Что такое речевая аналитика и какие задачи она решает

Речевая аналитика — технология обработки записей разговоров, которая преобразует речь в данные для оценки качества коммуникации, анализа обращений и поиска закономерностей в диалогах. Сначала система выполняет распознавание речи и транскрибацию звонков, после чего анализирует содержание диалогов по заданным критериям.

Одна из основных задач — контроль качества. Система может проверять соблюдение стандартов общения, наличие обязательных фраз и соответствие заданному сценарию. Это позволяет анализировать не отдельные звонки, а большой массив разговоров.
Обработка клиентских диалогов помогает определить причины обращений, повторяющиеся вопросы и проблемы в коммуникации. В отделе продаж технология может выявлять связь между содержанием диалогов и результатами сделок, а также находить повторяющиеся ошибки менеджеров.

Речевая аналитика используется не только для контроля операторов. Данные из разговоров помогают изучать клиентский опыт, находить причины потери сделок и определять направления для обучения сотрудников.

Классическая ML-аналитика звонков строится на последовательной обработке речевых данных. Сначала система получает запись разговора и преобразует речь в текст с помощью технологии распознавания речи. Затем из транскрипции и других данных выделяются признаки, которые передаются в модель машинного обучения. На выходе система формирует результат по заданной задаче: классифицирует звонок, отмечает нарушения или фиксирует наличие нужных признаков.

Такой подход подходит для процессов с понятными критериями оценки. Модель может находить ключевые слова и обязательные фразы, определять категорию обращения, проверять соблюдение сценария или выявлять заданные речевые признаки. Для каждой задачи заранее определяются категории, признаки и правила интерпретации результата.
Классификация звонков позволяет распределять обращения по темам и типам клиентов. Контроль сценария помогает проверять, выполняет ли сотрудник заданные этапы разговора. Такие модели можно обучать на размеченных данных, чтобы система учитывала особенности конкретного процесса.

Поэтому речевые системы не сводятся только к генеративным моделям. Машинное обучение остаётся подходящим инструментом для задач, где требуется повторяемая обработка большого массива разговоров по заданным критериям. В таких сценариях важны стабильность результата, понятная логика оценки и возможность контролировать качество модели.

Речевая аналитика на базе LLM позволяет анализировать не только отдельные речевые признаки, но и содержание разговора в контексте. Большие языковые модели обрабатывают естественный язык и могут сопоставлять реплики клиента и сотрудника, учитывать последовательность диалога и формировать выводы по заданным критериям.

Такой подход подходит для задач, где недостаточно проверить наличие конкретного слова или фразы. Модель может классифицировать заявленное намерение клиента, определить тему обращения, найти фрагменты, связанные с недовольством, и проанализировать контекст возникновения возражения. Это помогает исследовать, как развивается разговор и на каких этапах коммуникации возникают проблемы.

Анализ звонков ИИ с помощью LLM также может использоваться для подготовки структурированных выводов. Система способна сгруппировать типовые причины обращений, выделить повторяющиеся сценарии разговоров и подготовить материалы для дальнейшего анализа специалистом.

При этом результат зависит от точности распознавания речи, выбранной модели и настроек анализа. LLM может некорректно интерпретировать отдельную реплику или контекст диалога. Поэтому выводы модели требуют проверки, особенно если на их основе принимаются решения о работе сотрудников или клиентском сервисе.

LLM не гарантирует правильность каждого аналитического вывода. Качество результата начинается с качества речевых данных. Если система распознавания речи ошибается, модель получает искажённую транскрипцию и может неверно интерпретировать содержание разговора.

Сложности возникают и при анализе диалогов с неполными фразами, несколькими темами, перебиваниями, неоднозначными формулировками или контекстом, который нельзя определить из одной реплики. Модель может связать отдельные фрагменты разговора некорректно или сделать вывод, который не подтверждается самим диалогом.

Поэтому LLM-систему настраивают под конкретные критерии анализа и проверяют на реальных данных. Для задач контроля качества важно заранее определить, какие признаки должна искать модель и как интерпретировать результат. Человеческая проверка остаётся необходимой там, где вывод влияет на оценку сотрудника или другое бизнес-решение.

После запуска также нужен контроль результатов. Изменение сценариев разговоров, качества транскрибации или структуры данных может повлиять на работу модели.

ML-аналитика и LLM-аналитика решают похожие задачи, но используют разные подходы к обработке речевых данных. Классические ML-модели работают с заранее определёнными признаками и лучше подходят для задач с понятными критериями оценки. LLM анализируют содержание разговора и могут учитывать более широкий контекст диалога.


При выборе технологии важно учитывать не новизну решения, а конкретную бизнес-задачу. Если компании нужно проверять наличие обязательных фраз, контролировать соблюдение сценария или распределять обращения по категориям, ML-модели могут закрыть такую задачу с понятными критериями оценки.

Если требуется анализировать содержание разговора, искать причины сложных ситуаций или изучать клиентский опыт, может использоваться LLM-подход. Использование LLM расширяет возможности анализа диалогов за счёт работы с содержанием и контекстом.

На практике эти подходы могут дополнять друг друга. Выбор архитектуры зависит от объёма данных, целей анализа, требований к точности и особенностей процессов компании. Речевая аналитика строится не вокруг одной технологии, а вокруг задачи, которую необходимо решить.

Несмотря на развитие LLM, классическая ML-аналитика остаётся подходящим инструментом для задач с чёткими правилами и измеримыми критериями. Если компании нужно обработать большое количество звонков по одинаковой методике, ML-модели позволяют получать стабильные результаты без необходимости анализировать каждый диалог на уровне смыслового контекста.

Например, ML хорошо подходит для контроля качества по заданным параметрам: проверки обязательных фраз, поиска конкретных речевых признаков, определения категории обращения или оценки соблюдения сценария разговора. Такие задачи можно формализовать заранее и обучить модель находить нужные закономерности в данных.

Классификация звонков также остаётся одной из областей, где ML-модели применяются эффективно. Если бизнесу необходимо распределять обращения по темам, выявлять наличие определённых признаков или отслеживать выполнение стандартов, классический подход может быть достаточным.

Для повторяемых процессов не всегда требуется сложная языковая модель. Выбор технологии зависит от задачи: ML подходит для задач с понятными правилами, а LLM — для анализа содержания и смысла диалогов.

Гибридный подход позволяет использовать сильные стороны разных технологий. ML-модели подходят для предварительной обработки большого массива звонков по заданным критериям, а LLM — для дополнительного анализа содержания и контекста отдельных диалогов.

Один из возможных сценариев выглядит так:

• ML-модель анализирует звонки по формализованным признакам: ищет отклонения от сценария, проверяет обязательные этапы разговора или классифицирует обращения.
• Выбранные диалоги передаются LLM для более глубокого анализа контекста. Модель может помочь определить причины проблемы, особенности коммуникации или факторы, которые требуют внимания.
• Руководитель получает структурированные выводы и использует их для принятия решений.

Например, ML может зафиксировать, что менеджер пропустил определённый этап сценария продаж. LLM дополнительно анализирует содержание разговора и помогает понять, почему возникла проблема: клиенту не раскрыли условия, не уточнили потребность или не обработали возражение.

Такой подход может использоваться для автоматизации продаж и анализа клиентского опыта, но он подходит не для каждой компании. Архитектура зависит от объёма данных, целей анализа, требований к точности и существующих систем бизнеса. Использование речевой аналитики должно начинаться с определения задачи, а не с выбора конкретной технологии.

Речевая аналитика для отдела продаж помогает анализировать коммуникацию менеджеров с клиентами и находить закономерности в процессе продаж. Технология позволяет работать не только с отдельными звонками, но и с массивом диалогов, чтобы выявлять повторяющиеся сценарии и точки улучшения.

Один из сценариев применения — поиск успешных моделей общения. Анализ разговоров помогает определить, какие формулировки, вопросы и последовательность действий чаще встречаются в результативных диалогах. Эти данные могут использоваться при подготовке рекомендаций для команды.

Отдельное направление — работа с возражениями. Система помогает находить типовые причины сомнений клиентов, анализировать, как менеджеры отвечают на них, и выявлять ситуации, где требуется дополнительное обучение.

Руководитель отдела продаж может использовать данные речевой аналитики для контроля качества работы менеджеров, оценки соблюдения стандартов и поиска причин потери сделок. Для отдела контроля качества технология снижает объём ручной проверки звонков и помогает сосредоточиться на диалогах, требующих дополнительного анализа.

При этом результаты анализа не заменяют работу руководителя или специалиста по обучению. Данные из разговоров становятся основой для принятия решений о развитии навыков команды и улучшении клиентского взаимодействия.

Аспирити разработала для ВсеИнструменты.ру ИИ-тренажёр, который позволяет менеджерам практиковать коммуникацию с клиентами в сценариях B2B-продаж. Вместо общения с коллегами сотрудник тренируется с ИИ-собеседником, который моделирует роль клиента: например, повторный звонок по счёту на согласовании или работу с возражением по персональному предложению.

После каждой тренировки система анализирует диалог по 11 навыкам и формирует обратную связь. Менеджер получает разбор разговора и рекомендации, которые можно использовать при следующей попытке.

За месяц в проекте провели 400 тренировок и 28 часов разговоров. Из 36 участников 20 человек прошли шесть и более тренировок, лидер — 41 тренировку.

Анализ результатов показал связь между количеством практики и изменением оценки навыков. Участники, которые прошли 10 и более тренировок, повысили средний результат с 5,12 до 6,38 балла. Участники с меньшим количеством тренировок изменили показатель на 2%.

Этот кейс показывает, что голосовой ИИ может применяться не только для анализа реальных клиентских звонков. Технология также помогает оценивать тренировочные диалоги, находить повторяющиеся ошибки в коммуникации и формировать персональную обратную связь для развития навыков продаж.

Подробнее с продуктом можно ознакомиться в «ИИ-тренажёр для обучения продажам».

Выбор технологии для речевой аналитики начинается не с определения конкретной модели, а с бизнес-задачи, которую необходимо решить. Компании важно понять, какие процессы требуют анализа, какие данные доступны и какой результат должен получить пользователь системы.

При выборе подхода стоит пройти несколько этапов:

• Определить задачу: контроль качества, классификация обращений, анализ работы менеджеров или изучение клиентского опыта.
• Оценить объём звонков и частоту обработки данных.
• Проверить качество речевых данных и транскрибации.
• Определить требуемую глубину анализа: достаточно ли проверки заданных критериев или нужен анализ содержания и контекста.
• Выбрать ML, LLM или комбинацию технологий под конкретный процесс.

Отдельно нужно учитывать интеграцию решения с CRM, системами контакт-центра и внутренними платформами компании. На выбор подхода влияют требования к вычислительным ресурсам, стоимость обработки данных и особенности существующей инфраструктуры.

Технология должна встраиваться в рабочие процессы сотрудников и помогать решать конкретные задачи бизнеса. Такая система становится частью процесса принятия решений , а не отдельным инструментом без связи с операционными процессами. Аспирити разрабатывает кастомные ИИ-решения под задачи речевой аналитики — от распознавания речи до настройки LLM под конкретные критерии анализа.

Речевая аналитика может строиться на разных технологических подходах в зависимости от задач компании. Классическая ML-аналитика остаётся эффективным инструментом для процессов с понятными критериями: классификации обращений, проверки сценариев и контроля заданных признаков.

LLM расширяет возможности обработки диалогов за счёт работы с содержанием и контекстом. Такой подход помогает получать более глубокие выводы о коммуникации, но требует качественных данных, настройки моделей и контроля результатов.

Выбор технологии зависит от целей бизнеса, особенностей процессов и требований к точности анализа. На практике ML и LLM могут дополнять друг друга, формируя подход под конкретные задачи компании.