизнес-процессы переделывать. Редкую проблему можно решить декретно – приказать людям: "Приказываю - станьте умными!"  от такого приказа поведение системы не изменится. Любое изменение поведения сотрудников – это большая организационная работа. И тут возникает вопрос приоритетов – какой проблемой надо заниматься? Потому что ты не можешь одновременно решать все проблемы. Поэтому надо фокусироваться на приоритетных. И основной вектор усилий здесь – сделать классификацию обращений и достоверную оценку – с какими проблемами клиенты обращаются.

И проблема, с которой я, столкнулся – что операторы всегда эти классификаторы обращений заполняют плохо, криво, нестарательно. То есть сотрудники пишут что-нибудь типа "клиент звонил поболтать", а на самом деле у клиента сложная многомерная проблема, где еще несколько раз наши бизнес-процессы облажались. Я очень много занимался контролем качества, очень много ловил сотрудников на том, что они плохо заполняют причины обращений. А часто это чисто психологически. То есть сотрудник считает, что его задача – решить проблему клиента, а поскольку проблема решена, тратить время на описывание проблемы и расстановку чеков в классификаторе у него уже нет сил, тем более уже следующий звонок валится на оператора. И тем более, еще наши классификаторы оказываются глючными – то есть не соответствующими реалиям, потому что всё время что-то плывет, сдвигается повестка.

И я когда общался, искал экспертов по Natural Language Understanding (то есть понимание естественного языка), делал запросы, Миша отозвался, сказал, что у "Спичаналитика" есть подходы для решения этой проблемы – то есть как решает эту проблему на базе распознавания "речь-текст" и дальше реализуется классификация. Я умолкаю. Миша, расскажи, пожалуйста, как всё это происходит на практике в реальных организациях?

МС>  В реальных организация происходит так. Они подключают наш сервис, переводят свои диалоги в текст. На самом деле, могут быть диалоги не только звонки, это могут быть клиентские обращения в виде чатов и мейлов – там в текст переводить смысла нет, потому что они уже в тексте, но когда их большое количество, в них тоже нужно как-то ориентироваться. И мы по большому счету делаем следующую вещь. Мы сегментируем звонки таким образом, что служба контроля качества тратит свое время только на те диалоги, на которые действительно надо тратить свое время. При этом они не тратят свое время на диалоги, где всё ок с их точки зрения, по их критериям.

Таких критериев можно настроить много. Например, клиент жалуется или чем-то недоволен – критерий раз, звонок попадает в отчет. Соответственно, из 100 звонков в пяти клиенты жалуются. Нам не надо все 100 переслушивать, что вот в этих пяти проблема. Или есть ситуация, где какой-то бизнес-процесс, как ты сказал, не идет. Там менеджеры вроде бы и хотят всё уладить, но проблема как у провайдера – отключили интернет, и никто не может объяснить почему. Можно автоматически настраивать уведомление, когда поддержка сразу это видит и тут же может что-то с этим делать. Мы интегрируемся с телефонией, с чатами, можно интегрироваться с системой записей с диктофонов. И дальше на базе этого делаем аналитику.

Аналитику мы делаем: 1) по ключевым словам. У нас есть встроенные словари, плюс у нас есть свои уникальные разработки на эту тему, их достаточно много. Одних только встроенных словарей у нас больше 20-ти. Специфических по различным направлениям – банки, автопром, медицина и так далее, есть еще варианты, у нас достаточно много. Плюс параметры речи – перебивание, одновременное молчание, скорость речи и так далее.

На базе всех этих параметров аналитики отлавливают паттерны, отклонения от бенчмарка и дальше начинают копаться: ага, здесь есть отклонение; давайте посмотрим, что за кадром. Благодаря этому выявляются зоны роста и дальше по каждой зоне роста можно настроить отчет и в динамике отслеживать – что с этим происходит.  

ТЧ> Окей. Я правильно понимаю, что в плане этого анализа нет никакой нейросетевой магии? У нас есть статистическая обработка по сути ключевых слов, мы смотрим на вероятность их появления – в каких разговорах это есть. И дальше аналитик руками берет и это дело сортирует по кучкам? Не, нормальный подход. Я хочу уточнить, что именно компьютер здесь нужен для того, чтобы подготовить сырье, а дальше разбирает человек мозгами.

МС> Нет, магия все-таки есть.

ТЧ> Магия все-таки есть. Так.

МС> Магия №1 – это некоторые функции. Например, кластеризация, где можно взять и в большом объеме достать наиболее часто повторяющиеся слова, сгруппированные по смыслу. Простым языком: берем конфликтные диалоги за какой-нибудь период или вообще за всю историю и смотрим наиболее часто повторяющиеся слова в речи клиента, которые сгруппированы по смыслу. Такая штука дает нам понимание, что чаще всего говорят клиенты, когда они жалуются.

ТЧ> Я перебью, извини. У меня параллельно несколько раз журналистских проектов. Один из них – это интеграция маркетинга и продаж. То есть маркетологи жалуются, что продажники их посылают в жопу и никогда не помогают им. А очень важно для маркетологов – это боли клиента языком клиентов. То есть можно взять, посмотреть, как клиенты формулируют проблему, что не работает интернет – я сейчас за провайдеров – набор фраз, и на базе этого наделать всякую рекламу, баннеров. То, что называется прямая речь и ее пихать, таргетироваться на эти группы. Типа как пенсионеры это формулируют и уже говорить: "А у нас всё работает". Извини, что перебил.

МС> На самом деле у нас есть клиенты, даже есть банки, которые ищут продуктовые идеи в речи клиента с помощью нашего сервиса.

ТЧ> Но то, что я сказал, это элемент продуктовой идеи.

МС> Да.

ТЧ> Что такое продукт? Это то, что у нас покупают. В принципе, продукт – это ведь не технология, это то, какую пользу мы и ценность им принесли. И с точки зрения рекламы важный вопрос – как человек вообще формулирует этот момент. Вот это оно. Интересно.

МС> Конечно. Магия №2 – это наш интерфейс сам по себе. Мы тратим достаточно большое количество сил на то, чтобы он был удобный, понимаемый, чтобы любой человек, не понимающий в компьютере, сел и быстро разобрался.

ТЧ> Я согласен, у вас классная оболочка.

МС> Да. Любой отчет вы можете создать без привлечения программистов и так далее. Это сильно помогает во всех этих вещах.

И третья магия – это сопровождение аналитиков. Мы уже реализовали более 200 проектов в различных областях. И что можно сказать? Технология, по которой раньше контролировались все звонки (как ты говоришь - контроль качества был) - это прослушка, какие-то выводы и начинают что-то с этим делать.

История с речевой аналитикой кардинально меняет этот подход. И сейчас такой процесс формирования новых нейронных связей в сторону контроля качества. Здесь не всегда просто это понять, потому что ты имеешь доступ сразу к большому объему данных во всех своих звонках. Ты можешь быстро найти всё, что тебе надо. И такой большой объем информации - вроде бы мы хотим это, но когда его получаем, не всегда понимаем, что с этим делать. И вот здесь аналитики помогают. Но это как пример - представь себе, что ты сейчас выиграл в лотерее 10 миллионов долларов. Вроде и деньги нужны, но когда ты их реально получишь на руки...

ТЧ> Я-то, бог с ним, с 10 миллионами долларов. Я вложу в стартапы, подожди, я знаю во что. Я знаю, я же из United Investors.

МС> Понятно, да.

ТЧ> У меня есть кого спросить. Но сейчас я как раз насчет аналитиков хотел сказать. У меня был вчера разговор с одними ребятами. Там очень компетентные люди, кто занимается коммерцией и аналитикой (b2b-шная коммерция). Очень компетентные люди. И они тоже говорят: "Мы тоже начали заниматься этим SТТ – речевой аналитикой, распознаванием текста. И смотреть, а что с этим делать? И растерялись". Я статью свою послал, где пишу по поводу вариантов использования. Они говорят: "О, классно! Так действительно можно делать!" То есть совпали мысли. Но я к тому, что, если у вас действительно есть аналитик в команде, который понимает предметную область, то есть ему не надо рассказывать, допустим, про проблемы аптек, а человек уже 10 проектов с аптеками сделал, у него уже есть гипотезы – какого плана проблемы надо искать, где искать, как искать и он это сделает быстрее и надежнее, чем внутренний специалист.

Тут очень важно. Помнишь этот анекдот про консалтера, который считал овец у чабана? Помнишь анекдот? Да, конечно, очень важно в вопросе аналитика, чтобы аналитик понимал предметную область и имел опыт уже в реальных организациях. Тогда от него может быть польза, потому что он по сути тиражирует свои инсайты и бенчмарки, которые нашел в других организациях; даже не нарушая NDA, он все равно инсайты и бенчмарки переформулирует для новой организации. Скорее всего, там будут проблемы примерно такие же. Или базовые проблемы будут похожи, здесь может какая-то индивидуальная история будет.

А в каких отраслях аналитики получают хорошие результаты, что клиенты довольны и увеличивают потребление сервиса?

МС> Банки, ритейл, автопром, розница.

ТЧ> Прости, а в ритейле вообще есть голосовое обращение клиентов? Они пишут что?

МС> Я сейчас говорю про ритейл, например, автомобильный.

ТЧ> Интернет-магазины или что?

МС> Интернет-магазины, автомобильные дилеры, те же какие-то маркетплейсы – goods.ru, например, работает тоже.

ТЧ> А там есть голосовой трафик? Или они в чатах смотрят?

МС> И трафик есть голосовой.

ТЧ> А, вот так вот. Понятно. Я помню, что у вас в прайс-листе есть такая тема – прикрепление аналитика за 100 000 что-то в месяц, что-то такое? Порядок?

МС> Чем интересно поработать с нами даже на старте - когда внедряется пилотный проект, мы не берем оплату аналитика. На этапе старта аналитик помогает во всем разобраться и обучает сотрудников компании делать так, чтобы они поняли, пошли и могли сделать. Плюс мы даем...

ТЧ> Подожди. Это очень важный вопрос, потому что там learning curve такой, что надо повъезжать в систему и в методологию ее внедрения. Это непростая история.

МС> Представь себе, что ты клиент в виде провайдера. И решил с нами делать пилотный проект. Мы начали его с тобой делать, аналитик на старте пилотного проекта полноценно с тобой работает. Дальше ты получаешь какие-то первые результаты, и не первые. Мы вообще смотрим на результаты и говорим: "Вот здесь у вас, например, клиенты жалуются, потому что долго ждут связи с оператором. А вот здесь клиенты недовольны тем, что не могут получить ответ на свой вопрос. А вот здесь клиенты хотят вот этого, но вы им вот этого не даете". Это первый вариант.

Второй вариант – стандарт телефонного обслуживания. Вы говорите: "Вот у нас есть такие стандарты. Как бы их теперь с помощью речевой аналитики контролировать?" Да, мы берем, у нас есть определенный опыт составления словарей под каждый тематику – как там потребности выявить и так далее. Мы тоже это делаем. А потом мы говорим тебе: "Вот, смотри, мы всё сделали. Вот тебе результат, вот так это работает. Вот так за этим нужно следить, вот сюда нужно нажимать". И дальше компания говорит: "А, окей, мне всё понятно. Буду работать сам". Либо собственник может сказать: "Классно, я не хочу, чтобы у меня это делали внутри. Это пусть делает аутсорсник". Когда это делает аутсорсник, тогда подключается аналитик. Но на этапе, когда мы передаем всё это, вполне способные ребята в компании-клиенте во всем этом разобраться, принять, у них даже инструкции остаются. Там просто открывай инструкцию, делай раз, делай два, делай три.

ТЧ> А вы за это сейчас не берете денег?

МС> Вы платите за минуты распознавания на старте, а отдельных денег за такую аналитику мы не берем.

ТЧ> Я просто помню, что я, извини, может год назад смотрел прайс-лист. Там была прямо строка в разделе "Услуги" - "Предоставление аналитика", что-то типа 100 000 в месяц. Но я сейчас не хочу говорить.

МС> Есть, всё правильно. Мы на этапе старта погружаем полностью клиента в проект, разбираем его по косточкам и передаем ему полноценный инструмент. И вот, 100 000 месяц. От 100 000 в месяц – это до 100 операторов. Более 100 операторов – это 200 000 в месяц. Клиент платит в том случае, если говорит: "Да, окей, мне всё понятно, но я хочу, чтобы вы продолжали это делать на аутсорсинг – ставить задачи, накидывать задачи". И мы это делаем.

ТЧ> А, вот так вот?

МС> Да. Иначе, если работают сотрудники сами, то там вопрос-ответ, у нас поддержка остается.

ТЧ> Это очень классно. Я, конечно, понимаю, что сейчас может быть нескромный вопрос задаю – у всех бизнесов, которые работают по подписке, есть большой вопрос: какой процент клиентов продолжает платить сервису? То есть, какая вероятность по твоему опыту, из тех клиентов, кто у вас запустил проект, разобрался – какая доля продолжает платить, а какая бросает оплачивать?

МС> Я цифры сейчас не назову, я так отвечу: у нас больше 200 платящих клиентов на данный момент. Сейчас уже значительно больше, уже ближе к 300 скоро будет. Кто продолжает платить? Точнее, почему клиент может не продолжить платить?

ТЧ> Да, да, да.

МС> Когда ты устанавливаешь себе речевую аналитику, то нужно понимать, что всё на этом не заканчивается, а только начинается. Почему? Потому что с приходом речевой аналитики тебе скорее всего придется: а) поменять какие-то внутренние процессы, потому что, если ты находил 1-2 негативных звонка, вызывал руководителя отдела продаж, вставлял ему по шапке; тот шел, курил, думал, что с этим делать – ну, и забывал. И примерно как-нибудь вот этот процесс происходил. Я сейчас, конечно, утрирую, но.

ТЧ> Да всё правильно. Фактически этого цикла совершенствования там тупо не было. То есть всё это работает - в большинстве случаев это отдали приказ: "Всем быть умными, добросовестными. Подпись: директор. Штраф, если ты неумный".

МС> И потом для того, чтобы проверить – мы теперь умные или неумные, нужно кучи звонков, ля-ля-ля, это большой лаг во времени.

В случае с речевой аналитикой ты сразу всё знаешь. Ты их вызываешь и говоришь: "Смотрите, вот у вас зона развития". И там как правило она не одна, а их пять, может быть больше даже. И у аудиторов, которые занимаются прослушкой, высвобождается время. Теперь они могут не просто слушать, а они могут заниматься инициацией этих изменений в компании. И те компании, в которых культура изменений взращивается и поощряется, очень быстро развиваются. Те компании, в которых служба контроля качества видит для себя угрозу: "Ой, мы сейчас потеряем рабочие места и всё такое" - там может просто проект не пойти, потому что им страшно, они не хотят ничего делать и придумывают всякие разные причины.

ТЧ> Понятно. Но, возвращаясь к теме аналитики. Второй нескромный вопрос. Бог с ними, с операторами. Я знаю, что ты король автодилеров, хорошо разбираешься в автомобильном бизнесе. Какие вам удалось находить инсайты? То есть удавалось ли вам с помощью этой технологии, чтобы организация про свой бизнес узнала то, чего она не знала сама? В этом же фишка?

МС> В том числе и в этом. Первый самый такой интересный инсайт – он для всех общий. Это когда компании не видят всех масштабов проблем. Например, количество жалоб в диалогах.

ТЧ> Автодилеры. Вот тот пацан, который сжег "Мерседес", он наверняка не первый человек, который жаловался на то, что "Мерседесы" глючат?

МС> Там с "Мерседесами" есть разные истории. Не буду сейчас их рассказывать.

ТЧ> Давай не называя конкретных марок. Допустим, просто чтобы ты не сочинял, что бывает у провайдеров, потому что провайдеры будут ехидно смеяться, говорить: "Ха-ха! Это космонавт". А вот там, где ты реально хорошо знаешь предметную область.

МС> Я пару практических примеров приведу. Представь себе, что у тебя есть станция технического обслуживания. И тебе туда звонят клиенты, которые могут к тебе приехать машину обслужить, а могут не приехать.

ТЧ> Ну да.

МС> С ними как-то общаются операторы, и они должны выполнять определенный стандарт. Этот стандарт позволяет увеличивать конверсию в приезд. И в компании стандартная структура: есть человек, который руководит сервисом и есть человек, который руководит всем предприятием. И, естественно, человек, который руководит сервисом, говорит: "У нас всё идеально, всё супер, зачем нам речевая аналитика, слушать мы всё это не будем".

Когда по просьбе директора ты начинаешь вникать и копать, и показываешь ему прямо диалоги, все удивляются. Поначалу у нас были примеры - мы внедрили, они говорят: "Да послушай, речевая аналитика – ерунда, она неправильно триггеры распознает". Садишься, начинаешь разбирать звонки. Оказывается, что речевая аналитика распознает всё правильно, просто триггеры не говорят. То есть, есть чек-лист, сотрудник должен был его соблюдать, а он его просто не соблюдает. А руководитель профильный не верит в то, что сотрудники чек-лист не соблюдают, он сам один звонок прослушал раз в месяц и всё.

И получается, что первый и самый главный инсайт – масштаб проблемы. Мы всё время думаем, что мы всё классно делаем, а когда мы смотрим поглубже, там оказывается не так классно. Это на самом деле не только автодилеров касается.

ТЧ> Сейчас объясню. Вообще, в чем смысл моего этого сюжета большого приключения журналистского? Я ищу вещи, которые провайдеры могут продавать своим клиентам. У вас же есть партнерское агентское предложение для тех, кто вам будет клиентов подгонять? Провайдер смотрит: у него, например, тоже есть автодилеры на территории. Как бы к ним так подкатить, чтобы им продать телефонию, виртуальные АТС с речевой аналитикой? Но ему нужен кейс – яркий, хороший, жирный, чтобы человек его послушал и сказал: "Говорите складно, но надо пробовать". Жирный кейс.

МС> Автодилеры – например, компания "КЛЮЧАВТО". Очень большая компания, у них более 60 дилерских центров по всей стране. Ты представь себе, что такое устроить контроль качества звонков в каждом дилерском центре. Большая работа. Попробуй все эти звонки прослушать. Они на данный момент с помощью сервиса анализируют 100% звонков в области продаж. И все эти 60+ сотрудников контроля качества в дилерских центрах на местах с помощью сервиса анализируют стандарты работы по телефонам, которые по холдингу приняты, анализируют стандарты работы на местах и что-то с этим делают.

Что ты с этим делаешь – хороший вопрос. Получаешь ли от этого какую-то выгоду или нет? Допустим, мы сейчас закончили акселератор с Уральским банком реконструкции и развития. Это было три месяца, почти четыре. Мы делали проект, там были конкретные метрики. Не могу сейчас все раскрыть, однако скажу точно, что многие из них удались. И что заметили сотрудники – то, что аудиторы, которые до этого занимались прослушкой звонков, стали у них как раз инициаторами каких-то процессов внутри. Вот я считаю, что это очень жирный кейс. Почему? Во-первых, ты контролируешь 100% звонков - это уже кейс, ты в жизни никогда так не делал. Во-вторых, ты начинаешь изменять процессы. Естественно, какие-то KPI меняются. Какие конкретно KPI у них поменялись – разрешат, расскажу.

ТЧ> Вопрос по-другому сформулирую. Я понимаю хорошо, что ты очень многие истории из жизни не можешь рассказать на камеру и вывалить в интернет. Но, если тебя спросят, тебе же есть, что рассказать конкретное, без записи?

МС> Без записи расскажу. Мы же с каждым клиентом подписываем NDA, усиленно его блюдем, и не все клиенты хотят как-то про себя что-то рассказывать.

ТЧ> Да, чтобы интимное белье вываливать – "как мы запарывали клиентов" рассказывать на весь интернет, наверное, далеко не каждая организация готова. Окей. Я понимаю, почему здесь рассказчик становится предельно неконкретным.

МС> В любом случае ты бери автопром, бери банк – неважно. Ты берешь любую отрасль. В чем будет специфика в отрасли? Специфика будет в понимании внутренних бизнес-процессов. Допустим, у банков свои чек-листы, у автопрома свои чек-листы и стандарты обслуживания. Вот в этом будет специфика. Но в том смысле, что, если какие-то критерии, мы должны понимать, почему клиенты жалуются.

Мы должны понимать, почему эти продавцы успешные, а эти неуспешные. Мы должны понимать, почему не соблюдается стандарт телефонного обслуживания компании. Может уже стандарты устарели. И так далее. Мы должны понимать – продают менеджеры те допуслуги, или рассказывают про акции, которые вы от них хотите? Вот это главный кейс. В том плане, что ты получаешь контроль над всем этим и ты можешь быстро понять – делают они это или не делают? Если не делают, то что-то предпринять. Если делают – окей, можно это как best practice дальше распространять.

ТЧ> Кстати, очень хороший вопрос. У меня тут был разговор, интервью предыдущее с Альбертом Тютиным – это серьезный очень эксперт по ритейлу, человек, который разрабатывает коммуникационные схемы – как правильно продавать, особенно экспертные продажи на большие чеки. И он говорит, что классическая проблема, с которой он сталкивается в реальных организациях, что стандартов качества нет. Вернее, стандарты качества, которые есть, такие, что лучше бы их не было. И реальный продавец, когда пытается продавать по этим стандартам, он понимает, что стандарт нерабочий - не увеличивает выручку, он отпугивает клиентов, после чего забивает, начинает работать по своему разумению, и это оказывается лучше, чем если он пытается как робот реализовывать кривой стандарт. А чтобы сделать классный стандарт – нужен специалист с очень сильным пониманием этой логики. Таких специалистов просто мало.

МС> Их практически нет вообще, мы являемся такими специалистами. Некоторые компании нам говорят: "Ну вы нам посоветуйте что-нибудь. Вот у нас есть старый стандарт, мы понимаем, что он старый. Давайте что-нибудь изменим". Более того, я могу сказать, что это сейчас в последнее время даже такой тренд, потому что если раньше к нам компании приходили и говорили: "Вот наш чек-лист, надо его оцифровать", то сейчас они приходят и говорят: "Вот наш чек-лист, надо его оцифровать, но может вы нам еще что-нибудь посоветуете?" И это первый шаг, в рамках которого мы говорим: "Отлично. Давайте посмотрим на ваши звонки по-другому".

Здесь как в начале разговора мы с тобой говорили, что это совершенно новый подход к контролю качества. И при таком новом подходе твой старый чек-лист уже может не работать. И многие сейчас – вот тут мне даже на конференции вопрос задавали: "А как вы считаете, надо ли говорить по чек-листам или не надо?"

Есть какие-то стандарты, которых надо придерживаться – не употреблять странные слова и так далее. Безусловно, чистота речи должна быть – это первое. Второе – должна быть четкость речи. Не каждый сотрудник может четко сформулировать что-то про свой продукт, хотя клиент это ждет. Клиент не слышит уверенности в голосе и говорит: "Ну ладно, не куплю, ну вас на фиг, что-то вы сами сомневаетесь". Да, я когда прихожу в ресторан, заказываю блюдо, у официанта спрашиваю: "А у вас "Том ям" вкусный?" Поверь мне, из десяти официантов дай бог два уверенно скажут: "Да". Остальные восемь либо замешкаются, либо засмеются, либо что-нибудь еще будет происходить. Это же происходит во всех отраслях.

ТЧ> А ты вот сейчас сказал интересную фразу, что вы можете оцифровать опыт успешных коммерсантов. Из серии: "Да ладно! А как вы это делаете?!" Я представляю себе продающую группу, в которой есть какой-то лидер, у которого конверсия лучше. И что, вы можете выбрать из его речи паттерны, которые помогают продавать?

МС> Мы можем что сделать? Мы можем взять успешных продавцов компании, взять их звонки, можно даже передать нам с метаданными результаты сделок по этим звонкам. Допустим: по этому звонку была продажа. Мы берем все звонки, по которым была продажа, и формируем выборку. Выборка нам покажет наиболее часто повторяющиеся слова в речи менеджера по продажам в этих звонках. Дальше, понятное дело, там будет что-то: "Добрый день" будет во всех звонках и так далее, но также будут еще какие-то уникальные словосочетания, которых нет в других. Мы можем, кстати, даже сравнить. Мы можем сравнить два паттерна – у успешных и у неуспешных. То есть, допустим, все звонки, где продажи не было – то есть, где есть статус "отказ" и все звонки, где продажи были, есть статус "продажа". И посмотреть – в чем они отличаются.

ТЧ> Это аналитическая работа. То есть здесь нет никакой магии. Здесь это именно, что ковыряем в потрохах, но у нас потрохи аккуратно разложены на операционном столе.

МС> Да, но магия будет в том, что мы сможем сгруппировать эти слова по смыслу – это первая магия. А дальше уже магия работы аналитиков. Группировка по смыслу дает очень многое. Проанализировав эти звонки, что можно получить? 1) Можно посмотреть на свои чек-листы с другой стороны. 2) Можно посмотреть вообще на сам продукт и на позиционирование. Может быть продукт сам по себе либо требует доработки, либо продавцы вообще не понимают, как его продавать. Бывает такое, что собственник, увидев это говорит: "Блин! Да я-то совсем не так продаю! Что они там несут? Как так?!" А они его просто не понимают.

ТЧ> Так. В общем, основной вопрос заключается в том, что, когда мы внедряем речевую аналитику, нам вываливается столько жирной фактуры, что менеджмент, топ-менеджмент просто вынужден обратить внимание на реальное положение дел внутри организации.

МС> Вынужден обратить внимание – да, всё верно

ТЧ> У них просто нет другого выхода. Они не могут сказать: "У нас всё хорошо", потому что им падают репорты, где им показывают: ну вот. Окей.

Теперь несколько вопросов буквально блиц. По крайней мере когда последний раз я видел, реально читал распознавания, там было много ложных срабатываний. Пишут, что клиент матерится (классическое), слушаешь разговор, благо у вас там это очень удобно сделать, именно ту точку диалога послушать, где было ключевое слово. И да, там, например, матерятся. Или нет, не матерятся. Просто я к тому, что ложных срабатываний было прямо много. То есть процентов 10, например. Сейчас какая ситуация? Движки распознавания улучшаются? Есть какой-то прорыв?

МС> Сейчас отвечу на твой вопрос в несколько этапов.

1) Интересный момент. Вот ты говоришь – слушать с конкретного места. Когда начинаешь пользоваться речевой аналитикой, пользуешься, пользуешься, пользуешься, в один прекрасный момент понимаешь, что слушать даже тебе не надо. Ты не тратишь время на прослушку звонков, ты читаешь, и даже с учетом того, что транскрибация не очень - 10%, у некоторых записей может быть и больше – всё равно смысл понятен, тебе не надо слушать. Ты просто прочитал. Это значительно ускоряет скорость обработки звонков. Если брать конкретного человека на контроле качества, 1) он слушает весь звонок, длительность 3 минуты;
2) он слушает конкретно вот только это место;
3) он просто его просмотрел. Это кардинально ускоряет процесс.

ТЧ> Я согласен, но там есть такой момент, что есть фаза исследовательская, когда надо въезжать, там хочется послушать. Я понимаю, что есть фаза исследовательская, когда работает аналитика, а есть фаза эксплуатационная. И на фазе исследовательской, когда мы формулируем наши гипотезы и их проверяем, там слушать полезно. Когда мы уже всё поняли, там реально достаточно проглядывать тексты. Просто есть поисковая история, а есть поддержка. Но да, так насчет транскрибатора.

МС> Вот, насчет транскрибатора. Это вторая часть.

1) У нас свой движок распознавания. Мы можем его дообучать специфическим терминам. Соответственно, если не распознаются слова – например, у нас есть движок, который лучше распознает марки и модели автомобилей. Мы можем это делать со своим движком под телеком, под банки, под медицину и так далее.

2) Движок мы дорабатываем. Буквально на прошлой неделе выпустили новую модель, и доработка потихоньку происходит. Но технологии пока не позволяют стопроцентно анализировать, потому что есть много нюансов, начиная от качества записи, от того, насколько четко свою речь говорит сотрудник, говорит клиент, и так далее. Но при этом весь смысл нашего сервиса заключается в том, что мы предполагаем, что у нас нет 100% качества распознавания. Мы изначально настроены на то, что оно не будет 100%. И у нас есть кейсы. Вот, например, компания – служба доставки еды, на базе которой мы сделали демо-кабинет. У них там вообще качество значительно хуже, чем 10% - значительно больше погрешность, чем 10%. При этом мы нашли возможность увеличить операционную прибыль на 40%. Это очень большая цифра.

ТЧ> Да, я помню как раз – это эффект бизнес-процессов. То есть там нашли проблему, что отказы из-за того, что еда приходит холодная, а это из-за планирования графика курьеров, была ошибка в этом. То есть которая всплывает.

МС> Да, у нас есть расписанный кейс. Если тебе интересно, я могу поделиться. Там есть цифры.

ТЧ> Он на сайте висит. Там у вас классный сайт – всё посмотришь, всё понятно. Хорошо. В общем, транскрибаторы медленно, но верно улучшаются, у вас транскрибатор свой.

МС>  У нас свой, да.

ТЧ> Я к тому, что в принципе, теоретически, если бы в клиент сделали такую вещь. Например, есть какой-то человек, который занимается проверкой, дослушиванием. Он выделяет кусок текста, который неправильно распознан – какую-нибудь правую кнопку мыши нажимает и отправляет в систему репорт о том, что это место распознано неправильно, чтоб вы его потом вырезали в какую-нибудь Яндекс.Толоку забросили и дообучили бы движок именно в тех местах, где он ошибается. Не знаю, идея эта актуальна, нет? Но в общем, как раз у вас, поскольку у вас есть фидбэк с клиентами, вы могли бы дообучать систему в процессе использования.

МС> Мы систему в процессе использования немножко другими схемами дообучаем, но здесь надо понимать, как это работает.

То есть у тебя в системе есть определенное количество словосочетаний, и она, когда слышит звук дает приоритет, тому или иному слову или тому или иному словосочетанию. И дальше, когда мы, например, делаем специфическую модель, мы на общую модель накладываем еще один фильтр, и получается, что в конкретном диалоге кто-то произносит слово "ХЁНДАЙ". В общей лексике это слово произносится редко, а в специфических терминах оно производится часто. И мы увеличиваем вероятность распознавания этих слов.

В случае с матами мы можем снижать вероятность появления матных слов, потому что, если ты говоришь про ошибки, то как это происходит? Если есть ошибка в мате, то это одно-два слова, не больше. То есть он где-то проскочил и всё. Мы снижаем вероятность появления этих слов и, например, настраиваем отчет таким образом, чтобы от двух совпадений нам подсвечивался этот диалог. И помимо матов мы добавляем еще какие-то сопутствующие слова, потому что клиент же не разговаривает с тобой: "Ла-ла-ла", а потом просто... Немножко не так выглядит.

Когда клиент действительно ругается, у него вместе с этим словом есть еще другой набор, который приукрашен: "Да вы там хорошие люди! Бара-рам!", не будем слова из матного словаря в нашем интервью. То есть там есть какие-то паттерны диалога, которые значительно шире, чем одно матное слово. Или два. Мы все эти паттерны собираем и смотрим. И дальше подсвечиваем.

Таким образом, вероятность того, что мы их подсветим, практически 100%, даже несмотря на то, что там есть небольшая погрешность, но практически всегда мы определяем негатив в диалоге. Иногда даже перестрховываемся и определяем чуть больше. То есть там его реально может не быть, но мы всё равно определяем. Но эту настройку можно очень легко поменять.

ТЧ>  Окей. Следующий вопрос такой. Очень много моно-записей. Особенно, если мы говорим про диктофоны. И их очень тяжело читать, когда звук, скажем так, в тексте всё сведено, нет разделения по каналам. Когда будет вариант, что можно будет по голосам, по интонациям разделить голос одного и второго человека? Это же как обработка диктофонной записи.

МС> Пока в теории, возможно, может быть что-то можно с этим сделать, но мы пока совсем туда не смотрим, потому что нужно отталкиваться от задачи. Мы работаем и с моно-записями и многие задачи можно и в моно решать. Допустим, с теми же диктофонами у нас было несколько пилотов, когда мы даже скрипт анализировали. И там была задача в рамках этого скрипта отлавливать определенные вопросы, которые менеджер по продажам должен задавать клиенту. Мы понимаем, что эти вопросы могут быть только в речи менеджера и мы даже в моно это ищем, и получаем этот результат. Либо не получаем. То есть неважно, что это моно.

ТЧ> Ну, Бог с ним. Даже диктофон может и плохой пример. Более понятный – это аудиорегистратор на кассе. Любая ритейл-ситуация, где у тебя аудиорегистратор на кассе запишет звук разговора во время продажи, но он не разделит канал продавца и канал покупателя.

МС> На кассе можно поставить направленные микрофоны, они разделят два потока. Такие кейсы тоже есть.

ТЧ> А, можно так? То есть, есть такие аудиорегистратор, с двух?

МС> Да.

ТЧ> Я понимаю. В смысле, стеклом она разделена-то точно. Там аптека. А, допустим, обычный какой-то ритейл – продажа одежды? Там же не будет?

МС> Если мы говорим сейчас про кассу, где человек сидит стационарно, то микрофон можно направить и даже без стекла всё будет окей.

ТЧ> Окей, в смысле хорошо. Следующий вопрос. А что с диктофонами, диктофон-бейджами как у вас сейчас?

МС> Сейчас готовится новый продукт. Где-то в начале декабря уже будут прототипы, которые можно будет протестировать. Делаем очень интересную разработку совместно с одними партнерами, будем готовы отдельно показать и рассказать.

ТЧ> Очень интересно, потому что потестить в реальных условиях и распаковка – популярный жанр YouTube-блогеров. Распаковка. То есть как всё это дело происходит в реальном торговом центре с музычкой и галдежом рядом? Просто очень любопытно.

МС> Мы уже тестировали. Мне понравился результат, который мы получили. Просто сейчас идет процесс упаковки всего этого в красивую.

ТЧ> Я понял. То есть вы ожидаете, что в декабре диктофон-бейджи можно будет потестировать и с ними поработать?

МС> Это будет такая, первая ограниченная партия для пилота, чтобы привезти, показать и так далее. А где-то начиная с февраля-марта можно будет масштабировать. То есть просто попробовать я думаю, что в декабре уже можно будет. Надеюсь.

ТЧ> Я в очереди. Я встал в очередь.

МС> Хорошо.

ТЧ> А у меня больше нет вопросов. Я на самом деле всё понял. Но последний момент по поводу цен. Я правильно понимаю, что у вас там была тарифная политика такая, что, она и есть на сайте, можно посмотреть, но еще раз – зависит от взноса на депозит? То есть, чем больше ты внес денег на депозит, тем дешевле у тебя минута распознания. То есть, если ты понял, что тебе этот сервис нужен, ты вносишь 300 000 разово и у тебя уже распознание идет по 50 копеек минута, и эти 300 000 ты можешь потратить в течение полугода, например?

МС> Можешь, да. Всё верно.

ТЧ> А если ты, например, платишь кусками по 30 000 рублей, то тебе распознание обойдется, по-моему, в полтора рубля минута. Что-то такое было. 

МС> Да. Ты покупаешь пакет минут на самом деле. Ты купил пакет за 30000 рублей. Это пакет из 20000 минут.

ТЧ> То есть нормальная история такая, что с вами проходятся тестирования, понимание, что сервис полезен. И если вы это понимаете, и у вас есть видение, как выйти на бизнес-профит, то дальше уже просто заваливаешь, депонируешь большую сумму и получаешь распознание по минимальной ставке.

МС> Но это зависит от вашего объема и компании же есть разные, у всех свой объем звонков. Например, если они звонки смотрят, у каждого свой объем звонков.

ТЧ> Я почему спрашиваю. 50 копеек минут – это важная точка. Дело в том, что наш основные конкуренты – допустим, "Манго Телеком", "Roistat". Если ты зайдешь сейчас в Яндекс "Речевая аналитика", у тебя сразу там выпадет – бах! "Roistat", "Манго Телеком" и висит прям в Яндексе: "50 копеек минута". И дальше ты доходишь до "Спичаналитика" и начинаешь разговаривать, а у тебя оказывается, допустим, полтора рубля минута. И это как бы неприятно. Вопрос – как выйти на 50 копеек минута? Только через депозит. Если ты на депозит кладешь нормальную сумму денег сразу.

МС> У нас стоимость зависит от единоразового платежа. Плюс надо понимать, что мы, помимо того, что вы платите за минуту распознавания, мы оказываем серьезную поддержу на старте, благодаря нашим аналитикам.

ТЧ> Да, это очень ценно, это важно. Это важнейший момент, потому что это так-то вроде всё просто, но очень много методических тонкостей и, конечно, очень удобно, если есть человек, который может тебя за руку провести через это и выйти максимально быстро на бизнес-пользу. Это классно, потому что без этого, конечно, там чисто в облачном режиме.

МС> Там можно потерять просто.

ТЧ> Да, просто непонятно – что делать конкретно? А так тебе раз, раз, раз – покажут. И обычно все истории типовые, и чтобы у тебя уже внутри организации был бы какой-то костяк людей, которые понимают, как с этой штукой работать.

МС> Причем даже не костяк. Зачастую достаточно одного человека. У нас есть кейсы, где один человек анализировал огромное количество звонков.

ТЧ> Костяк – имеется в виду в каком смысле? Что это же очень тесно связано с бизнес-процессами. То есть он не должен быть в вакууме. То есть этот человек будет слушать, понимать, находить проблемы, делать их статистическое обоснование. А дальше их надо накатить на операционные подразделения. То есть этого человека должны слушать. Почему костяк я говорю.

МС> Здесь мы можем со своей стороны помочь – дать несколько дельных советов. Даже я бы это назвал немножко консалтингом – помочь либо просто советом, либо помочь с модернизацией бизнес-процессов – в этом мы тоже хорошо разбираемся.

ТЧ> Это консалтинг, да. Но я просто к тому, что, если это важно, что у человека, который начинает этим заниматься, должен быть очень серьезный политический вес в компании. С одной стороны, должно быть время, спокойная голова, чтобы он сделал не урывками свою работу. И у него должен быть политический вес, чтобы его слушали и воспринимали ту информацию, которая от него идет. И корректировали бы бизнес-процессы. То есть человек должен в управленческом ядре оказаться. Тогда это будет работать.

МС> Конечно. Плюс еще, ты же понимаешь, что всё новое – оно немножко страшно. Особенно, если это автоматизация, оно вообще страшно. И многие люди просто тормозят на ровном месте эти процессы, потому что: 1) не понимают, что с ними делать; 2) боятся. Это может быть много разных причин. Вот ты привык слушать звонки каждый день, а тут тебе говорят: "На тебе какую-то заморскую систему, будешь в ней что-то делать. Пока у тебя нейронные связи там перестроятся – это если хочешь. А если ты еще и не хочешь, тогда тебя надо заставлять, кому-то тебя надо контролировать. Какие-то такие процессы надо понимать, что вот этому сотруднику, про которого ты говоришь, придется с этим столкнуться.

ТЧ> Конечно. Но слушать-то звонки никто не любит. Там знаешь какой момент – вот то, с чем я по крайней мере столкнулся. Человек сидит, занимается контролем качества. У него уже есть некая привычка, наработка – что конкретно он ловит, как он ловит, по каким CRM-событиям он находит эти косяки и, грубо говоря, он свою полезность для организации понимает, как оправдать очень простым способом, ненапряжным: послушал длинный звонок, нашел определенную типовую проблему, отправил e-mail с репортом и всё, я молодец. А когда на тебя вываливается вот эта вот вся история, еще и подсвеченная. И по сути у тебя тикеты, на самом деле очень много работы. Когда ты просто занимаешься прослушиванием звонков по CRM-событиям, ты на самом деле, по сути, хочу смотрю, хочу не смотрю. Ты можешь. А когда на тебя начинает SТТ выгружать, особенно, если триггеры в реалтайме у вас которые есть, начинают выгружать события, тебе их надо анализировать, проверять. Сразу куча работы увеличивается в разы.

И, конечно, первая реакция – сказать: "Ха! У вас там ошибки распознания, поэтому всё фигня, давайте не будем это применять". Это человеческая реакция, людей можно понять. Но в общем, через этот процесс надо пройти и там дальше золотые горы лежат. Или, по крайней мере, медные шахты.

МС> Не знаю насчет золотых гор, но...

ТЧ> Медные шахты, да, не золотые горы, конечно.

МС> Веселее жить точно станет.

ТЧ> Всё тогда. Чтобы последний разговор закрыть, закончить – просто стандартно "зумовский" – Zoom же, вот мы сейчас с тобой по Zoom разговариваем. И сейчас в связи с коронавирусом, очень многие на Zoom переориентировались. Презентации в Zoom – это сейчас для очень многих бизнесов просто стандарт. И в битриксе есть клиенты для Zoom, которые позволяет с Zoomом работать. Zoom пишет это файло в своем стандарте. Оно как у вас? Есть опыт уже распознания?

МС> Опыт распознания чего? Того, что Zoom пишет?

ТЧ> Да. Zoom что выгружает? У него стандартный зумовский результат. Это один файл, где смешаны каналы, и два разных файла, где каналы разделены. Но они не делают двухканалку.

МС> Но можно сшить их.

ТЧ> Вот это ручная операция, их надо сшивать.

МС> Не совсем ручная. Если это на потоке делать, то можно автоматически сделать настройки.

ТЧ> Я вот тебе просто пришлю, как мы с тобой разговаривали, сейчас Zoom записал. Вот у меня как раз будет такая история. Даже будет интересно наш разговор взять, распознать "Спичем" и посмотреть, что вообще будет.

МС> Ты можешь сделать немножко не так. Здесь для конкретного разговора у нас есть сервис SТТ.ai. Можно туда зайти, зарегистрироваться и просто закинуть вначале одну дорожку, потом другую. У тебя будет двухканалочка сводная.

ТЧ> Я понимаю. Я его не увижу как диалог. Мне чтобы его видеть как диалог, нужно все-таки сделать с каким-то хотя бы скриптом склепать стереозапись.

МС> Это нужно заморочиться, да. Ради одного диалога смысла нет.

ТЧ> Я понимаю, как это сделать в "Вегасе" – я там по пикам их соберу. Но это как-то геморройно. В общем, короче, если что, я тоже - в wish-лист положите - просто под Zoom подстроиться. Один из каналов сейчас такой – важный, растущий, популярный.

МС> У нас нет больших запросов на это. Надо еще понимать такую вещь, что сейчас все усилия брошены на разработку самого продукта. То есть, помимо того, что у нас уже есть, у нас есть еще такой roadmap, что мы делаем с нашим продуктом, чтобы он был еще лучше. И сейчас все силы брошены туда. Не буду пока анонсировать.

ТЧ> Понимаю.

МС> Но у нас есть еще несколько функций на подходе, которыми мы сейчас активно занимаемся. И, если сопоставить, условно, клиентов по объему, которые хотят пользоваться новыми функциями, с тем, что кому-то что-то хочется выгрузить из Zoom – это просто там...

ТЧ> Ладно, я отстал. Это так. Наверное, просто надо найти какой-то скрипт, который "батник", который будет это дело сам слеплять.

МС> Да, это несложно сделать.

ТЧ> Всё! Михаил, спасибо за разговор, очень интересно! Я надеюсь, что мы продолжим общение, будем освещать новые релизы, но вот на диктофоны я просто претендую.

МС> Я сообщу тебе.

ТЧ> Всё, давай, пока!

МС> Хорошо. Спасибо! Счастливо!