Многие компании сталкиваются с нехваткой квалифицированных кадров. Руководству приходится брать на себя множество дополнительных функций, и на контроль команды остается минимум времени. Однако эту задачу можно поручить искусственному интеллекту. Читайте кейс, как речевая аналитика Ringostat с AI экономит компании Keramis рабочее время каждый день и деньги на заработную плату. Теперь ИИ выполняет функции, для которых понадобилось бы несколько дополнительных работников.
О компании и почему она заинтересовалась искусственным интеллектом
Keramis — интернет-магазин плитки и сантехники. Также на его сайте можно найти:
- напольные покрытия;
- обои;
- светильники;
- двери.
Филиалы магазина находятся во всех крупных городах Украины: Киеве, Харькове, Днепре, Одессе и Львове.
Особенность ниши Keramis — небольшое количество повторных обращений от клиентов, потому что люди в основном делают ремонт раз в 10-15 лет. Также сложность в том, что в сфере товаров для сантехники трудно автоматизировать многие процессы. К примеру, невозможно автоматически получать остатки товаров по всем поставщикам. Поэтому даже если товар есть на сайте, клиент должен звонить, чтобы уточнить его наличие. Из-за этого 70% обращений в компанию — это именно звонки. Также часто нужна консультация менеджера, потому что ремонт — масштабное событие и охватывает множество товаров. А во время звонка специалист может выявить потребности клиента и предложить именно то, что нужно.
Учитывая важную роль звонков в бизнесе, Keramis хотели понять, какая реклама их генерирует. Поэтому сначала обратились к нашей платформе за колтрекингом.
Какие данные предоставляет AI Ringostat для контроля работы менеджеров
Искусственный интеллект Ringostat анализирует каждый звонок и собирает результаты анализа в:
- отчете Ringostat — где ключевая информация показывается при наведении на нужную колонку;
- карточке вызова, которая открывается при нажатии на дату и время разговора — здесь информация дана более развернуто.
С данными ИИ в основном работает совладелец Keramis. И хотя компания сейчас не может создать отдел контроля качества, AI помогает вовремя замечать все важные моменты. Также с данными речевой аналитики работают сами менеджеры, чтобы понимать и устранять свои ошибки.
AI-аналитику можно гибко настроить в личном кабинете Ringostat, как это описано в статье. Однако и базовых настроек, доступных по умолчанию, достаточно для эффективного контроля. Рассмотрим, как их использует Keramis для улучшения работы.
Транскрибация звонка и краткое содержание разговора
Искусственный интеллект автоматически транскрибирует аудио разговоров в текст и переводит. Поэтому диалоги не нужно слушать — можно быстро посмотреть их расшифровку. А нажав на конкретную реплику, услышать, как она звучит в аудио. Для Keramis транскрибация звонка особенно удобна тем, что из нее можно скопировать код товара, озвученный клиентом или менеджером.
В течение недели в Keramis может поступать более 300 звонков. Совладелец компании не может прослушать или перечитать все диалоги, поскольку у него есть и другие обязанности. Однако с AI это не нужно, ведь решение автоматически фиксирует краткое содержание разговора. Чтобы его увидеть, достаточно зайти в карточку звонка или навести курсор на соответствующую колонку, находясь в отчете по AI.
Также искусственный интеллект предоставляет отдельными списками:
- структурированный результат звонка;
- ключевые моменты диалога.
Благодаря этому не нужно тратить много времени на контроль. Можно быстро ознакомиться с итогом звонка и сразу понять, нужно ли его слушать или читать расшифровку.
Оценка за звонок, обнаружение ошибок и положительных моментов
AI Ringostat учитывает, что любой разговор обычно состоит из четырех этапов.
- Открытие. На этом этапе представитель интернет магазина должен поздоровиться и назвать компанию.
- Анамнез. Менеджер выявляет потребности клиента, спрашивает, какой продукт ему нужен и для каких целей.
- Презентация. На данном этапе сотрудник описывает товары и их преимущества покупателю.
- Закрытие. В конце диалога менеджер должен проговорить клиенту следующие шаги. Например: «Я вам сейчас пошлю прайс в Telegram. А завтра перезвоню в 15:00». Также сотрудник должен вежливо попрощаться.
Искусственный интеллект из контекста разговора понимает, на каком этапе сейчас диалог, и учитывает, озвучил ли менеджер все нужные реплики. Чем меньше обязательных действий совершил работник, тем меньше будет оценка за диалог.
Ориентируясь на это, совладелец компании может сразу увидеть проблемные диалоги и проанализировать, что пошло не так. AI показывает ошибки менеджера в отдельном блоке и дополнительно фиксирует, употребляет ли менеджер слова-паразиты или нецензурную лексику. Все ошибки менеджеров команда Keramis затем разбирает на онлайн-встречах.
Также искусственный интеллект фиксирует, что было хорошо в разговоре. Эту информацию можно использовать, чтобы подчеркнуть сильные стороны менеджеров при обработке звонков. Или использовать примеры удачных диалогов при обучении новых менеджеров:
Анализ настроения разговора
Даже при соблюдении всех шагов клиент может иногда остаться разочарованным. К примеру, если его оттолкнула манера общения менеджера. Или, если консультант оставался равнодушным и невнимательным, хотя формально озвучил все нужные реплики.
Чтобы выявлять такие случаи, AI фиксирует общее настроение разговора, а также настроение менеджера и клиента. Руководитель Keramis обязательно обращает на это внимание при анализе диалога — ведь так можно быстро заметить проблему с обслуживанием и исправить ее.
Дальнейшие шаги
Искусственный интеллект автоматически анализирует договоренности менеджера и клиента. На их основе AI составляет советы, какие шаги стоит предпринять после диалога. Сотрудники используют их в будущих разговорах с клиентами, чтобы вспомнить итог разговора.
Ключевые слова
AI фиксирует, какие темы или продукты обсуждались в ходе беседы и выводит эту информацию в блоке «Ключевые слова». Данные о них можно в будущем использовать для настройки контекстной рекламы. Также это помогает еще быстрее понять, о каких товарах шла речь во время разговора.
Передача данных о вызовах в CRM
Руководство Keramis передает практически все данные, собранные искусственный интеллект, в свою CRM-систему. Для этого используется Webhook — механизм оповещения сторонних систем о событиях в Ringostat. Эта технология сначала отправляет данные на сервер Keramis, а оттуда они попадают в CRM. Также благодаря интеграции в CRM-системе фиксируются все звонки, которые осуществляют и принимают менеджеры.
Данные искусственного интеллекта передаются в виде комментариев или сразу прикрепляются к лиду или сделке — в зависимости от того, что открыто в CRM-системе по конкретному номеру телефона. Также менеджер автоматически получает в CRM рекомендации, предоставленные AI, и список ошибок.
Таким образом руководство Keramis может проанализировать почти все звонки в привязке к конкретным сделкам. Часто оказывается, что менеджер просто «не дожал». Такие случаи быстро разбираются с командой и исправляются, благодаря чему удается доводить клиентов до покупки.
Теперь благодаря AI мы можем охватить все диалоги и высвободить много времени на другие дела. Искусственный интеллект заменяет мне почти пол подразделения по контролю качества обслуживания, то есть пару работников. На созвонах с менеджерами мы обсуждаем аналитику AI и усовершенствуем нашу коммуникацию с клиентами.
Результат — постепенное увеличение конверсии со звонков в продаже. Раньше она была неутешительна, но надеюсь, что скоро вырастет вдвое или больше. Если говорить о деньгах — это очень много. Поэтому, по нашему опыту, AI многократно оккупируется».
