Калл-данные

Калл-данные — это информация, полученная в результате взаимодействия с абонентами телефонной сети, а также совокупность методов и технологий сбора, хранения, обработки и анализа этой информации. В широком смысле термин охватывает как метаданные телефонных звонков (время, продолжительность, номер вызывающего и вызываемого абонента), так и записи разговоров, а также данные, генерируемые в процессе работы контакт-центров и колл-центров. Калл-данные используются для аналитики, управления качеством обслуживания, тарификации, маркетинга и в правоохранительной деятельности.

История

Первые системы сбора калл-данных появились в конце XIX века вместе с развитием телефонной связи. Изначально это были ручные журналы регистрации звонков, которые вели операторы телефонных станций. С автоматизацией телефонных сетей в середине XX века возникла необходимость в автоматическом учёте вызовов для целей биллинга (расчёта стоимости услуг).

В 1960-х годах в США и Европе начали внедряться первые автоматические системы сбора детализированных записей о звонках (Call Detail Records, CDR). Они фиксировали номер вызывающего абонента (A-номер), номер вызываемого абонента (B-номер), время начала и окончания звонка, а также его продолжительность.

С развитием цифровых телефонных станций (АТС) в 1980-1990-х годах объём собираемых данных значительно вырос. Появилась возможность записи самих разговоров (аудио-калл-данные). В этот же период калл-данные начали активно использоваться в маркетинге и для управления качеством работы операторов контакт-центров.

В 2000-х годах, с распространением IP-телефонии и облачных технологий, сбор и анализ калл-данных стали доступны не только крупным телекоммуникационным компаниям, но и среднему и малому бизнесу. Современные системы позволяют собирать и обрабатывать миллиарды записей в день.

Классификация калл-данных

Калл-данные можно разделить на несколько основных категорий по типу собираемой информации:

Метаданные звонков (CDR)

Это наиболее распространённый тип калл-данных. Каждая запись CDR содержит:

Уникальный идентификатор вызова (Call ID).
Номер вызывающего абонента (A-номер) — может быть полным или частичным.
Номер вызываемого абонента (B-номер).
Дата и время начала звонка.
Дата и время окончания звонка.
Продолжительность разговора (в секундах).
Тип вызова (входящий, исходящий, внутренний, переадресованный).
Результат вызова (соединён, занято, не отвечен, сброшен).
Идентификатор оператора (если звонок обрабатывался человеком).
Код причины завершения вызова (например, нормальное завершение, ошибка сети).

Аудио-калл-данные

Включают в себя записи телефонных разговоров. В зависимости от законодательства разных стран, запись может производиться с уведомлением или без уведомления участников разговора. В России в соответствии со статьёй 64 Федерального закона «О связи» операторы связи обязаны хранить записи голосовой информации, текстовые сообщения, изображения, звуки, видео- и иные сообщения пользователей в течение установленного срока (обычно до 6 месяцев). Аудио-калл-данные используются для контроля качества работы операторов, обучения персонала, разрешения спорных ситуаций, а также в оперативно-розыскной деятельности.

Данные о поведении пользователя

Собираются на основе анализа метаданных и аудиозаписей. Включают:

Частоту звонков (количество звонков за определённый период).
Среднюю продолжительность разговора.
Время суток, когда совершаются звонки.
Географию звонков (по кодам городов и стран).
Паттерны набора номера (например, повторные звонки на один номер).
Конверсию звонков (доля звонков, завершившихся целевым действием — заказом, покупкой, консультацией).

Текстовые калл-данные

Включают в себя расшифровки (транскрипции) аудиозаписей, полученные с помощью систем автоматического распознавания речи (ASR). Также сюда относятся текстовые сообщения, отправленные через системы обмена сообщениями (SMS, мессенджеры), если они интегрированы с телефонной системой.

Сбор и хранение

Сбор калл-данных осуществляется на уровне телефонных станций (АТС), IP-АТС или облачных платформ телефонии. Данные могут передаваться в централизованные системы хранения (Data Warehouse) или в системы бизнес-аналитики (BI).

Объём хранимых данных может быть значительным. Например, крупный контакт-центр, обрабатывающий 100 000 звонков в день, генерирует миллионы записей CDR и сотни гигабайт аудиофайлов в месяц. Для хранения используются специализированные базы данных (например, ClickHouse, Vertica, Greenplum), а также облачные хранилища (S3, Azure Blob Storage).

Сроки хранения калл-данных регулируются законодательством. В России, согласно «Правилам хранения операторами связи текстовых сообщений, голосовой информации, изображений, звуков, видео- и иных сообщений пользователей», операторы связи обязаны хранить записи голосовой информации в течение 6 месяцев, а метаданные — до 3 лет. Для организаций, не являющихся операторами связи (например, коммерческие контакт-центры), сроки хранения могут устанавливаться внутренними регламентами, но обычно не превышают 1-3 лет.

Применение

В бизнесе и маркетинге

Управление качеством обслуживания (Quality Management). Анализ записей разговоров и метаданных позволяет оценить работу операторов, выявить ошибки и провести обучение.
Анализ эффективности рекламы. С помощью коллтрекинга (call tracking) определяется, какие рекламные каналы (контекстная реклама, телевидение, наружная реклама) приводят к звонкам. Для этого используются динамические номера телефонов, которые подменяются в зависимости от источника трафика.
Прогнозирование спроса. Анализ сезонности звонков, пиковых нагрузок и среднего времени обработки вызова помогает оптимизировать штатное расписание контакт-центра.
Построение воронки продаж. Калл-данные позволяют отследить путь клиента от первого звонка до совершения покупки, выявить узкие места и повысить конверсию.
Анализ поведения клиентов. Выявление типовых сценариев общения, частоты обращений, предпочтений по времени звонков.

В правоохранительной деятельности

Правоохранительные органы активно используют калл-данные для расследования преступлений. В рамках оперативно-розыскных мероприятий (ОРМ) по решению суда могут быть запрошены:

Детализация звонков подозреваемого (CDR).
Записи разговоров.
Данные о местоположении абонента (по привязке к базовым станциям сотовой связи).
Информация о соединениях с другими абонентами.

Анализ калл-данных позволяет восстанавливать социальные связи, устанавливать круг общения, выявлять лидеров преступных групп, а также подтверждать или опровергать алиби.

В телекоммуникациях

Биллинг (расчёт стоимости услуг связи).
Обнаружение мошенничества (Fraud Detection). Анализ нехарактерных для абонента паттернов звонков (например, большое количество коротких звонков на платные номера, звонки из-за границы без предварительного уведомления).
Управление сетью. Мониторинг загрузки каналов связи, выявление аварийных ситуаций, оптимизация маршрутизации вызовов.

Аналитические методы

Для анализа калл-данных применяются различные методы:

Дескриптивная аналитика (описательная статистика) — расчёт средних значений, медиан, распределений.
Когортный анализ — сравнение поведения разных групп абонентов (например, клиентов, пришедших по разным рекламным каналам).
Кластерный анализ — выделение типовых профилей клиентов (например, «активные пользователи», «редкие абоненты», «склонные к оттоку»).
Анализ социальных графов — построение связей между абонентами на основе частоты и продолжительности звонков.
Машинное обучение — для прогнозирования оттока клиентов (churn prediction), классификации звонков по тематике, автоматической оценки тональности разговора (sentiment analysis).

Правовые аспекты и конфиденциальность

Сбор и обработка калл-данных регулируются законодательством о персональных данных, связи и оперативно-розыскной деятельности. В России основными нормативными актами являются:

Федеральный закон «О связи» (№ 126-ФЗ).
Федеральный закон «О персональных данных» (№ 152-ФЗ).
Федеральный закон «Об оперативно-розыскной деятельности» (№ 144-ФЗ).
«Правила хранения операторами связи текстовых сообщений, голосовой информации, изображений, звуков, видео- и иных сообщений пользователей» (утверждены постановлением Правительства РФ № 445 от 10.04.2013).

Согласно этим нормам, операторы связи обязаны хранить калл-данные в течение установленных сроков и предоставлять их правоохранительным органам по запросу. Для коммерческих организаций, не являющихся операторами связи, сбор калл-данных возможен только с согласия абонента (клиента). При этом организация обязана уведомить клиента о записи разговора (обычно это делается в начале звонка голосовым сообщением) и обеспечить защиту собранных данных от несанкционированного доступа.

Нарушение правил обработки калл-данных может повлечь административную (штрафы до 75 000 рублей для должностных лиц и до 500 000 рублей для юридических лиц по ст. 13.11 КоАП РФ) и уголовную ответственность (ст. 137 УК РФ «Нарушение неприкосновенности частной жизни»).

Технологии и инструменты

Для работы с калл-данными используются следующие типы программного обеспечения:

Системы записи телефонных разговоров (Call Recording Software) — например, NICE, Verint, CallRecorder.
Платформы коллтрекинга (Call Tracking) — например, Calltouch, Ringostat, CoMagic.
Системы бизнес-аналитики (BI) — Tableau, Power BI, QlikView, Superset.
Специализированные базы данных для хранения временных рядов и метаданных — ClickHouse, TimescaleDB, InfluxDB.
Системы автоматического распознавания речи (ASR) — Yandex SpeechKit, SpeechPro, Google Cloud Speech-to-Text.
Платформы для анализа тональности и классификации текста — на основе NLP (Natural Language Processing).

Критика и ограничения

Использование калл-данных вызывает ряд этических и правовых вопросов:

Нарушение приватности. Массовый сбор метаданных и записей разговоров может рассматриваться как вторжение в частную жизнь, особенно если он осуществляется без ведома абонента.
Риск утечек. Хранение больших объёмов аудиозаписей и метаданных создаёт угрозу их компрометации при взломе систем безопасности.
Злоупотребление со стороны правоохранительных органов. Возможность получения доступа к калл-данным без достаточных оснований.
Сложность анализа. Из-за огромного объёма данных (Big Data) ручной анализ практически невозможен, а автоматические алгоритмы могут давать ошибки (например, неверно распознавать речь или классифицировать звонки).
Зависимость от качества данных. Неполные или неточные CDR (например, из-за сбоев в сети) могут искажать результаты анализа.

Перспективы развития

С развитием технологий искусственного интеллекта и облачных вычислений ожидается:

Увеличение глубины анализа. Переход от простого подсчёта звонков к предиктивной аналитике (прогнозирование действий клиента до того, как он совершит звонок).
Автоматизация контроля качества. Полностью автоматическая оценка каждого разговора по десяткам параметров (тональность, соблюдение скрипта, скорость ответа).
Интеграция с другими каналами коммуникации. Объединение калл-данных с данными из чатов, email, социальных сетей в единую систему омниканальной аналитики.
Использование синтезированных данных. Генерация искусственных калл-данных для обучения моделей машинного обучения без нарушения конфиденциальности реальных абонентов.

Источники

Федеральный закон «О связи» от 07.07.2003 № 126-ФЗ (с изменениями и дополнениями).
Федеральный закон «О персональных данных» от 27.07.2006 № 152-ФЗ.
Постановление Правительства РФ от 10.04.2013 № 445 «О правилах хранения операторами связи текстовых сообщений, голосовой информации, изображений, звуков, видео- и иных сообщений пользователей».
Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях (КоАП РФ), ст. 13.11.
Уголовный кодекс Российской Федерации, ст. 137.
«Call Detail Records: A Survey of Techniques and Applications» — обзорная статья в журнале IEEE Communications Surveys & Tutorials, 2018.
«Big Data Analytics for Call Detail Records» — книга под редакцией M. A. Hossain, 2020.
Документация систем коллтрекинга Calltouch, Ringostat, CoMagic (официальные сайты, разделы «Как это работает»).
Материалы конференций по анализу данных (DataFest, AnalystDays) — секции по анализу телефонных данных.

BFOmetr — база данных и аналитика по компаниям России.

На главную BFOmetr →