Ваши менеджеры тратят много времени на звонки клиентам, и вы хотите понять, насколько эффективно они работают?
Мы расскажем о ключевых возможностях автоматизированного контроля качества разговоров с помощью искусственного интеллекта и о том, как использовать AI для повышения эффективности работы отдела продаж на собственном опыте внедрения этого инструмента.
Задача:
Автоматизировать процесс контроля качества, чтобы выявлять проблемные звонки, отслеживать соблюдение менеджерами стандартов продаж и предоставлять им персональные рекомендации по улучшению работы. Повысить конверсию и средний чек за счет более качественного сервиса.
Причина:
Увеличение количества заявок и звонков привели к нехватке времени, чтобы прослушивать все разговоры и контролировать менеджеров вручную.
Ключевые возможности
Анализируя звонки менеджеров, нейросеть может:
- Выявить проблемные звонки;
- Проверить соблюдение процесса квалификации и структуры продаж;
- Заполнить необходимые поля в CRM-системе, исходя из разговора;
- Поставить задачи для контроля;
- Предоставить персональные рекомендации менеджеру.
Как это работает?
Процесс анализа звонков с помощью AI состоит из нескольких этапов:
1. Все записи звонков автоматически транскрибируются, то есть преобразуются из аудио в текст;
2. Полученные текстовые расшифровки звонков отправляются в нейросеть. Ей можно задать любое количество запросов для анализа: соблюдение скриптов, выявление проблем, оценка качества и так далее. Нейросеть проанализирует текст и даст ответы на все вопросы;
3. На основе ответов нейросети можно автоматизировать разные действия: заполнение полей в CRM, постановку задач или другие. Все зависит от того, что вам нужно в работе.
- 1Звонок в CRM
- 2Транскрибатор
- 3Запросы в GPTЗапрос 1 в GPT · Запрос 2 в GPT · Запрос 3 в GPT
- 4Ответы от GPTОтвет 1 от GPT · Ответ 2 от GPT · Ответ 3 от GPT
- 5Действия в CRMЗаполнение поля в CRM · Постановка задачи · Запись примечания
Как мы реализовали данное решение и внедрили нейросеть в свою CRM
Мы в Monster ADS используем 5 шаблонов для оценки работы наших менеджеров отдела продаж.
| Вкл | Название | Промпт |
|---|---|---|
| вкл | Краткое содержание | Сделай краткую выжимку звонка. |
| вкл | Аналитика и оценка | Ты высокоинтеллектуальный робот-аналитик. Твоя задача проана… |
| вкл | Ключевые пункты, негатив, отработка возражений, слова паразиты, корректность завершения разговора | Твоя задача проанализировать диалог между Менеджером и Соб… |
| вкл | Как проведена первичная квалификация? | Была ли в этом разговоре проведена первичная квалификация к… |
| вкл | Оценка качества разговора | Ты высокоинтеллектуальный робот-аналитик. Твоя задача проана… |
В CRM-системе они дают нам 5 примечаний, каждое из которых можно развернуть и прочитать.
Рассмотрим некоторые шаблоны подробнее.
1. Краткое содержание
Здесь мы видим всю суть разговора нашего менеджера отдела продаж с клиентом. В принципе, уже этого достаточно для того, чтобы понять, например, целевой был клиент или нет.
2. Оценка процесса квалификации
Мы настроили шаблон так, чтобы он показывал, пытался ли менеджер узнать нужную нам информацию о клиенте. В нашем случае нейросеть показала, что менеджер прошел все этапы квалификации, за исключением этапа “Пытался ли менеджер узнать название компании?”.
В каждой компании могут быть разные вопросы для квалификации, все настраивается персонально.
3. Аналитика и оценка
Шаблоны редактируются полностью под бизнес и задачи клиента. В нашем случае мы видим общий формат общения, вопросы сторон, предложенные решения менеджером, был ли негатив, была ли отработка возражений, мнение аналитика (нейросети) и общую оценку качества звонка — 9 из 10.
| Блок | Результат анализа |
|---|---|
| Темы общения | 1. Построение отдела продаж. 2. Проблемы с выполнением плана продаж из-за сезонности рынка. 3. Организация работы отдела продаж. 4. Встреча для коммерческого предложения. |
| Вопросы сторон | Почему решено обратиться за помощью по построению дела продаж? · Какие задачи стоят перед компанией? · Какие инструменты используют менеджеры по продажам? · Количественные и качественные характеристики заявок? · Как организован процесс работы с клиентами? |
| Предложенные решения | Назначение зум-встречи для предоставления коммерческого предложения. |
| Негатив | Негативных моментов в разговоре не выявлено. |
| Отработка возражений | Менеджер предложил альтернативное время для встречи, продемонстрировав гибкость. |
| Мнение аналитика | Разговор прошел подробно, с установкой на детали. Менеджер проявил интерес к компании собеседника и предложил конкретное действие - встречу для обсуждения коммерческого предложения. Однако, недостатком может быть отсутствие CRM-системы. |
| Оценка качества | 9/10 |
Какие вопросы можно задать искусственному интеллекту?
Нейросети можно задать любые вопросы, на которые она будет пытаться найти ответ и делать это достаточно качественно.
| Вопрос нейросети | Ответ нейросети |
|---|---|
| 6) Оцени, был ли негатив в разговоре. | Негатива в разговоре не было обнаружено, обе стороны общались конструктивно и дружелюбно, обсуждая текущие проблемы и возможные пути их решения. |
| 7) Пытался ли Менеджер отрабатывать возражения. | Менеджер не сталкивался с явными возражениями собеседника, поэтому не потребовалось отрабатывать их. |
| 8) Выдели основные затруднения в обсуждении главных вопросов. | Основное затруднение заключалось в поиске эффективной стратегии увеличения продаж в сезонность и установлении четкой работы с клиентами. |
| 9) Отвечал ли менеджер собеседнику фразами «не знаю», «надо уточнить», «не слышал(а) о таком»? | Менеджер использовал подробные ответы на вопросы, не прибегая к фразам «не знаю», «надо уточнить» или «не слышал(а) о таком». |
| 10) Было ли одновременное молчание? | Одновременного молчания не было, диалог проходил активно и динамично без длительных пауз. |
| 11) Использовались ли слова-паразиты Менеджером? | В диалоге не было выявлено употребления слов-паразитов Менеджером. |
| 12) Найди в диалоге особенно удачный момент и выдели его. | Удачным моментом было назначение зум-встречи на конкретное время, что демонстрирует готовность обеих сторон к дальнейшему обсуждению важных аспектов бизнеса. |
Что можно сделать в CRM, исходя из оценки нейросети?
Благодаря анализу искусственного интеллекта можно настроить автозаполнение полей в CRM и автоматическую постановку задач.
1. Автозаполнение полей CRM
В нашем примере, если в разговоре с клиентом мы выясняем, что это был собственник бизнеса, нейросеть ставит соответствующую запись в заранее заготовленное поле “Должность”.
По такому же принципу можно заполнять любые поля. Например, количество менеджеров в отделе продаж, минимальная партия к закупке, способ оплаты и другие.
2. Постановка задачи контроля
Мы настроили работу нейросети так, что если будет выявлен негатив во время звонка, РОПу ставится задача и необходимо будет разобраться в случившемся.
Также можно ставить задачу самому менеджеру отдела продаж, если нейросетью будут выявлены точки роста.
Кого и когда оценивать?
Существуют гибкие настройки, когда и кого оценивать. Например:
- Настроить так, что входящие звонки мы слушаем только для определенного сотрудника, а исходящие для других сотрудников;
- Указать длительность звонков. Например, если звонок составлял более двух часов, скорее всего это консультационный звонок действующего клиента, и такой звонок слушать не нужно.
- Ручная транскрибация, то есть запуск анализа нейросетью в ручном режиме, когда необходимо послушать конкретный звонок.
| Настройка | Значение |
|---|---|
| Автоматически транскрибировать все звонки | выбрано |
| Входящие | длительностью от 00:30 до 60:00; сотрудники: Monsterads |
| Исходящие | длительностью от 00:30 до 60:00; сотрудники: Менеджер 1, Менеджер 2 |
| Ручная транскрибация | не выбрано |
Сколько это стоит?
Буквально год назад мы видели подобного рода решения стоимостью от 300 тысяч рублей за минимальное количество сотрудников отдела продаж. Сейчас же, это стало более доступно.
Приведем пример транскрибации одного нашего звонка длительностью 8 минут 45 секунд, за что мы заплатили 27 рублей. Из них 17,5 рублей ушло на транскрибатор и 9,4 рублей ушло на оценку пяти шаблонов. Если бы мы сократили количество шаблонов — вышло бы еще дешевле.
Даже при большом количестве звонков, найденные и спасенные сделки с лихвой окупят затраты. К тому же, менеджеры будут работать качественнее, зная, что все их разговоры анализируются.
Внедрение системы контроля звонков на основе AI позволило масштабировать контроль качества на весь отдел продаж и добиться ощутимых результатов в виде роста продаж. А освободившееся время РОПа направить на решение других вопросов и развитие своего отдела.
Удачи и больших продаж!