Еще год назад у Ringostat появился искусственный интеллект, способный заменить специалиста по контролю качества обслуживания. Инструмент автоматически анализирует телефонные разговоры, находит ошибки и дает советы для улучшения сервиса. А теперь каждый бизнес может обучить искусственный интеллект для собственных целей на внутренних скриптах, инструкциях, документации. Узнайте, как Ringostat AI Супервайзер уже работает и помогает команде GoITeens уменьшать расходы на штат асессоров и анализировать работу трех отделов.
Почему академии понадобился искусственный интеллект
GoITeens ― онлайн-академия, которая уже восемь лет обучает IT-специальностям учеников от 7 до 17 лет. За это время обучение прошли более 50 000 детей.
В академии 14 курсов, и для осознанного выбора будущие ученики сначала общаются с представителями GoITeens. Обычно это происходит по телефону, поэтому компания тщательно контролирует обработку звонков. Ведь именно от качества консультации зависит, захочет ли ребенок учиться и насколько правильно выберет направление.
Ранее средством контроля для GoITeens служили аудиозаписи звонков. Их нужно было прослушать и проставить оценку менеджеру в соответствии с десятками критериев. Но оставалось несколько сложностей.
- Большие затраты времени на контроль разговоров. Диалоги с клиентами иногда длятся 8-11 минут. Если прослушивать хотя бы 10 таких разговоров ежедневно, еще и делая пометки по работе менеджера, на это уйдет около двух часов. К тому же надо анализировать проведение тестовых уроков, которые длятся еще дольше.
- Потребность в штате асессоров. Из-за такой нагрузки контролировать звонки должны были пять специалистов, а это дополнительные расходы на заработную плату.
- Выборочный контроль разговоров. Даже при наличии асессоров все вызовы невозможно проанализировать. Поэтому это приходилось делать наугад, а так можно было не заметить некоторые важные моменты.
- Бесполезное прослушивание звонков, которые на самом деле хорошо обработаны. Было непонятно, какие разговоры действительно требуют внимания. Поэтому команда тратила большую часть времени на вызовы, с которыми не было никаких проблем.
Из-за всего этого GoITeens были заинтересованы в решении, которое бы существенно сократило время на контроль. Оно нашлось у Ringostat AI-платформы телефонии, коллтрекинга и аналитики звонков. Академия уже использовала ее виртуальную АТС, виджет callback и отслеживание звонков. А теперь узнала, что в Ringostat появился и искусственный интеллект для контроля разговоров.
В чем заключалась сложность проекта
- В компании нет одного единого общего сценария разговора. С клиентами разговаривают колл-центр, отдел пробных уроков и отдел продаж. У каждого из них отдельный скрипт, который содержит обязательные этапы. Соответственно и работа отделов должна оцениваться по отдельности.
- Анализировать также надо проведение пробных уроков. При этом разговор может идти по-разному, и вместе с этим должны меняться и критерии оценки. Допустим, если ученик уже проходил какие-то курсы, менеджер должен задать одни вопросы, если нет — то другие.
- Нужно учитывать настроение клиента и сотрудника. У детей настроение сильнее влияет на желание учиться, чем у взрослых. Поэтому менеджер должен задавать обязательные вопросы, чтобы убедиться, всем ли доволен потенциальный студент. Также нужно отслеживать, был ли сотрудник вежливым и дружелюбным, даже если ребенок не всегда внимателен.
Узнав о таких особенностях проекта, наши разработчики предложили Ringostat AI Супервайзер. В рамках этой услуги искусственный интеллект настраивают под конкретную компанию, на основе ее правил и документации. AI был обучен на предоставленных академией данных, с учетом:
- скриптов для каждого отдела;
- этапов, на которые должен делиться разговор для каждого отдела, и обязательных реплик менеджера во время них;
- ключевых словах, которые должны звучать в течение диалога;
- перечня главных моментов разговора, по которым должна оцениваться работа менеджера.
Все это позволило GoITeens получить индивидуальное решение, которое полноценно анализирует разговоры, учитывая их контекст.
По какому принципу работает AI, анализируя разговоры в GoITeens
Расшифровка разговора и определение его этапов
Искусственный интеллект превращает аудио каждого звонка в текст. Также академия загружает в него записи видео пробных уроков. Расшифровка разговора экономит время, так как GoITeens не приходится слушать диалог целиком. Достаточно быстро перечитать текст или найти нужный фрагмент с помощью поиска.
Для AI можно настроить автоматический перевод разговоров на английский. Или использовать транскрибацию на языке оригинала, так как искусственный интеллект поддерживает более 50 языков.
Кроме того, ИИ понимает, когда заканчивается один этап разговора и начинается другой. Поэтому транскрибацию диалога можно также почитать в разбивке по этапам. Это полезно, если нужно проанализировать не весь разговор целиком, а, например, только закрытие сделки или презентацию продукта.
Фиксация краткого содержания разговора и ключевых моментов
Чтобы понять главное из диалога, достаточно проанализировать, предпринял ли менеджер шаги, которые принципиально важны для компании. AI умеет распознавать их в диалоге и фиксировать это в отдельном разделе отчета. Например:
- были ли возражения, какие именно, и как их обработал сотрудник;
- были ли предложены различные варианты оплаты;
- был ли клиент доволен предоставленной информацией ― это оценивается по наличию уточняющих вопросов и настроению.
На последнем пункте задержимся подробнее. Искусственный интеллект может различать общее настроение разговора и отдельно настроение менеджера и клиента. Это крайне важно для понимания, какое впечатление произвело общение на студента. Если его что-то расстроило или не хватило информации, это можно быстро исправить и не допустить, чтобы он отказался от обучения. Если у определенного менеджера клиенты всегда довольны, это повод поделиться его подходом с другими коллегами.
Оценка работы менеджера по чек-листу
Каждый диалог оценивается согласно отдельного чек-листа. Благодаря материалам, предоставленным GoITeens, Ringostat AI Супервайзер различает, какой именно отдел разговаривает со студентом, и применяет соответствующие критерии оценки. Например, если диалог происходит с колл-центром, то не пригласить на пробный урок ― это ошибка. Но это не будет ошибкой для отдела продаж, ведь он обсуждает уже оплату курсов и другие финальные вопросы.
Если менеджер озвучил обязательную реплику, AI отмечает это галочкой, если нет — крестом. Так можно легко убедиться, придерживался ли менеджер скрипта, задав все вопросы, чтобы студент смог определиться с курсом.
Несколько примеров критериев оценки:
- на этапе открытия: поздоровался ли менеджер, познакомился ли с будущим студентом, выяснил ли причину звонка;
- на этапе выявления потребностей: узнал ли об интересах ребенка, ожидаемых результатах от обучения;
- перечислил ли названия релевантных курсов во время общения, чтобы студент имел достаточный выбор;
- предложил ли выбор времени для пробного урока и тому подобное.
Итог разговора и лучшие следующие шаги
Каждый разговор должен заканчиваться четкими договоренностями, даже если потенциальный студент еще не определился с записью на курс. Поэтому искусственный интеллект отдельно фиксирует, чем закончился диалог и советует, что делать дальше:
- итог: например, студент записался на курс;
- была ли закрыта сделка;
- следующие шаги: допустим, связаться с клиентом, когда он выберет расписание и тариф;
- дедлайн.
Все это позволяет избежать ситуации, что какая-то сделка застопорилась. Ведь можно легко свериться, что делать дальше. И менеджер может вспомнить договоренности с конкретным клиентом.
Запись важной информации о студенте
Раньше после звонка приходилось вручную записывать информацию о потенциальном студенте, что занимало дополнительное время. Теперь AI собирает важные данные о ребенке из его ответов или высказываний родителей, которые принимают участие в звонках. Например:
- возраст;
- наличие учебного опыта;
- интересы.
Это, во-первых, экономит время менеджера, а, во-вторых, позволяет проверить, насколько релевантные курсы предложил сотрудник.
Итог внедрения AI для анализа разговоров
С ИИ мы «сужаем круг» и видим, какие диалоги действительно проблемные и требуют доработки. Благодаря этому мы уменьшили штат асессоров и можем сэкономить расходы на заработную плату. Анализ около 300 целевых звонков с использованием ИИ занимает около 10 часов рабочего времени. Мы экономим как минимум 5% рабочего времени на анализ и 5% на поиск именно таких звонков».
