Система речевой аналитики (AMR)

Заказчик: Т2 Мобайл (Tele2)
Руководитель проекта со стороны заказчика: Наталья Гафурова

Руководитель службы по автоматизации и развитию розничной сети
ИТ-поставщик: Ростелеком/Voca Tech
Год завершения проекта: 2022
Сроки выполнения проекта: Август, 2022 - Октябрь, 2022
Масштаб проекта: 115 автоматизированных рабочих мест
Цели: Оснащение торговых точек T2R (преимущественно модулей, без возможности установить систему видеонаблюдения для контроля качества обслуживания) системой речевой аналитики: установка устройств аудиобейджей и закупка лицензий для платформы транскрибирования.

Основной целью проекта является улучшение качества обслуживания на торговых точках формата Модуль.
Результаты: Первая волна проекта: прирост показателей качества обслуживания CuVo на 5%, сохранение показателей NPS

Вторая волна проекта: улучшение качества абонентов (ARPU) на 1-2% по сравнению с ТТ не оснащенными системой AMR

Уникальность проекта

Tele2 Retail первые пропилотировали и внедрили систему речевой аналитики для розничной сети.

Ранее, такая технология использовалась только в контакт-центрах, т.к. качество распознавания речи напрямую зависит от качества аудио записи. Соответственно, это создавало препятствия для использования этой технологии в рознице ввиду технических и функциональных ограничений: высокий внешний уровень шума, дисциплина включения переносных устройств, качество записи голоса продавца и ответов покупателя.

Мы первые подобрали работающую техническую архитектуру решения и успешно внедрили решение.

Проект решает задачи импортозамещения

Нет

Использованное ПО

Конфигурация: аудиобейдж, система voice to speech recognition, платформа агрегации и аналитики данных

Сложность реализации

Самым сложным оказалось обеспечить дисциплину ношения аудиобейджей сотрудниками на ТТ. (Проблема нивелируется внедрением KPI на ответственных сотрудников)

С технической точки зрения, проблем не возникло.

Описание проекта

Контроль качества - важнейший бизнес процесс в компании Tele2

Т.к. сеть полностью франшизная, это накладывает свои ограничения с точки зрения управляемости: нам требуется больше качественных инструментов для управления сервисом.

В большинстве торговых точек используется система видеомониторинга (камера + микрофон в зоне ресепшен), однако, она имеет ряд ограничений: нет записи обслуживания "у витрины", микрофон и камеру нельзя установить на торговых точках типа "модуль", нет индивидуальных записей продавцов.

Таким образом, система речевой аналитики (AMR) позволяет выполнять целый ряд бизнес-операций: сделать оценку качества обслуживания индивидуально на каждого продавца, увеличить объем проверок (по сравнению с ручной оценкой операторами), автоматизировать оценку по ключевым kpi, а также вывести конверсию продаж от посетителей.

Проект реализовался по классической методологии waterfall.

Этап инициации: определение потребности. На этом этапе, мы поняли, что стандартная система видеомониторинга для оценки качества не может быть установлена на точках формата «модуль» ввиду технических ограничений.

Подбирая возможные решения, мы нашли новое для рынка решение – аудиобейджи.

Планирование: На этом этапе был сформирован план-график внедрения проекта.

Внедрение: Важным этапом проекта было пилотирование решения для определения ключевых аспектов и ограничений для дальнейшего внедрения. В итоге, на этом этапе было принято итоговое решение внедрить систему, т.к. результаты пилота были положительными.

Также, в это время была сформирована команда в департаменте отдела качества, которая занимается настройкой и проверкой ключевых слов, по которым происходит аналитика транскрибированной речи.

Внедрение заняло 2 мес. Самый короткий этап проекта.

Мониторинг:

После внедрения решения, реализовался один из рисков: отсутствие дисциплины ношения аудиобеджей. Этот риск нивелируется внедрением системы KPI по оценке качества для сотрудников и управляющих.

География проекта

РФ