БізнесуПро digital

Яких помилок найчастіше припускаються менеджери з продажів при спілкуванні з клієнтами: аналіз 50 000 розмов за допомогою AI

Жодна людина не здатна проаналізувати десятки тисяч розмов. А штучний інтелект — цілком, і доволі швидко. Ringostat першим в Україні провів дослідження, використовуючи AI для аналізу діалогів менеджерів з клієнтами. Основу дослідження склала вибірка у 50 000 розмов з понад 1 млн дзвінків. Дізнайтеся, яких помилок частіше за все припускаються команди та як це впливає на настрій клієнтів та продажі. Також ми запитали експертів з консалтингових компаній, як позбутися цих проблем та покращити обслуговування.

Час читання: 35 хвилин
  1. Зріз: наскільки бізнес зацікавлений впровадженням AI у відділі продажів
  2. Як відбувається оцінка комунікації штучним інтелектом
  3. Результати дослідження
  4. Загальні помилки, яких припускаються менеджери
  5. Які позитивні моменти були у діалогах
  6. Як настрій менеджера впливає на настрій клієнта та готовність здійснити покупку
  7. Оптимізація продажів за допомогою AI: як позбутися помилок та заощадити ресурс

Ringostat (частина Netpeak Group) — українська AI-платформа телефонії, колтрекінгу та аналітики дзвінків. 

В основі дослідження — дані користувачів, зібрані нашою мовною аналітикою з AI. Це інструмент, який автоматично аналізує розмови, дозволяє компаніям економити ресурси та покращувати якість обслуговування. В рамках дослідженні ми розглянули розмови менеджерів компаній з різних ніш з їх клієнтами. 

Мета дослідження — перевірка гіпотези про те, що в багатьох бізнесах існують типові помилки, виокремлення та усунення яких мають привести для відносно простого та ефективного покращення процесів. 

Зріз: наскільки бізнес зацікавлений впровадженням AI у відділі продажів

Штучний інтелект у всіх на слуху, але чи справді бізнес готовий брати його на озброєння? Аби це з’ясувати, ми проаналізували інтерес до нашого AI за 2023-2024 роки. Ringostat першим в Україні представив штучний інтелект, вбудований в бізнес-телефонію. Тож за інтересом до нього можна судити про попит на подібні рішення в цілому.

За два роки відчутна частка компаній зацікавилася впровадженням Ringostat ШІ у відділі продажів. При цьому підключили рішення близько третини від усіх зацікавлених. Ми бачимо активне використання AI в таких нішах: 

  • товари та послуги для дому;
  • автотематика та спецтехніка;
  • логістика;
  • медицина та здоров’я;
  • професійні послуги (HR-послуги, юридичні тощо);
  • освіта;
  • товари широкого вжитку;
  • промисловість та виробництво;
  • IT-сервіси;
  • нерухомість.

Чому ж лише третина з зацікавлених компаній підключає ШІ для аналізу діалогів? Найпопулярніші причини відмови, які озвучують представники бізнесу, розподілилися таким чином:

  • дорого або невигідно — 34%; 
  • достатньо того контролю, що є — 19%; 
  • не хочуть нічого міняти, тому неактуально — 19%; 
  • вважають, що AI замінить власне рішення — 10%;
  • нема потреби в контролі — 10%;
  • вважають, що AI замінить людина — 8%.
 AI для аналізу діалогів, чому бізнес не наважується підключити IS

🤖 Скористайтеся першою в Україні бізнес-телефонію зі штучним інтелектом

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

Як відбувається оцінка комунікації штучним інтелектом

Спочатку розгляньмо, які параметри може аналізувати мовна аналітика з AI.

Можна налаштувати кілька профілів для оцінки за різними метриками в рамках одного проєкту. Це стає у пригоді, коли треба оцінювати розмови різних відділів або, припустимо, різних співробітників, які спілкуються з клієнтами іноземними мовами. Нижче описано, що саме можна налаштувати для кожного профілю.

AI для аналізу діалогів, налаштування профіля для штучного інтелекта Ringostat
  1. Можна обрати, як буде транскрибуватися дзвінок: оригінальною мовою, або AI буде розшифровувати розмову англійською.
  2. Можна перекладати аналіз дзвінків на одну з 8 мов.
AI для аналізу діалогів, переклад дзвінків штучним інтелектом

В Умовах для аналізу можна налаштувати, які саме дзвінки будуть аналізуватися в рамках даного профілю. Для цього можна задати правила або обрати наявні шаблони: для цільових, успішних дзвінків або викликів через callback.

AI для аналізу діалогів, шаблони налаштувань штучного інтелекта Ringostat

В Налаштуваннях аналітики можна обрати, які параметри будуть враховуватися при аналізі. Для цього треба поставити галочки напроти тих, що вам потрібні.

AI для аналізу діалогів, налаштування штучного інтелекту Ringostat

Також обрані метрики можна налаштувати. Розгляньмо це на прикладі параметра «Оцінка за дзвінок». Розмова менеджера та клієнта частіше за все поділяється на етапи: 

  • відкриття; 
  • виявлення потреб та обставин клієнта; 
  • презентація;
  • закриття.

На кожному з них співробітник має озвучити певні фрази. AI налаштований таким чином, щоб розуміти, який етап зараз відбувається та чи правильно поводиться менеджер. Проте користувачі можуть надати штучному інтелекту більше інформації, вписавши її в поля, показані нижче:

AI для аналізу діалогів, аналіз кожного етапу розмови в Ringostat

Також в налаштуваннях AI можна вказати, обов’язкові фрази, що мають проговорити менеджери при спілкуванні з клієнтами, вписати стоп-слова, заборонені в вашій компанії. Можна надати AI контекст для транскрипції та аналітики, щоб дані були точнішими.

AI для аналізу діалогів, налаштування ШІ Ringostat для аналізу обов'язкових фраз
Фрагмент налаштувань AI

Крім того, можна обрати одну з 6 мовних моделей ШІ, які будуть здійснювати аналіз для конкретного профілю: Claude Sonnet, Claude Opus, Claude Haiku, Chat GPT 4 Turbo, Chat-4o, Chat-4o mini. 

У дослідженні ж ми сфокусувались на параметрах, які використовує більшість наших клієнтів.

Результати дослідження

Яку оцінку зазвичай отримують діалоги

Як ми писали вище, аналіз дзвінків за допомогою ШІ включає загальну оцінку діалогу. Як вона рахується? На кожному з етапів розмови (відкриття, виявлення потреб тощо) співробітник має озвучити певні фрази. Наприклад, на заключному етапі бесіди треба повноцінно попрощатися, а не сказати «Угу, домовились» та покласти слухавку. 

AI розуміє з контексту розмови, коли починається та закінчується певний етап. Залежно від поведінки менеджера, за етап нараховується певний бал. Бали за кожен з них сумуються — таким чином, ми отримуємо загальну оцінку за обробку дзвінка. Максимальна можлива оцінка за розмову (при стандартних налаштуваннях) — 5 балів, мінімальна — 1 бал.

Як виявилося, ситуація невтішна. Середня оцінка, яку отримали проаналізовані розмови — лише 2 з 5 балів, 77% розмов мають оцінку 3 та нижче, а ідеально було оброблено лише 1% діалогів.

AI для аналізу діалогів, скільки балів отримують менеджери за обробку дзвінків

Як бачимо, команди зазвичай роблять чимало помилок, і через це бізнес заробляє менше, ніж міг би. А тепер ретельніше зануримося в конкретні помилки на кожному етапі розмови.

Яких помилок припускаються менеджери на кожному етапі розмови

Помилки працівників на початковому етапі розмови

На першому етапі менеджер має повноцінно привітатися з клієнтом, назвати своє ім’я та назвати компанію тощо. Таким чином, у покупця створюється враження, що він звернувся в серйозну компанію. Ба більше — це стандарт комунікації в бізнесі, і коли розмова починається просто з «Алло», це одразу погіршує імідж. У клієнта взагалі можуть виникнути сумніви, чи він правильно набрав номер.

Проте виявилося, що навіть такі прості дії ігноруються відділами продажів. Перший етап розмови взагалі став рекордсменом за загальною кількістю помилок: 

  • частіше за все менеджери не представляються, коли беруть слухавку; 
  • в понад третині випадків — не називають компанію; 
  • у 20% випадків не запитують при вихідному дзвінку, чи зручно клієнтам розмовляти; 
  • у 11% випадків — не обтяжують себе повноцінним привітанням на кшталт «Добрий день».
AI для аналізу діалогів, помилки менеджерів на початковому етапі розмов

Помилки менеджерів на етапі з’ясування потреб клієнтів

Для продажу треба чітко розуміти, що саме потрібно клієнту. Неможна просто озвучити перелік товарів та їхню ціну — таким чином, буде дуже низька ймовірність потрапити в потреби потенційного покупця. Саме тому варто ретельно розпитувати клієнта, щоб запропонувати йому відповідний продукт чи послугу. Наприклад, під час продажу квартири варто уточнити, хто там планує жити. Адже у родини з дітьми — одні потреби, а у пари пенсіонерів — зовсім інші.

Також отриману інформацію важливо підсумувати. Це допомагає менеджеру уникнути непорозумінь та переконатися, що він правильно зрозумів усі потреби та очікування клієнта. Коли працівник проговорює потреби вголос, замовник може виправити неточності чи додати важливі деталі.

Однак, провівши аналіз дзвінків за допомогою AI, ми помітили, що цим часто нехтують.

  1. Більш ніж в половині випадків менеджер з’ясував потреби клієнта, але не підсумував отриману інформацію. Наприклад, варто було б сказати: «Отже, якщо я правильно зрозумів, ви шукаєте рішення, яке дозволить [ключова потреба клієнта], і вам важливо, щоб це було [додаткові деталі чи критерії]. Чи правильно я розумію?». 
  2. В 38% випадків менеджери збирали інформацію лише частково. При цьому вони пропускали важливі аспекти потреб клієнту або розпитували покупців хаотично, чи перемикалися на іншу тему.
  3. В 5% випадків працівники взагалі не розпитували клієнтів про потреби та обставини покупки.
AI для аналізу діалогів, яких помилок припускаються менеджери на етапі виявлення потреб

🦸‍♂️ 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.

Помилки менеджерів на етапі презентації

На етапі презентації, коли ви вже знаєте потреби покупця, важливо показати сильні сторони бізнесу та товару. Наприклад, менеджер може розповісти, що:

  • компанія вже N років на ринку;
  • в ній працюють тільки люди з вищою професійною освітою або з певними нагородами та дипломами;
  • бізнес продає тільки сертифіковані продукти;
  • до кожного товару надається гарантія або подарунок тощо.

Це дозволяє не тільки розповісти про плюси вашої пропозиції, але й заздалегідь опрацювати заперечення. Наприклад, якщо товар дорогий, важливо розповісти, що до нього додається повна комплектація тощо. Які ж помилки показав ШІ в продажах на цьому етапі?

  1. На наш подив, в 46% випадків менеджер не надав інформацію про продукт. Хоча це є головне в бесіді з покупцем.
  2. У 26% випадків не презентував компанію, розповівши про її сильні сторони.
  3. В близько чверті випадків презентація взагалі не була проведена: ані про продукт, ані про компанію.
  4. В 3% випадків менеджер не адаптував презентацію до потреб клієнта, просто механічно озвучивши переваги.
  5. В 1% випадків презентація була незрозумілою — наприклад, з безліччю складних технічних термінів.
AI для аналізу діалогів, яких помилок припускаються менеджери на етапі презентації

Помилки менеджерів на етапі закриття розмови

Завершення розмови — не та ситуація, коли можна розслабитися та «видихнути». Адже цей етап підсумовує враження від вашої компанії та вирішує, як клієнт буде співпрацювати з вами — і чи буде взагалі. Проте частина менеджерів з продажів не до кінця це усвідомлюють.

  1. У переважній більшості випадків працівники не підбивали підсумки розмови. Тобто не проговорювали, про що йшлося. Наприклад «Отже, вам потрібні онлайн-уроки англійської для програмістів, які проводилися б ввечері вівторка та п’ятниці. Ми вам запропонували…».
  2. В 17% випадків менеджери не озвучували наступні кроки, які мають зробити вони або клієнти. Хоча це є вкрай важливим, інакше замовник не зрозуміє, яких домовленостей ви досягли.
  3. Також траплялися ситуації, коли менеджер описав наступні кроки, але абстрактно. Наприклад, сказав, що надішле комерційну пропозицію, але не сказав коли та куди.
AI для аналізу діалогів, помилки менеджерів на етапі завершення розмови

Загальні помилки, яких припускаються менеджери

Можна використовувати дані ШІ для поліпшення обслуговування клієнтів в цілому. Для цього треба звернути увагу на дані про загальні помилки — які не обов’язково можуть стосуватися певного етапу. Розгляньмо, на які типи розподіляються подібні помилки.

  1. Понад половина загальних помилок — недостатня підготовка менеджера до розмови. Співробітник не володіє базовою інформацією про клієнта або продукт, через що розмова виглядає непрофесійною, а клієнт мусить пояснювати базові речі.
  2. У 18% випадків відсутня конструктивна комунікація з покупцем. В такому випадку менеджер просто веде монолог, ніяк не підлаштовуючись під покупця, та розмова є односторонньою.
  3. В 7% випадків працівник був надто формальним, жорстко слідуючи скрипту розмови та не намагаючись зрозуміти покупця.
  4. Трохи рідше траплялася ситуація, коли менеджер ігнорував важливі питання, які порушував замовник. Наприклад, клієнт питав про функції, а працівник відповідав поверхнево та поспішав змінити тему.
  5. З тією ж частотою менеджери не дотримувались етикету. Наприклад, грубо відповідали та перебивали покупця.
  6. В 5% випадків співробітники неправильно або незрозуміло доносили інформацію. В таких ситуаціях репліки менеджера були заплутаними або суперечливими.
  7. В 4% випадків пояснення співробітника були надто складними. Наприклад, включали велику кількість технічних термінів, незрозумілих для клієнта-початківця.
  8. У 2% випадків менеджер не намагався налагодити контакт з покупцем і не проявляв емпатії. Співробітник виглядав відстороненим та незацікавленим.
AI для аналізу діалогів, яких загальних помилок припускаються менеджери при розмовах з клієнтами

Також аналіз дзвінків за допомогою AI показав, що у понад 10% діалогів виявлені слова-паразити: «Ну», «Еге ж», «Коротше» тощо. Проте це достатньо непоганий результат, бо таких помилок небагато.

Які позитивні моменти були у діалогах

Звісно, проаналізовані розмови складалися не лише з помилок. Менеджери часто проявляли свої найкращі якості, і це позитивно впливало на настрій клієнтів. Частіше за все ШІ для аналізу діалогів показував, що співробітники були ввічливі. Також багато команд демонстрували швидкість, професіоналізм, надавали вичерпну інформацію покупцям та радили альтернативні варіанти, якщо потрібний товар був відсутній. Значно рідше траплялися випадки уважності для клієнта, розуміння його ситуації, дружелюбність та вміння робити детальну презентацію.

AI для аналізу діалогів, сильні сторони менеджерів під час розмови з клієнтами

Як настрій менеджера впливає на настрій клієнта та готовність здійснити покупку

Можна перевірити не тільки ефективність менеджерів із застосуванням AI, але й настрій співрозмовників. Мовна аналітика Ringostat здатна розпізнавати, як налаштований менеджер і клієнт та в якому тоні відбувалася розмова загалом. Для початку подивимось, як розподілився настрій працівників в усіх розмовах:

  • професійний — 31%;
  • нейтральний — 25%;
  • допомагаючий — 15%;.
  • невпевнений — 9%.
  • спокійний — 5%.
  • ентузіастичний — 4%.
  • розгублений — 4%.
  • доброзичливий — 3%.
  • наполегливий — 2%.
  • різні варіанти негативу: непрофесійний, стурбований, поспішний, роздратований, розчарований — 2%.

Також в рамках дослідження ми попросили Claude AI знайти закономірності між настроєм менеджерів та клієнтів. В таблицях нижче показано, як часто певний настрій менеджера співпадав з певним настроєм клієнта. В колонках показаний %* від усіх випадків, коли у працівника був певний настрій.

Першими розглянемо випадки, коли менеджер був налаштований неконструктивно або непрофесійно. Закономірно, що в таких ситуаціях і у клієнтів частіше за все виникав негатив:

AI для аналізу діалогів, коли неконструктивний настрій менеджерів призводив до негативу у клієнтів
* Тут і нижче в таблицях показані дані, де співпадіння настроїв менеджера та клієнта траплялося найчастіше

Коли ж працівник був активним, дружнім та намагався допомогти — це позитивно впливало на настрій клієнтів:

AI для аналізу діалогів, коли правильний настрій менеджерів позитивно впливав на клієнтів

Впровадження AI у відділі продажів допомогло виявити й дещо неочікуване. Дії команди, які здаються логічними, не завжди позитивно впливають на хід розмови. Наприклад, нейтральність працівника часто призводить до збереження нейтрального настрою клієнта та його байдужості щодо покупки. А надмірна наполегливість, коли клієнт невпевнений, здебільшого не покращує загальний настрій розмови — а іноді навіть призводить до напруженості. Тому менеджерам важливо проявляти емпатію та гнучко адаптуватися до того, як налаштовані потенційні покупці. 

AI для аналізу діалогів, як ніби то правильні менеджери призводять до негатива від клієнтів

Оптимізація продажів за допомогою AI: як позбутися помилок та заощадити ресурс

Як показало дослідження, команди можуть припускатися безлічі помилок. Якщо контролем займається людина, помітити їх всі просто неможливо. В цьому плані переваги AI для бізнесу очевидні.

Заощаджуйте час та заробітну платню

Часто в компанії контролем відділу продажів займається керівник або тімлід. Наприклад, для аналізу дзвінків він має:

  • відібрати діалоги, які варто перевірити — наприклад, підозріло короткі або надто довгі;
  • прослухати розмову, періодично ставлячи на паузу;
  • вручну переписати цитати, які містять помилки;
  • скласти фідбек щодо обробки дзвінка.

Завдяки ж AI розмови не треба слухати — штучний інтелект їх транскрибує та фіксує стислий сенс діалогу. З нього можна одразу зрозуміти, які дзвінки справді варто проаналізувати. Також ШІ записує помилки та що було добре під час розмови. Керівнику достатньо прочитати цю стислу інформацію та скопіювати її співробітнику, якщо це потрібно для виправлення недоліків. Команда може й сама перевіряти якість своєї роботи у звітах AI.

Через це у керівника залишається менше часу на інші завдання — продажі великим клієнтам або зміну стратегії. Якщо ж доручити контроль розмов AI, цінний час топа можна значно зекономити.

AI для аналізу діалогів, скільки часу заощаджує штучний інтелект

Наприклад, цей кейс розповідає, як Центр слуху відтепер заощаджує втричі менше часу на контроль дзвінків.

До того ж можна зекономити ще й витрати на заробітну платню. Вам не доведеться наймати додаткових супервайзерів, щоб охопити усі розмови. Або можна частково скоротити штат працівників, які займаються контролем якості діалогів. Наприклад:

  • комп’ютерна школа скоротила штат асесорів;
  • а інтернет-магазину не довелося наймати двох додаткових супервайзерів.

Контролюйте 100% розмов

Коли в компанію надходять десятки, сотні чи тисячі дзвінків на тиждень, людина просто не здатна проаналізувати їх усі. Зазвичай контроль в таких ситуаціях відбувається вибірково. Серед всіх дзвінків супервайзер випадково обирає 10-20% та прослуховує. Проте так бізнес ризикує не помітити щось важливе. 

Зі штучним інтелектом ви можете не сумніватися, що отримаєте аналіз усього обсягу розмов. Ба більше — він допоможе проконтролювати навіть розмови, що відбуваються різними мовами. AI розуміє понад 50 мов, транскрибує розмови вибраною мовою або перекладає їх англійською.

Аналізуйте тільки ті розмови, які справді варті уваги

Коли дзвінки аналізує супервайзер, він буквально не знає, що саме аналізувати. Через це він обирає діалоги навмання — припустимо два перших та два останніх за попередній день. Але головний секрет ефективного контролю — чітко знати, на які розмови звертати увагу, та не гаяти часу на інші.

Як ми вже показували в дослідженні, AI:

  • ставить загальну оцінку за діалог та за кожен його етап;
  • знаходить помилки на кожному етапі розмови та протягом усього діалогу;
  • фіксує настрій розмови та окремо кожного співбесідника.

Достатньо лише відфільтрувати діалоги, де показники нижче норми, та ви зможете сфокусуватися лише на тому, що варто уваги. Таким чином, ви заощаджуєте час та точно не упустите нічого важливого. Наприклад, для керівництва охоронної компанії важливі діалоги, де фігурують слова «додаток» або «акція». Адже ШІ окремо фіксує ключові слова, про які йшлося в розмові. Такі діалоги прослуховуються з особливою увагою, щоб проконтролювати, як менеджер описує конкретні моменти.

Усувайте помилки та покращуйте якість обслуговування

Оптимізація продажів за допомогою ШІ можлива ще й тому, що ви чітко побачите помилки команди. Знаючи конкретні недоліки, ви зможете вчасно їх усунути. Численні клієнти Ringostat вже змінили скрипти розмов на основі даних ШІ, щоб підвищити продажі. 

Наша платформа й сама використовує власний AI — наприклад, для контролю того, як відділ продажів проводить демонстрацію можливостей Ringostat потенційним клієнтам. Завдяки цьому ми постійно покращуємо підхід до демо — щоб воно було максимально зрозумілим та корисним для майбутніх користувачів.

Окрема зручність в тому, що ви самі обираєте, яких менеджерів чи відділи контролювати, та за якими параметрами. Наприклад, ви можете за різним принципом оцінювати техпідтримку та відділ продажів, роботу новачків та більш досвідчених працівників. Також можна налаштувати, щоб розмови команд, що спілкуються з покупцями різними мовами, транскрибувалися чи перекладалися по-різному.


Хочете оцінити переваги ШІ для бізнесу вже зараз? Спробуйте мовну аналітику Ringostat з AI.

🤖 Скористайтеся першою в Україні бізнес-телефонію зі штучним інтелектом

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