Торік Ringostat стала першою в Україні платформою, що доповнила бізнес-телефонію штучним інтелектом. Це допомогло нашим клієнтам скоротити витрати часу на контроль роботи з дзвінками. Тепер у Ringostat доступна послуга Ringostat AI Supervisor, в рамках якої ми навчаємо штучний інтелект для потреб конкретного бізнесу. Прочитайте, як це працює для Hillel IT School. Компанія має високі вимоги щодо клієнтоорієнтованості та здійснює контроль дзвінків за багаторівневою системою оцінки працівників. Ми врахували це під час навчання штучного інтелекту.
- Про бізнес клієнта та причину звернення до Ringostat
- Автоматична транскрибація розмов
- Аналіз етапів розмови
- Підсумок розмови
- Робота з сумнівами та болями клієнта
- Чекліст оцінки розмови та загальної роботи менеджера
- Портрет клієнта
- Настрій спілкування
- Відгук клієнта про результати впровадження Ringostat Supervisor AI
Про бізнес клієнта та причину звернення до Ringostat
Компʼютерна школа Hillel IT School, заснована у 2012 році, є однією з найбільших в Україні. Тут є програми для дорослих, а також для підлітків та дітей. Курси з програмування, тестування, менеджменту ведуть понад 400 експертів з топових міжнародних компаній. Випускники Hillel IT School працюють у відомих компаніях, таких як Samsung, Google, OWOX, Ubisoft, «Цитрус», ROZETKA та інших.
Комп’ютерна школа щотижня отримує кілька тисяч дзвінків. Всі вони обробляються за допомогою бізнес-телефонії Ringostat.
Керівництво школи приділяє велике значення обслуговуванню. Клієнтоорієнтованість та високий рівень сервісу ― головні вимоги до опрацювання викликів. Адже клієнту доводиться обирати навчальну програму з великого переліку курсів, іноді лише приблизно розуміючи, чого саме він потребує. Перша консультація має бути бездоганною.
Тому керівництво постійно контролює якість проведення розмов, прослуховуючи записи. Але ця робота віднімає багато часу. Навіть якщо прослуховувати лише 10% з 2000 дзвінків на тиждень, це означає, що треба слухати 40 розмов щодня. При середній тривалості розмови 5 хвилин, навіть при швидкому відтворенні, прослуховування займе близько 2,5 годин. А ще ж треба дати оцінку праці менеджера за кількома критеріями та залишити рекомендації. Вибіркове прослуховування здається єдиним розв’язанням проблеми величезного обсягу роботи. Але воно має недоліки ― можна легко пропустити важливі деталі, що відображають справжню ситуацію.
Коли Hillel IT School дізналися про можливості штучного інтелекту від Ringostat, вони вирішили використати його, щоб контроль став простішим та більш результативним. Головним завданням стало скорочення часу, який менеджери витрачали на аналіз якості обслуговування, та зменшення навантаження від від таких операційних обов’язків.
Спочатку Hillel IT School були зацікавлені штучним інтелектом, вбудованим в інтерфейс Ringostat. Однак розробники Ringostat вже мали досвід налаштування продукту для інших навчальних проєктів. Тому запропонували Hillel IT School кастомне рішення, що краще підходить саме для потреб школи – Ringostat AI Supervisor.
Річ у тому, що компанії в галузі освіти, зокрема Hillel IT School, використовують власні багаторівневі системи оцінки обслуговування. Було вирішено навчити штучний інтелект Ringostat на основі правил та критеріїв, що застосовуються школою.
Перед Ringostat були поставлені такі завдання:
- контроль 100% якості комунікації;
- пришвидшений аналіз розмов;
- збирання даних, за якими можна оцінювати менеджерів;
- знаходження інсайтів для вдосконалення роботи.
Саме з таким запитом ми й звернулись до Ringostat. Вони зрозуміли нас з півслова і без жодного питання “навіщо”, а одразу перейшли до справи “як” — це ми оцінюємо найвище, як і високу експертну позицію».
Автоматична транскрибація розмов
Штучний інтелект перетворює аудіозапис розмови на текст. Це вже заощаджує час, адже читати діалог ― це швидше, ніж слухати. До того ж переважна більшість людей є візуалами й краще сприймають зміст розмови в текстовому, аніж у звуковому форматі.
Ще одна перевага тексту ― зручність пошуку за ключовими фразами. Наприклад, за назвою курсу. Зручно також, що певний фрагмент розмови ― спірний чи підозрілий ― можна показати менеджеру, щоб проаналізувати разом.
Процес транскрибації можна налаштувати. Наприклад, визначити мову спілкування чи перекладати розмову англійською. Це буде корисно, якщо треба аналізувати дзвінки менеджерів, що працюють на іноземних ринках.
Нижче приклад розшифрованої розмови:
Штучний інтелект допомагає контролювати дотримання менеджерами правил Hillel IT School. Наприклад, неприпустимі репліки на кшталт «Пройдіть цей курс, і через місяць ви будете заробляти $3000». Школа пропагує зважений вибір програми, а консультант повинен в цьому допомогти: визначити здібності майбутнього студента, дізнатися очікування, плани, побажання. Так клієнт свідомо вибере підходящий напрямок та отримає саме ті знання, які допоможуть йому реалізуватися.
Аналіз етапів розмови
Кожна розмова з клієнтами Hillel IT School складається з етапів. Під час них менеджер повинен обовʼязково озвучити певні повідомлення чи здійснити певні дії ― це зафіксовано в скриптах компанії. Наприклад:
- привітання;
- повідомлення причини дзвінка;
- презентація курсу;
- обговорення розкладу;
- визначення способу оплати;
- домовленість про наступну розмову чи окреслення певних подальших дій.
Представники школи надали розробникам Ringostat ці матеріали, щоб навчити штучний інтелект. Адже він має контролювати, чи дотримуються консультанти скриптів на кожному з етапів розмови. Та формувати звіт про це, стисло описуючи дії менеджера під час розмови.
Нижче приклад такого звіту, що містить відповідні фрагменти розмови з таймкодами:
Підсумок розмови
Не кожен діалог потребує докладного аналізу. Зазвичай керівництву Hillel IT School достатньо знати, як завершилася розмова та чи вимагає вона додаткової уваги. Щоб це визначити, Ringostat Supervisor AI зчитує контекст розмови та формулює підсумок. А також визначає, чи містила розмова ключові моменти:
- вичерпна консультація, що розв’язала всі питання клієнта;
- укладення угоди;
- виставлення рахунку за навчання.
Штучний інтелект також визначає наступні кроки комунікації. Наприклад, підготувати договір чи повідомити клієнта, коли стане відомо про дату старту наступного потоку. Це не лише допомагає поступово наближатися до закриття угоди, але й утримувати контакт з клієнтом та надавати комфортний сервіс.
Також штучний інтелект визначає предмет розмови. Наприклад, звернення за додатковою інформацією, обговорення розкладу навчання чи запитання щодо процесу оплати. Це допомагає фільтрувати діалоги за темою та аналізувати, в першу чергу, найважливіші. Наприклад щодо угод, які повинні бути закриті найближчим часом.
Робота з сумнівами та болями клієнта
Не всі потенційні студенти готові одразу придбати курс. Хтось ще не прийняв остаточного рішення, дехто обирає з-поміж кількох цікавих напрямків, хтось має сумнів, що зможе поєднувати навчання та роботу тощо. Завдання консультанта ― опрацювати подібні заперечення.
В Hillel IT School створили перелік таких найчастіших сумнівів та готових відповідей на них. За допомогою Ringostat Supervisor AI можна відстежувати, як команда працює з подібними запитами.
Нижче приклад опрацювання заперечення клієнта щодо розкладу навчання.
Чекліст оцінки розмови та загальної роботи менеджера
Як вже зазначалося, кожен діалог складається з етапів, і консультант повинен пройти ці етапи послідовно, не «перестрибуючи» ― від цього залежить задоволення потреб клієнта. Проте різні етапи розмови по-різному впливають на головний підсумок спілкування ― продаж. Наприклад, назвав менеджер власне імʼя чи ні ― не так важливо, як окреслення наступного кроку, наприклад, призначення дати й часу наступного дзвінка.
Тому Hillel IT School та Ringostat продумали градацію оцінок за кожен етап розмови. Якщо консультант проходив етапи послідовно та правильно, він отримує відповідний бал, якщо помилився чи пропустив певний етап — втрачає бал. Ось декілька прикладів:
- привітання та називання свого імені — 0,5 бала;
- опрацювання заперечення — 1 бал;
- призначення наступного дзвінка — 1 бал;
- надсилання рахунку — 8 балів.
Бали, отримані за кожний етап, сумуються та становлять загальний бал за розмову. А бали за кілька розмов формують оцінку роботи менеджера.
Ці показники допомагають керівництву розуміти, кому з консультантів потрібна допомога з удосконаленням навичок.
Портрет клієнта
Щоб продати курс, важливо добре розуміти клієнта. Певні висновки менеджер робить під час розмови, але вручну фіксувати спостереження може бути незручно.
Завдяки Ringostat Supervisor AI цей процес автоматизується. Штучний інтелект аналізує репліки клієнта, «витягує» зі змісту розмови дані про нього та фіксує в окремому розділі звіту. Керівництво та менеджер має змогу ознайомитися з інформацією та перенести до CRM.
Настрій спілкування
Вкрай важливо, щоб час розмови клієнт почував себе комфортно, а по завершенню ― залишився задоволеним. Фрустрація може призвести до зриву угоди, навіть якщо консультант формально виконав всі вимоги та дотримувався правил.
Ringostat Supervisor AI не лише аналізує слова, а й визначає настрій співрозмовників, а також загальний настрій розмови. Це дає змогу вчасно помічати невдоволення, сумніви, роздратування тощо, знайти причини та уникнути можливих проблем.
Відгук клієнта про результати впровадження Ringostat Supervisor AI
Зараз ми активно працюємо над удосконаленням рішення: додаємо нові критерії, виправляємо незначні недоліки, щоб наблизитись до найкращого з можливих варіантів оцінювання. І в цьому процесі важливу роль відіграє злагоджена робота підтримки Ringostat».
