Кейси

Кейс: як AI щотижня заощаджує компанії з США 4 години на контроль команди

Вважається, що на заході замовники практично не телефонують брендам, а все спілкування відбувається суто онлайн. Але це зовсім не так — все залежить від ніші. Американська компанія Ardmor здійснює та приймає понад 2000 дзвінків щотижнево. Проконтролювати таку кількість розмов просто неможливо без допомоги цифрового помічника. Тому компанія підключила мовну аналітику Ringostat, заощаджує робочий час й навіть використовує її дані для навчання.

Про компанію та підключення Ringostat 

Ремонтна компанія Ardmor вже 9 років працює в Нью-Йорку, Нью-Джерсі та Пенсільванії. Клієнти звертаються до неї за послугами повного циклу, як от:

  • полагодити вікна та двері;
  • встановити їх;
  • замінити певні типи дверей та вікон — зокрема штормових.

Одна з переваг компанії, про яку вказано на сайті: «Точна пропозиція та ціни». Але цього неможливо досягти без детального обговорення проблеми, з якою зіткнувся клієнт. В листуванні це робити доволі довго та незручно, тому замовники частіше за все телефонують. Знаючи це, Ardmor розмістили номер телефона в багатьох місцях на сайті — навіть у формі онлайн-замовлення безкоштовної консультації:

Кейс Ringostat, сайт Ardmor
Сайт Ardmor в першу чергу закликає зателефонувати

Менеджери й самі здебільшого саме телефонують клієнтам, а не пишуть в месенджери. Адже майстру треба чітко домовитися про час візиту до замовника. А у Facebook чи Whatsapp той може достатньо довго не відповідати.

Враховуючи те, що бізнес фактично будується на дзвінках, компанія шукала професійне рішення для роботи з ними. Також Ardmor було важливо, щоб телефонія мала інтеграцію з CRM, якою вони використовують. Всім цим вимогам відповідав Ringostat — тому компанія підключила нашу віртуальну АТС, а згодом і колтрекінг.  2023 року ми стали першою в Україні телефонією з ШІ й зацікавили Ardmor можливостями цифрового помічника.

🤖 Скористайтеся першою в Україні бізнес-телефонію зі штучним інтелектом

ШІ зробить текстову розшифровку розмови, її стислий опис та порадить, що робити далі.

Як працює мовна аналітика

  1. Усі дзвінки, які роблять чи здійснюють менеджери, фіксуються у звітах Ringostat.
  2. Одночасно з цим мовна аналітика з AI аналізує усі розмови та додає власні дані до кожного виклику команди.
  3. Штучний інтелект транскрибує діалог, фіксує настрій співрозмовників, радить наступні кроки тощо. Про все це буде нижче.
  4. Дані штучного інтелекту можна швидко проглянути у спеціальному звіті. Його робить наш менеджер відділу турботи про клієнтів для всіх, хто використовує мовну аналітику. 
  5. Щоб побачити більш детальні дані за кожним викликом, треба перейти у картку дзвінка. Для цього достатньо натиснути на дату та час розмови.

Тепер розгляньмо, які дані AI можна подивитися у картці дзвінка, та чим вони корисні Ardmor.

Транскрибація розмови

Штучний інтелект перетворює кожну розмову на текст. Завдяки цьому можна не слухати дзвінок, а швидко прочитати розмову. Як кажуть Ardmor, це одна за найважливіших опцій для них. Також така розшифровка дозволяє знаходити діалоги, де йшлося тільки про певні послуги — наприклад, про заміну вікон.

Якщо натиснути на будь-яку репліку, розмова почне програватися саме з неї. Також текст діалогу можна: завантажити, видалити, копіювати.

кейс Ringostat, транскрибація розмови штучним інтелектом

Стислий підсумок розмови

Стислий підсумок розмови зазвичай складається з кількох речень. Вони містять найважливішу інформацію: про що йшлося в розмові та чим вона закінчилася. Такий висновок можна подивитися у відповідному блоці картки дзвінка чи прямо у звіті. Для цього потрібно навести на відповідний стовпчик:

кейс Ringostat, мовна аналітика, стислий підсумок розмови
Можна дізнатися ключові моменти розмови, навіть не переходячи до картки дзвінка

Настрій діалогу та співрозмовників 

Штучний інтелект розуміє, в якому настрої перебував клієнт та менеджер під час розмови. Також він показує загальний настрій під час діалогу. Ці дані стисло показуються прямо у звіті — тож можна легко відфільтрувати й проаналізувати потенційно проблемні розмови. Наприклад, якщо менеджер чи клієнт були:

  • байдужі;
  • збентежені;
  • відчували негативні емоції тощо.

В картці дзвінка настрій описаний більш детально, ніж у звіті. Тому завжди можна зрозуміти, чому штучний інтелект трактував його саме таким чином:

кейс, мовна аналітика Ringostat, настрій розмови

🦸‍♂️ Отримайте максимум від дзвінків за допомогою штучного інтелекту Ringostat

Ваш особистий помічник покаже, про що говорили з клієнтом і наскільки добре чи погано пройшов діалог. Надасть поради, аби наблизити наступну розмову з клієнтом до виграної угоди.

 

З ШІ Ringostat ви впровадите обслуговування клієнтів на світовому рівні.

Найкращі наступні кроки після дзвінка

Мовна аналітика не просто підбиває підсумок того, що відбулося під час діалогу. Вона також може покращити роботу команди. Цифровий помічник аналізує, про що спілкувався менеджер та замовник, і фіксує їхні домовленості. Або підмічає недоліки та радить, як їх позбутися під час наступного спілкування.

Наприклад, одна з клієнток зателефонувала в Ardmor, щоб замовити заміну скла у вікнах. При цьому вікно було нестандартне, та візуально було складно оцінити, скільки скла у кожному вікні треба замінити та чи містить воно подвійний склопакет. Замовниця запропонувала надіслати фото, щоб в Ardmor змогли оцінити масштаб роботи.

У підсумку розмови штучний порадив:

  • надіслати текстове повідомлення — про що йшлося в розмові — у відповідь на яке клієнтка мала надіслати опис і фото;
  • переконатися, що зображення надійшло, і оцінити масштаб роботи;
  • написати приблизну вартість і наступні кроки для процесу заміни скла.

За потреби такі дані можна використовувати, щоб не забути про домовленості з клієнтом. І не прослуховувати всю розмову, щоб їх пригадати.

кейс, мовна аналітика Ringostat, рекомендовані дії, які радить AI
Приклад рекомендованих дій, які надає штучний інтелект

Відгук клієнта про співпрацю з Ringostat

Про автора

Редактор блогу Ringostat. Автор статей для видань про діджитал та великих ЗМІ про бізнес. Вивчала журналістику в Одеському національному університеті імені І. І. Мечнікова.