Ваш отдел продаж работает, менеджеры ежедневно отчитываются о многочисленных звонках от потенциальных клиентов, а план продаж месяц за месяцем выполняется лишь на 70-80%? Многие руководители продаж полагаются на интуицию вместо точных данных. Между тем существует несколько важных метрик, которые могут дать полную и объективную картину работы команды. И нет, это не просто «количество звонков в день» — речь о понимании того, что из 50 возможностей лишь часть превращается в реальный бизнес.
- 1. Call Response Rate: почему «взял трубку» не равно «обработал лида»
- 2. Real-time Activity Monitoring: действительно ли работает ваша команда?
- 3. Call-to-Deal Conversion Rate: когда количество проигрывает качеству
- 4. AI-Powered Call Quality Score: иногда искусственный интеллект понимает лучше человека
- 5. Individual Performance Deep Dive: персонализированный подход к развитию каждого менеджера
- Техническое внедрение: от простого к сложному
- Заключение
1. Call Response Rate: почему «взял трубку» не равно «обработал лида»
Все знают, что пропущенный звонок — это подарок конкуренту, и каждый руководитель стремится снизить количество пропущенных вызовов до нуля. Но даже если менеджер отчитывается о 50 принятых или совершенных звонках в день, это не обязательно означает множество новых заключенных сделок. Иногда проблема не в количестве обращений, а в том, как менеджеры работают с каждым.
Метрика Call Response Rate показывает процент обращений, которые действительно превратились в полноценную дальнейшую работу с лидом. Чтобы посчитать, возьмите количество звонков, по которым создан лид или поставлена задача, и разделите на общее количество входящих звонков. Умножьте на 100% — и получите реальную картину работы команды.
Вот формула:
Conversion Rate = (Количество закрытых сделок / Количество целевых звонков) × 100%
По нашим наблюдениям, разница между «ответил на звонок» и «обработал лида» может быть существенной — иногда менеджер берет трубку или звонит, но не создает задачу на следующий контакт или не фиксирует результат в CRM. Данные теряются, а возможности продаж упускаются.
Современная IP-телефония, интегрированная с CRM, делает этот подсчет автоматическим. Более того, именно благодаря интеграции такие действия, как внесение данных в систему, создание контакта, постановка задач и напоминания о следующем контакте, происходят автоматически. Если звонок был пропущен, система поставит задачу «Перезвонить». Вам не придется полагаться на память и пунктуальность менеджеров — рутину выполнит настроенный инструмент, а менеджеры могут сосредоточиться непосредственно на продажах.
2. Real-time Activity Monitoring: действительно ли работает ваша команда?
Удаленная работа полностью изменила привычные процессы — руководитель не может просто подойти к столу менеджера и увидеть, чем он занимается. Но потребность в контроле работы остается — для понимания нагрузки команды и отслеживания хода выполнения задач.
Real-time Activity Monitoring — это система отслеживания текущей активности менеджеров в рабочих инструментах. Отчет покажет, кто сейчас онлайн, а кто в статусе «Не беспокоить», кто разговаривает с клиентом, кто работает с CRM, кто может принять следующий вызов. Система фиксирует реальную рабочую активность — вплоть до продолжительности каждого телефонного разговора.
JayJay, образовательная платформа из Индонезии, является примером эффективного использования метрики. Менеджеры работают из разных уголков страны, и руководству требовалось четкое понимание, кто доступен для обработки звонков прямо сейчас. Данные из системы телефонии передаются в собственные отчеты по эффективности менеджеров. Благодаря real-time данным руководство может мгновенно перераспределять нагрузку между сотрудниками.
Другой клиент Ringostat, продавец крепежных элементов Dinmark, использует отчет «Сотрудники в реальном времени» для балансировки нагрузки команды. Это позволяет руководству понимать реальную картину работы и оперативно реагировать на пиковые нагрузки.
Что на самом деле показывает эта метрика? Во-первых, сколько времени менеджер реально проводит в CRM и телефонии. Во-вторых, распределение между активными звонками и временем работы менеджеров над другими задачами. В-третьих, статусы доступности, которые помогают понять, может ли сотрудник взять следующий вызов.
Также метрика может раскрыть незаметные ранее паттерны работы команды. Например, можно заметить, что пиковая нагрузка на команду приходится на 10-12 часов, когда все пытаются «разогнаться», создавая очереди из звонков.
Читайте также — Отчет о звонках в реальном времени: 5 способов использования для real-time контроля команды.
3. Call-to-Deal Conversion Rate: когда количество проигрывает качеству
Один менеджер совершает 100 звонков и закрывает 2 сделки. Другой совершает 50 звонков и закрывает 5 сделок. Кто работает лучше? Ответ очевиден. Но многие руководители продолжают фокусироваться исключительно на количестве выполненной работы, закрывая глаза на настоящую результативность — сделки.
Формула метрики Call-to-Deal Conversion Rate:
Conversion Rate = (Количество закрытых сделок / Количество целевых звонков) × 100%
MONLIS, сеть салонов красоты в Мюнхене, кардинально изменила подход к оценке работы команды. Вместо подсчета звонков они сосредоточились на конверсии из звонка в запись в салон. Результат — конверсия выросла с 30-40% до 55-60%. Секрет простой: нужно анализировать не просто количество контактов, а качество, а также источники поступления обращений. Благодаря точным данным об источниках звонков, которые предоставляет коллтрекинг, MONLIS смогли оптимизировать рекламный бюджет и сосредоточиться на самых эффективных каналах.
Анализировать конверсию из звонка в сделку салону MONLIS помогает, как ни странно, и искусственный интеллект. Например, рассылка по базе существующих клиентов неожиданно показала высокую конверсию в звонки — это казалось успехом. Но речевая аналитика помогла понять, что пользователи просто неправильно поняли рекламное сообщение и просили скидки на совершенно другие процедуры, чем предлагались в рассылке.
Так что высокие показатели количества звонков не всегда свидетельствуют о качестве лидов.
Компания Keramis, интернет-магазин плитки и сантехники, столкнулась именно с такой проблемой. Менеджеры принимали свыше 300 звонков в неделю, но конверсия в продажи оставалась неутешительной. Контролировать такое количество разговоров было невозможно, поэтому руководство долго не понимало, почему настолько активная команда не показывает соответствующих результатов.
Менеджеры могли пропускать этапы продаж, неправильно обрабатывать возражения, не доводить разговор до логического завершения.
Вот почему так важно анализировать не только количество принятых звонков, но и другие показатели. В частности, интересной может быть зависимость конверсии от продолжительности разговоров. Например, звонки короче 2 минут редко приводят к сделкам — менеджеру просто не хватает времени для полноценной презентации. Но и долгие разговоры вовсе не свидетельствуют о профессионализме менеджера.
4. AI-Powered Call Quality Score: иногда искусственный интеллект понимает лучше человека
Проблема Keramis не уникальна — контролировать качество каждого разговора просто невозможно. Даже если прослушивать 10% звонков, это займет часы ежедневно и не гарантирует выявления всех проблем.
Но искусственный интеллект помогает изменить подход и получить желаемые данные, мгновенно анализируя 100% разговоров и раскрывая настоящие причины низкой конверсии.
Именно AI-анализ помог Keramis понять, что проблема не в количестве звонков, а в систематических ошибках менеджеров. Искусственный интеллект выявил закономерности, которые невозможно было заметить при точечном, выборочном контроле. Результат — постепенное увеличение конверсии из звонков в продажи.
AI-Powered Call Quality Score — это комплексная оценка каждого разговора по десяткам критериев одновременно.
Формула выглядит просто, но за ней стоит сложная работа алгоритмов:
Quality Score = (Сумма баллов по критериям / Максимальное количество баллов) × 100%
Искусственный интеллект, обученный на внутренних правилах и скриптах компании, будет автоматически анализировать, как менеджер соблюдает скрипт разговора, правильно ли обрабатывает возражения клиента, какое настроение царит во время диалога с обеих сторон. Система также отслеживает продолжительность каждого этапа разговора, фиксирует ошибки или использование запрещенных фраз. И выставляет оценки — без участия человека.
Критерии могут иметь разный вес — например, пропуск этапа выявления потребностей клиента «стоит» больше баллов, чем забытое приветствие.
Например, Hillel IT School разработали градационную систему, где приветствие и называние имени дает 0,5 балла, отработка возражения — 1 балл, а отправка счета — целых 8 баллов. Ведь не все этапы разговора одинаково влияют на результат. Каждый этап разговора приносит определенное количество баллов, которые затем складываются в итоговую оценку диалога. Анализ нескольких таких диалогов создает полный профиль работы менеджера.
GoITeens, международная IT-академия для детей, также создала продуманную систему контроля, где искусственный интеллект оценивает каждый урок почти по 20 критериям. AI проверяет, актуализировал ли преподаватель знания в начале, сделал ли интересный анонс следующего урока, соблюдал ли последовательность элементов обучения.
Система анализирует настроенность сотрудника на разговор, тон общения, индивидуальный подход к клиенту, качество объяснений. Если преподаватель обращается к ученику по имени в течение урока — это плюс. Если использует жаргон или долго подбирает слова — минус баллы.
Центр слуха «Беттертон» настроил AI на анализ по 15+ критериям с автоматическим выделением проблемных диалогов. Система сократила время контроля втрое, но главное — дала возможность выявлять закономерности, которые человек может пропустить. Например, что определенные фразы в презентации услуг коррелируют с более высокой конверсией. Или что качество разговоров зависит от времени суток и дня недели. Это уровень анализа, недоступный при ручном контроле.
5. Individual Performance Deep Dive: персонализированный подход к развитию каждого менеджера
Общие тренинги для команды могут быть мало эффективными, поскольку каждый менеджер имеет собственные сильные и слабые стороны. Персональная аналитика позволяет создавать индивидуальные планы развития, фокусируясь на конкретных навыках.
Метрика Individual Performance Deep Dive — это комплексная система оценки каждого менеджера по нескольким параметрам одновременно. В отличие от общих KPI типа «количество звонков», эта метрика объединяет несколько уровней. Например, так эта метрика отслеживается в команде продаж Ringostat:
- операционная эффективность: как быстро обрабатываются лиды, соблюдаются ли процедуры;
- качественные показатели: как проводятся разговоры, правильно ли обрабатываются возражения.
Первый уровень — автоматизированные дашборды, помогающие отслеживать «операционку» в режиме реального времени. Например, не задерживается ли лид в определенном статусе дольше допустимого срока, выполняет ли менеджер все обязательные контакты перед проигрышем сделки — пять звонков в разное время и электронное письмо после первой и последней неудачных попыток. Система автоматически генерирует уведомления о нарушении процедуры.
Второй уровень — качественный анализ работы менеджеров продаж. Дважды в месяц руководитель проверяет соответствие записей в CRM реальным разговорам, правильность обработки возражений, соблюдение временных стандартов. На основе этого каждый менеджер получает оценку. Если она выше 90%, сотрудник работает правильно и не нуждается в дополнительном внимании.
Подробнее читайте в статье — Регламент по работе в CRM: зачем нужен и как создать.
Keramis использует похожий подход — AI от Ringostat анализирует, кто из сотрудников соблюдает все этапы продаж, кто умеет обрабатывать возражения, а кому нужно дополнительное обучение по презентации товаров.
Самое интересное открытие — существует прямая корреляция между соблюдением операционных стандартов и результатами продаж. Менеджеры, которые регулярно выполняют все процедуры, обычно также перевыполняют план. Это подтверждает, что Individual Performance Deep Dive — не просто контроль ради контроля, а инструмент для реального улучшения результатов.
Техническое внедрение: от простого к сложному
Начать отслеживание метрик можно с базовых инструментов — IP-телефония, интегрированная с системой CRM, даст вам данные для отслеживания первых трех метрик. Современные системы, такие как Ringostat, автоматически собирают и структурируют данные.
Обратите внимание: именно автоматизированный сбор данных имеет смысл. Менеджеры должны тратить рабочее время на продажи, а не на заполнение отчетов. Если менеджер тратит свыше 20% времени на «бумажную работу», система настроена неправильно. Каждое действие по фиксации результатов звонка, созданию задач, обновлению статусов должно происходить автоматически или в один клик.
Продвинутый уровень включает AI для транскрипции и анализа 100% разговоров по десяткам критериев, real-time дашборды, автоматические уведомления об ошибках и отклонениях.
Главный совет — не пытайтесь внедрить все сразу. Начните с 2-3 метрик, которые больше всего резонируют с текущими проблемами команды. Если план продаж систематически не выполняется, начните с отслеживания Call-to-Deal Conversion, чтобы понять, где теряются сделки. Если клиенты жалуются на невозможность дозвониться — фокус на Call Response Rate. Если подозреваете проблемы у отдельных менеджеров — стоит выстраивать Individual Performance Deep Dive, который покажет конкретные недостатки.
Заключение
Эти 5 метрик дают вам реальный контроль над командой продаж без превращения в микроменеджера. Продуманные, четко настроенные системы работают автоматически, генерируя точные и полные данные для принятия решений. Вместо ежедневных вопросов к сотрудникам «как дела с планом продаж?», вы получаете не только ответы, но и рычаги влияния. Своевременно, без микроменеджмента и ручной аналитики.
