Ресурсы

Глоссарий

Короткие прямые определения ключевых терминов разговорного ИИ и речевой аналитики — что это, зачем и как это работает в платформе.

Анализ тональности: Анализ тональности (sentiment analysis) — это автоматическое определение эмоциональной окраски разговора: позитивной, негативной или нейтральной. Он показывает, как участники относятся к предмету разговора и как их настроение меняется по ходу диалога.
База знаний: База знаний — это структурированное собрание документов с ответами, фактами о продукте, регламентами, скриптами и типовыми решениями, которое используют люди и ИИ-системы. В контексте разговоров это ещё и источник контекста, из которого ИИ берёт достоверные сведения при обработке звонков и переписки.
Барж-ин (перебивание): Барж-ин (barge-in) — это возможность абонента перебить говорящего голосового агента: как только человек начинает говорить, агент замолкает и переключается на слушание. Эта функция делает диалог с ботом естественным, приближая его к живому разговору.
Голосовой ИИ-агент: Голосовой ИИ-агент — это программный собеседник, который ведёт телефонный разговор голосом: слушает речь абонента, понимает её и отвечает в реальном времени по заданному сценарию. Он объединяет распознавание речи, языковую модель и синтез голоса в единый диалоговый контур.
Диаризация: Диаризация — это автоматическое разделение записи разговора на реплики по говорящим: кто и в какой момент говорил. Она отвечает на вопрос «кто говорил», тогда как распознавание речи отвечает на вопрос «что было сказано».
ИИ-секретарь: ИИ-секретарь — это голосовой ИИ-агент для входящих звонков, который принимает вызов, ведёт диалог, квалифицирует обращение и переводит его на нужного человека. В отличие от простого автоответчика, он понимает речь и действует по сценарию, а не проигрывает фиксированные записи.
Контроль скрипта: Контроль скрипта (script compliance) — это проверка того, насколько оператор следовал заданному сценарию разговора и стандартам обслуживания: произнёс ли обязательные фразы, задал ли нужные вопросы, соблюл ли последовательность и правовые формулировки. Он превращает субъективную оценку «хорошо ли отработал звонок» в измеримый показатель.
Речевая аналитика: Речевая аналитика — это автоматический анализ разговоров (звонков и переписки) для извлечения метрик, тем, тона и других данных из содержания и хода диалога. Она превращает записи в структурированные данные, по которым можно строить дашборды и принимать решения.
Семантический поиск: Семантический поиск — это поиск по смыслу, а не по точному совпадению слов: он находит записи, близкие по значению к запросу, даже если в них использованы другие формулировки. Он отвечает на вопрос «о чём был разговор», тогда как обычный поиск ищет буквальные вхождения фраз.
Транскрибация звонков: Транскрибация звонков — это автоматическое преобразование аудиозаписи разговора в текст с расстановкой времени по репликам. Она отвечает на вопрос «что было сказано» и служит базовым слоем, поверх которого работает любой анализ разговоров.
CSAT: CSAT (Customer Satisfaction Score, индекс удовлетворённости клиентов) — это метрика удовлетворённости конкретным взаимодействием: покупкой, обращением в поддержку, разговором. Обычно её измеряют вопросом «насколько вы довольны?» с оценкой по шкале сразу после контакта.
FCR: FCR (First Call Resolution, решение с первого обращения) — это доля запросов клиентов, полностью решённых за один контакт, без повторных звонков и переводов. Метрика показывает, насколько эффективно поддержка закрывает вопросы сразу, а не растягивает их на несколько взаимодействий.
LLM (большая языковая модель): LLM (large language model, большая языковая модель) — это модель ИИ, обученная на больших объёмах текста и умеющая понимать и генерировать естественный язык. Она способна отвечать на вопросы, обобщать, извлекать данные и вести диалог, работая с текстом как с гибким входом и выходом.
NPS: NPS (Net Promoter Score, индекс потребительской лояльности) — это метрика готовности клиентов рекомендовать компанию, основанная на вопросе «насколько вероятно, что вы порекомендуете нас?» по шкале от 0 до 10. Она показывает общее отношение клиентов к бренду, а не удовлетворённость конкретным разговором.
STT (распознавание речи): STT (speech-to-text, распознавание речи) — это технология автоматического преобразования устной речи в текст. Это базовый компонент, который позволяет читать, искать и анализировать разговоры, а также понимать абонента в голосовых агентах.

Готовы начать?

Превратите каждый разговор в данные, знания и действия

Начните с анализа своих разговоров — без риска и без ботов. Платформа превращает архив в данные и базу знаний, а голосовые агенты подключаются, когда вы готовы.

Начать бесплатно Все тарифы и цены операций

Free-тариф, карта не нужна.