Pull to refresh
139.55

Что должен уметь крутой колл-центр по IT-части и какие вообще бывают опции

Reading time 15 min
Views 74K


Лет пять-шесть назад аутентификция по голосу в колл-центре казалась фантастикой. Не менее фантастичным было распознавание речи в поисках ключевых слов, чтобы понять, что происходит до и после пауз длиннее 3 секунд. Сегодня это вполне работающие решения.

Десять лет назад система автоматического формирования расписаний была в диковинку. А сегодня банки экономят просто на установке такой системы и ещё кучу денег – на том, что поощряют лучших операторов не премиями, а удобными им графиками.

Три года назад мало кто рассматривал обращения на бумаге (кредитные заявки, например), письма, обычные звонки, сообщения в твиттер и посты в Фейсбук как одинаковые сущности, просто поступающие на рабочее место оператора для ответа.

Базовый колл-центр начинается примерно с 10 рабочих мест. Поначалу всё делается интуитивно, и без специального софта. Затем, до 50 операторов автоматизация нужна только в ряде узких мест, всё остальное решается, опять же, силами руководителя или старшего смены. Вот когда число операторов переваливает за 50, становится интереснее. Нужен софт или даже несколько софтверных решений, которые целиком охватывают инфраструктуру контакт-центра и решают множество задач.

Ситуации


Ещё нет колл-центра. К примеру, открывается российское представительство западной компании. Из моей практики, как правило, это либо новый заказчик, либо заказчик, которому мы уже развернули ЦОД, провели коммутацию, у него уже есть корпоративная телефония, почтовые сервисы. Заказчику нужна единая точка обслуживания обращений клиентов. Ситуация относительно простая, потому что строить с нуля чаще проще, чем рефакторить.

Есть КЦ, его нужно расширить или решить проблемы. Часто нужно довнедрить функционал автоинформирования, дать супервизорам больше функций контроля, поставить систему распределения смен по расписанию, сравнивать показатели разных операторов. Операторам нужно быстро идентифицировать клиента, видеть его историю обращений, пробрасывать идентифицированного клиента дальше по цепочке.

Автоматическая телефонная станция


Прежде, чем перейти к решениям, хочу отметить, что все обсуждаемые компоненты могут быть виртуализированы, то есть решения представляют собой софт, который легко ставится на сервера заказчика.

Компонент «Автоматическая телефонная станция» является ядром колл-центра. Это базовый функционал распределения звонков, хорошо знакомый вам по системам класса Asterisk. В зависимости от бизнеса меняются требования. Например, в банках требуется несколько уровней отказоустойчивости, т. е. N систем (обычно – 3-5) должны выйти из строя, чтобы отказала телефонная связь. Важна масштабируемость — нет необходимости менять архитектуру решения при расширении бизнеса, не нужно выбрасывать старые модули.

Колл-центр является надстройкой над АТС и подразумевает под собой изменение работы логики АТС под логику КЦ, а именно: появляется понятие группы операторов или навыка оператора — объединение операторов в логическую группу, на которую распределяется вызов; телефонному аппарату, служащему средством принятия и совершения вызовов, назначается роль «оператора», сущности, за которой стоит живой сотрудник, по которой можно смотреть статистику, назначать группы или навыки. Для бизнеса это означает, что добавляется весь основной функционал, позволяющий превратить группу сотрудников с корпоративными телефонами, в полноценный КЦ или ЦОВ.

1. Многоканальность и АРМ


Сегодня на первое место выходит вопрос, с которым обращается человек, а не канал обращения. Клиенту больше не важно, каким образом он получит ответ на свой запрос, он может писать в Facebook, отправлять почту, sms и прочее. Все эти инстансы приходят в единый интерфейс оператора. Например, он может положить трубку после звонка, а затем не взять трубку снова, а ответить на SMS в своей программе, затем клиент отправит ему твит с вопросом и так далее. Оставаясь в одном приложении, не уходя с рабочего экрана, оператор отвечает на все обращения. Такие системы используются в крупном ритейле, банках, операторах, страховых по всему миру. Можете попробовать написать в Твиттер о проблеме своего сотового оператора – у всей «Гроссен тройкен» стоит постоянное наблюдение. Один из операторов смены попробует вам помочь.

Всё осуществляется автоматически, в том числе регистрация причин обращений, работа со всеми типами обращений (телефонный вызов, web чат, email), получение сообщений в виде бегущей строки. На скриншоте ниже представлено АРМ оператора, который обрабатывает входящий звонок – автоматически открывается карточка клиента, отображается номер телефона, с которого поступил вызов, для дальнейшей работы сотрудник переходит в личный кабинет звонящего, где отображается вся информация по операциям.


Карточка звонка






Пример отправки SMS

2. Workforce Management


WFM-решения используются для составления рабочего расписания. До 50 человек всё делается табличкой в Excel, но на сотню человек уже даже несколько составителей не справляются. Точнее, как – справляются, но далеко не самым оптимальным образом. По закону рабочее расписание необходимо составить и предоставить сотрудникам заранее.

Системы данного класса позволяют задать ряд правил, учесть уровень квалификации, дополнительные навыки, например, владение иностранными языками, отпуска, в том числе учебные, а также специфические детали, в частности, индивидуальный график, и составить расписание автоматически. Можно делать прогнозы — сколько операторов понадобится в том случае, если организация даст рекламу, и поток обращений увеличится на 20-30%. WFM применим не только для операторов, обрабатывающих телефонные звонки, но и для тех, которые работают с любого рода обращениями клиентов: через сайт, электронную почту, мобильное приложение, придя лично в офис и подав бумажную кредитную заявку.

3. Система исходящего обзвона


Представьте, что вам нужно обзвонить 50 заказчиков, оставивших свои заказы в интернет-магазине ночью. Можно по очереди набирать номера и занимать оператора, но это не очень рационально. Если колл-центр большой, достаточно убедиться, что у вас есть хотя бы один свободный оператор в резерве (то есть не давать ему пока звонков) и запустить обзвон.

Предположим, по статистике только 7 из 10 абонентов отвечают. Трое оставшихся в это время едут в метро, пополняют баланс или говорят с кем-то. Значит, грубо говоря, на 10 запущенных звонков нам нужно 7 операторов. Дальше, один оператор отрабатывает 10 звонков за 30 минут. Из них примерно 4 минуты он слушает гудки. Это значит, что если выкинуть ожидание – можно уложить 10 звонков в 26 минут. Есть компании, для которых hit rate всего 20% (2 из 10 звонков), и в таких случаях система предсказаний становится очень полезной.

Системы исходящего обзвона учитывают эти выкладки и запускают соединения по мере освобождения оператора. Результат работы системы – готовый звонок, куда оператор входит по факту соединения. То есть минус гудки и минус дозвоны – оптимизация.

Мы внедряли такую систему в ОТП Банке – там удалось существенно ускорить утренний обход тех, кто просрочил платёж по кредиту, например. Плюс эта же система делает повторные звонки в течение дня, пока не дозвонится (тоже автоматически). Она повысила производительность сотрудников, увеличив в 2,5-3 раза число дозвонов до клиентов в течение дня.

4. Синтез речи


Используется для автоматических интерактивных автоответчиков (IVR). Наиболее распространённая задача синтеза – сказать позвонившему некое число: баланс сотового телефона, баланс на счету в банке, сумму следующего платежа по кредиту. Там же подсказывается время работы офиса, ближайший банкомат, срок получения визы и многое-многое другое. В общем, IVR умеет обращаться в базу данных, забирать оттуда информацию по определённым правилам и зачитывать это клиенту.

Синтез речи используется и на исходящем обзвоне. К примеру, в рознице при заказе через интернет-магазины иногда перезванивает робот и зачитывает дату и время доставки, а потом просит нажать 1, если всё верно. С его братом-роботом вы знакомы по звонкам в саппорт – он часто просит оценить работу оператора.

В общем, роботы стали чертовски болтливыми в последнее время.

На моей практике с помощью динамического IVR были решены несколько очень интересных задач. Одна крупная телеком-компания организовала уникальные специальные предложения (пакеты услуг, скидки, подарочные бонусы лояльным клиентам и т.д.). Предложений достаточно много, а различных сценариев, кому какое предложение необходимо выдавать, в десятки раз больше. Благодаря правильному порядку предложения услуг в голосовом меню статистика подключения дополнительных услуг показала, что всё было сделано как надо.

Или пример из финансовой отрасли: задача классическая. Существуют различные сегменты клиентов (чаще всего они разделены по доходности для организации и активности в финансовых операциях) у которых совершенно разные потребности в необходимой информации. В одно голосовое меню все потребности просто не уместить, если не рассматривать неэргономичных монстров. Динамические IVR позволяют опираться на бизнес-процессы и бизнес-потребности, что часто удобно для клиентов в итоге.

5. Голосовая идентификация


С голоса человека можно сделать отпечаток по характерным искажениям звука, обусловленными строением глотки, носа и просто индивидуальными особенностями. При звонке в похожих условиях (с того же телефона при отсутствии шума ветра или экскаватора фоном) точность распознавания 6-секундного отрывка около 90-95% в зависимости от голоса.

Это значит сразу несколько вещей:
  1. Для аутентификации недостаточно, но как фактор подтверждения доверия – вполне проходит. Например, когда вы спрашиваете баланс телефона, оператору уже не нужно делать длительную идентификацию по паспорту. Вы звоните с того же номера, параметры линии похожи, голос совпал на 90%. Можно выдать некритичную информацию без неудобств для вас.
  2. При попытке подделать ваш голос злоумышленник, скорее всего, совершенно спокойно сможет скопировать особенности интонации и тембр, но не физические характеристики речи. В этом плане распознавание работает очень точно – пока пародисты не смогли обмануть систему.
  3. Можно проводить обратный поиск, сравнивая ваш голос с другими голосами базы. По факту это значит, что в фоновом режиме любой звонок в колл-центр банка сразу сравнивается с голосами известных фродеров.
  4. Можно попробовать найти ваш звонок с другого номера среди всех разговоров. Учитывая точность, прослушать придётся не один десяток записей, но при длинных отрезках речи – это будут сотни, а не десятки тысяч вариантов.


Больше информации для параноиков есть вот здесь про голосовые отпечатки.

6. Аналитика речи


Робот умеет разбирать слова (не все и не всегда, но часто) и нагло этим пользуется. Например, у нас на вычислительных мощностях часто крутятся задачи поиска простоев в банковских процессах. Колл-центр загружает тысяч 40-50 звонков, робот ищет паузы, распознаёт, всё что было до и после них, строит своё мнение по поводу того, что это был за процесс. И на выходе говорит: друзья, когда клиент в понедельник утром спрашивает, можно ли взять кредит в залог тары, оператор слишком долго думает. Или бывает что-то вроде того, что клиент страховой при редком случае (спортсмен-профессионал, едет в непопулярную страну, нужна очень интересная страховка) может ждать пару минут, пока оператор найдёт у себя в интерфейсе, как это сделать. Так же ищутся тормоза интерфейсов.

Разумеется, распознавание слов помогает понять, кто из операторов неправильно здоровается, кто использует слова-паразиты, кто материл клиента и так далее. А ещё – что клиент думает по звонку: всякие «нет, спасибо» после предложения чего-то, негативные-позитивные отзывы и многое другое. Детали для параноиков вот: habrahabr.ru/company/croc/blog/235565

Плюс бывает аналитика эмоционального состояния. Пока не очень точная система, но всё же полезная. Например, сейчас многие крупные российские банки тестируют подобные решения. Впервые в России систему аналитики речи внедрили в Национальной службе взыскания, которая обслуживает 83 региона России. Если во время диалога возникает длительная пауза, люди начинают перебивать друг друга или переходят на нецензурную лексику, это непременно становится известно супервизору.

7. Система записи


Проблема: возник конфликт между оператором и клиентом. Клиент прав, но оператор излагает свою позицию супервизору, пользуясь знаниями по специфике работы. И убеждает его в своей правоте. За неимением реальной версии супервизор верит оператору, в итоге обиженный, но правый, клиент с потерями отказывается от услуг, а оператор и дальше продолжает успешно использовать полученный опыт с новыми клиентами. Запись решает проблему.

Вторая проблема. Оператор прав, однако клиент делает вид, что операторы КЦ ни какую информацию ему не предоставляли, подаёт на заказчика в суд, выигрывает дело, заказчик несёт убытки.

Третья ситуация. Обучение операторов. Позвонил особо назойливый клиент, ему ответила мегавежливая девушка, устроила сеанс «секса по телефону», в результате чего клиент остался доволен и даже что-то купил. Звонок сохранили как эталонный и использовали для обучения трёх поколений операторов.

Также для контроля не только разговоров, но и действий оператора используется система записи экранов.

8. Customer Feedback


Меню оценки разговоров Customer Feedback позволяет оценить работу операторов, КЦ и задать другие вопросы клиенту после его разговора с оператором. После чего супервизор легко может выгрузить совокупности оценок по операторам, конкретным вопросам за любое время.

9. Интеграция с CRM и отчётность


В банках данные о клиентах хранятся в одной или нескольких АБС (автоматизированная банковская система), чаще всего для этой цели применяют CRM. При поступлении звонка в КЦ на экране оператора открывается карточка клиента из CRM. Оператор видит информацию, какая только может понадобиться — последние операции по карте, текущий баланс, продукты, которые можно предложить в связи с тем, что клиент взял кредит. В интернет-магазинах видны прошлые товары, плюс рекомендации по связанным покупкам. Возраст и дни рождения детей, если это, например, магазин игрушек. Операционная система и IT-грамотность, если это поддержка провайдера. Консолидация данных очень экономит время и повышает эффективность. Вот примеры: habrahabr.ru/company/croc/blog/140490

Самое сложное – конечно, закастомизировать штатные возможности CRM и КЦ-решения под текущие бизнес-процессы. Поэтому нужны интеграторы, которые дорабатывают напильником очень и очень много.

Параллельно, как правило, делается аналитика. Она может быть внедрена как в рамках call-центра, так и отдельно, на уровне всех BI-систем заказчика. Данная единая система означает отсутствие необходимости ручного сбора и обработки технологических данных из различных подсистем (управления звонками, систем записи, учета персонала или рабочих мест оператора).


Модуль интеграции Avaya и Siebel CRM

10. Мониторинг


Будут проблемы с железом и софтом. При резервировании всех компонентов КЦ, при повышенной и геолокационной отказоустойчивости, при отсутствии регламентных работ и добросовестных сотрудников техподдержки заказчика, рано или поздно сложится ситуация, когда компоненты какой-либо подсистемы КЦ откажут. Тогда, если КЦ спроектирован грамотно, а отказоустойчивости уделили должное внимание, работа КЦ продолжится за счет переключения на резервные компоненты, но такая работа уже является не нормальной и при ухудшении ситуации может произойти отказ в предоставлении сервиса. Причиной, которая приводит к тяжелым неисправностям, может быть какая-нибудь «незначительная» мелочь, на которую долгое время и внимания не обращают, а результат потом крайне печальный. Для того чтобы не прозевать такую мелочь, вовремя среагировать, устранить недостаток и не допустить больших проблем, применяют системы мониторинга. Такие системы анализируют огромное количество параметров подсистем КЦ, чутко реагируют на их изменения и оперативно сообщают об этом сотрудникам технических служб по разным доступным каналам, чтобы армагеддец не случился неожиданно. Сообщения от системы мониторинга могут автоматически регистрироваться в учетных системах заказчика, рассылаться по определенной схеме сотрудникам, руководству, эксплуатирующей организации. Чаще всего для информирования используют электронную почту, но можно задействовать и другие каналы, например, SMS или голосовое сообщение по телефону.

Примеры звонков
Ниже часть логов наших тестов по банкам, куда мы звонили от лица нового клиента. Можно увидеть часть функционала и просто навскидку сравнить работу операторов.

— ***банк, Виктория, здравствуйте!
— Виктория, добрый день! Я бы хотела арендовать банковскую ячейку в вашем банке. Скажите, пожалуйста, это возможно, вы предоставляете такую услугу?
//в этот момент данных хватило на сравнение голоса с базой фродеров
— Да, конечно, подскажите, пожалуйста, как я могу к вам обращаться?
— Меня зовут Галина.
//оператор видит город по номеру телефона
— Галина, очень приятно. Из Москвы звоните?
— Да.
//скорее всего, щёлкает в пункт «Ячейка» в АРМ, скрипт предлагает задать размеры
— Галина, подскажите, пожалуйста, размеры ячейки, знаете, которые вам необходимо?
— Да, мне нужна высота ячейки не менее 30 сантиметров, ширина 15-20 сантиметров, ну и глубина, ну сантиметров 10.
— Я вас поняла. Пожалуйста, оставайтесь на линии, сейчас уточню.
Далее — 4 минуты держали на удержании, а потом сброс звонка. При втором звонке потребовалась ещё одна авторизация, связку с предыдущим не делали, хотя, теоретически, это достаточно просто. Посоветовали звонить сразу в офис конкретного банковского отделения, а не в общий КЦ – явно не интегрирован этот процесс, проверка идёт руками или в другой системе.

***
— Меня зовут Галина.
— Галина. Вы в каком городе находитесь?
//КЦ не определяет город по телефону
— В Москве.
— Угу.
— Ожидайте, пожалуйста, уточню данную информацию.
— Да, хорошо, спасибо.
(ожидание)
— Спасибо за длительное ожидание. Галина, уточните, пожалуйста, в каком офисе вам было бы удобно арендовать сейфовую ячейку?
— Ну, вы знаете, мне где-нибудь на севере Москвы, район там Отрадное, Алтуфьево, Владыкино, в общем, серая ветка.
— Ожидайте, пожалуйста. Уточню данную информацию.
— Спасибо.
(ожидание)
— Спасибо за длительное ожидание. Галина, у нас вот сейфовые ячейки есть на *** дополнительной мощности и дополнительной мощности «***» — это ближайшие как вот к вам.
//две задержки в процессе, явно потребовалось либо что-то долго искать, либо оператор просто звонила в эти отделения.

***
— С какого города вы обращаетесь?
— Москва.

— Спасибо большое за ожидание. То есть ячейки под индивидуальное пользование есть только в трёх отделениях, но на текущий момент в 2 отделениях только есть наличие сейфовых ячеек – это либо станция метро «***», либо станция метро «***».
— Угу. То есть это не раньше среды я смогу, да, сделать?
— Да, совершенно верно. Да, именно в этих отделениях. Давайте с вами уточним, какая высота вам необходима?
— 30 сантиметров.
— 30 сантиметров?
— 30, да. Угу.
— Ну, на текущий момент, то есть только вы тогда сможете обратиться вот по высоте на «Речной вокзал». То есть там 4 сейфовых ячейки, высота 46 сантиметров, указана ширина и глубина 30 и 40 соответственно.
//явно есть хорошая интеграция с CRM

***
– Угу. Да у нас предоставляются в некоторых отделениях банка сейфовые ячейки под сделку, но сегодня банки не работают.
– Угу. Ни сегодня, ни завтра?
– Да, выходной день до 5-ого ноября.
– Угу. Хорошо, а если 5-ого ноября… Где я могу сделать, арендовать?
– Звоните к нам в контактный центр банка, мы ваш звонок уже переведем на необходимое отделение. Уточним, есть ли в наличии ячейка, которая вас интересует, и число.
– То есть сегодня я это сделать не могу? Мне нужно только…
– Сегодня банки не работают.

***
— Банковская группа «***», меня зовут Светлана. Здравствуйте.
— Светлана, добрый день. Подскажите, пожалуйста, я бы хотела арендовать банковскую ячейку. Могу ли я это сделать в вашем банке?
— Да, конечно, минуту, пожалуйста, подождите.
— Спасибо.
(ожидание).
— Алло.
— Я вас слушаю.
— Здравствуйте. А вот меня на вас перевели. Я бы хотела арендовать банковскую ячейку в вашем банке. Я могу это сделать?
— Секундочку.
— Добрый день, Надежда слушает.
— Надежда, добрый день. Меня уже третий раз переключают. Я бы хотела поинтересоваться возможностью аренды банковской ячейки. В вашем банке я могу это сделать?
— А вы знаете, вы сейчас общаетесь с главным офисом. Мы находимся на *** переулке, это ***, у нас нет сейчас свободных ячеек, к сожалению.
— А, то есть меня сразу уже с вами соединили. Хорошо, я поняла. И когда освободятся, тоже такой информации нет, да?
— Нет, такой информации нет. Это никто не скажет, когда это что-то может произойти. Но, если время терпит, то звоните, интересуйтесь. У нас есть еще *** доп. офис, это *** метро. Если вас устраивает территориально, можете туда позвонить, поинтересоваться.

***
— А, то есть сегодня вы меня вообще проконсультировать не можете? По тарифам там, какие документы. Такой информации у вас нет?
— Необходимо связываться с отделением банка, уточнять информацию. Корректно. Для этого необходимо будет обратиться 5-го числа.
— Хорошо, я вас поняла. То есть, и по тарифам даже, вы меня сориентировать хотя бы, сколько стоит, вы не можете?
— В отделении банка данная информация.

***, вторая попытка там же
— Так, 3 месяца. Получается, что ориентировочно – я вам точного не могу сказать, корректная ли сумма будет – но на 90 дней у нас малая ячейка, аренда, это 2400 рублей.
— Угу. Это за месяц, да?
— Так, ну насколько я… Нет, это за все три месяца.
— За все три, да?
— Общая сумма, да.
— Угу. Хорошо. А, может быть, вы мне тогда просто номер телефона отделения дадите? Чтобы я сама туда прозванивала?
— Просто по Москве у нас не имеется номеров, у нас только внутренние номера. Только можем по внутренним номерам связать вас, соединить. А таких номеров не имеется, стационарных.
— Угу. Хорошо, я поняла вас. Ну давайте тогда попробуем еще раз соединиться, если не получится, тогда я, может, позже перезвоню вам. Сейчас, может быть, обед.
— Хорошо. Оставайтесь, пожалуйста, на линии.
(ожидание)
— Спасибо за ожидание. К сожалению, не удалось сейчас связаться с офисом.

***
— Да, 78 рублей в день. И, по поводу наличия свободных, к сожалению, у нас информация не предоставлена, это непосредственно в отделении банка уточнять.
— А, то есть мне нужно ездить по отделениям по вашим, и уточнять, да, то есть, так мы не сможем подобрать с вами сейчас?
— Так, к сожалению, у нас нет информации о наличии свободных ячеек ни в каком отделении банка.

***
— То для клиентов *** возможно арендование ячейки или сейфа.
— Угу. Хорошо. А как мне стать клиентом ***?
— Вы соответственно приходите в отделение, подаете заявление на открытие карты, и там уже дальше вам скажут – для обычных клиентов, для клиентов ***. Но там нужно еще поддержание довольно существенной суммы баланса на этой карте.
— А, ну то есть, как бы, вот так быстро я не смогу этого сделать.
— Нет, нет, нет, быстро не получится, боюсь.

***
— Есть на станции метро ***, на ***, ***, ***. Или, может, вы меня сориентируете, вам в каком районе удобнее? Какая станция метро?
— Мне бы серую ветку, на Севере. Дмитровская подходит. Если есть Отрадное, Тимирязевская. Что-то такое.
— Сейчас проверим.
— Владыкино.
— Есть на *** – ближайшая к этим станциям.
— Давайте здесь посмотрим.
— Елена, в любом случае нужно будет подойти в отделение банка, чтобы заказать эту ячейку. Я сейчас проверю наличие – высота 30 см., 15-20 см. ширина. Минуту, пожалуйста. Спасибо за ожидание. Да, там есть. Свободные ячейки имеются. Вы на какой срок хотели? Чтобы я вас по тарифам сориентировала.
— Два месяца.
— На два месяца. С размерами нужно будет определиться – с кубическими именно. Какой предмет – не можете назвать?
— Нет.
— Не можете. Посмотрим по высоте. По высоте сказали – 30 см. высота – 30, ширина – 15-20, вы сказали. Длина имеет значение?
— Они же у вас там примерно сантиметров 10?
— Они разные, много вариантов есть. Допустим, это будет самая простая ячейка. Подходит – 7-ми дециметров. 2 месяца если, будет стоить 1940 рублей.


Вендоры


Avaya — ведущий мировой поставщик решений и оборудования для построения сетей связи и систем IP-телефонии предприятий. Продукты и услуги — это передача речи, конвергенция голоса и данных, управление взаимодействием с клиентами, мультимедийные системы передачи сообщений, мультисервисные сети, структурированные кабельные системы. Avaya лидерует по продажам систем обработки сообщений и структурированных кабельных систем, операторских центров и систем голосовой связи для предприятий.

Центр речевых технологий – российский разработчик: системы записи, аналитика речи, биометрическая идентификация, распознавание и синтез речи. Более подробно на speechpro.ru.

Nice — мировой лидер в области решений по записи голосовых и электронных взаимодействий с заказчиком (IP, традиционной телефонии, email), последующего извлечения этой информации и ее анализа. Также аналитика речи, Quality Monitoring, WFM, Customer Feedback.

Aspect – то же, что и Avaya, только плюс своя линейка WFO (Запись голоса/экранов, QM, WFM, Customer Feedback).

Verint — мировой поставщик решений по сбору, фильтрации и анализу источников информации, таких как голос, видео и неструктурированный текст.

Enghouse Interactive – облачный КЦ. Развёрнут в КРОК.

Zoom – система записи.

Мы работаем со всеми этими решениями для банков, операторов, страховых и крупного ритейла. Если нужны детали, конкретные кейсы или пробные просчёты – всегда отвечу по почте DPesotskiy@croc.ru или на вопросы в комментариях.
Tags:
Hubs:
+21
Comments 21
Comments Comments 21

Articles

Information

Website
croc.ru
Registered
Founded
Employees
1,001–5,000 employees
Location
Россия