Эффективный колл-центр, обеспечивающий качественное обслуживание клиентов, имеет большое значение для большинства современных компаний и государственных организаций. Основная задача контактного центра – это взаимодействие с клиентами: решение возникающих вопросов, общение и помощь. От работы контакт-центра зависит восприятие компании в целом.

Не всегда операторы контакт-центра остаются вежливыми в ходе диалога с клиентом, сотрудники зачастую не справляются с простыми задачами, требующими знания предоставляемых услуг.

С помощью технологии распознавания речи Лексиком можно проводить анализ входящих и исходящих обращений в контакт-центр для выявления проблемных зон обслуживания. Использовать сервис распознавания речи для оперативного влияния на операторов контакт-центра посредством контроля исполнения скриптов разговоров. Извлекать и анализировать содержание звонков. Использовать накопленные данные в работе отделов маркетинга, продаж и клиентского сервиса.

Работа в клиентском сервисе связана с передачей персональной информации. Поскольку безопасность и конфиденциальность данных остаются на первом месте для потребителей, крайне важно, чтобы контактные центры принимали необходимые меры предосторожности.

При использовании систем распознавания речи нужно исключить как внешнюю, так и внутреннюю утечку информации, которые могут серьезным образом повлиять на репутацию любой организации. Благодаря собственной разработке обеспечено функционирование в закрытом контуре. Такой подход позволяет сохранять конфиденциальность предоставляемых данных. Система работает в защищенном периметре, а не распознает речь на сторонних серверах.

Роботизация процессов также способствует тому, что сотрудники имеют минимальный доступ к информации о клиентах, что исключает внутреннюю утечку данных. Использование систем распознавания речи в защищенном периметре – гарантия безопасности.

При ведении диалога наш робот не делает попыток сменить контекст повествования без необходимости. Например, клиент звонит, чтобы уточнить, как поменять паспорт. Робот дает актуальную информацию. Далее клиент интересуется, куда нужно обратиться для этого?

Робот уже понимает, что данный вопрос касается замены документа и предоставляет необходимые данные. Если же клиент сначала задаст вопрос по поводу паспорта, а потом поинтересуется, как устроить ребенка в детский сад, тогда робот проведет сканирование возможных тем диалога по тематике «паспорт». Он понимает, что произошло изменение контекста, и предоставляет информацию из раздела «детский сад».

Сохранение контекста при диалоге удобно тем, что через него можно передавать параметры между намерениями. «Выходящий» контекст намерения присваивается диалогу, когда заполняются необходимые параметры и разговор переходит в следующее намерение.