В апреле 2023 года в Украине вышел первый ИИ, встроенный в бизнес-телефонию. Замысел разработчиков – максимально заменить супервайзера, оценивающего звонки. Решение анализирует диалоги и выделяет «проблемные». Теперь ИИ еще и настраивается под конкретный бизнес, учась на его процессах. Александр Максименюк, CVO и основатель платформы Ringostat, делится кейсами его использования.
Контролировать каждый звонок, когда клиенты обращаются в компанию по телефону, невозможно или нерентабельно. А выборочный контроль снижает качество обслуживания. ИИ может решить эту проблему, автоматически анализируя все разговоры и уменьшая затраты на контроль качества. Так потребность в штате супервайзеров отпадает.
Может показаться, что ИИ не может заменить человека, поскольку не понимает всех нюансов бизнеса. Но опыт использования решения Ringostat Supervisor AI, который можно настроить под определенную компанию, демонстрирует обратное.
Скрипт разговора состоит из основных блоков: приветствие, актуализация, презентация, закрытие и может включать еще дополнительные блоки.
Данные, на которых учится ИИ, – это скрипты (сценарии) разговоров с клиентами; этапы диалога и действия во время них; вопросы заказчикам; какие действия сотрудника можно считать ошибками и какие баллы будут присвоены или сняты за определенные реплики менеджера или их отсутствие.
Далее – четыре кейса компаний, которые уже используют это решение в работе.
Кейс 1: оценка звонков по трем сценариям разговора и более чем 90 критериям
Бюро продаж Андрея Крупкина – международная консалтинговая компания, которой нужно анализировать разговоры о:
- построении отдела продаж с нуля;
- усовершенствовании работы отдела и улучшении его результатов;
- поиске руководителей и менеджеров отдела продаж.
У каждой услуги есть свой сценарий разговора, который следует оценить более чем по 30 критериям. Чтобы просчитать стоимость услуги и составить перечень задач для работы над проектом, следует понимать детали бизнеса. Поэтому менеджер должен задать десятки вопросов, презентовать решения и подчеркнуть ключевые моменты.
ИИ понимает из контекста, какая услуга обсуждается, и использует соответствующие критерии оценки. На каждом этапе диалога анализирует, задал ли менеджер вопрос, озвучил ли важную информацию. Например, при потребности сотрудник должен спросить, как построен процесс продаж сейчас, есть ли у компании CRM.
На основе ответов клиента ИИ сразу же формирует его портрет. К примеру, фиксирует количество работников, специализацию бизнеса.
Скрин из отчета Ringostat Supervisor AI с зафиксированным портретом клиента, данные для которого собраны из разговора.
ИИ дает общий отзыв о разговоре. Например, обработал ли менеджер возражения клиента. Так руководитель может увидеть, на каких этапах сотрудники совершают ошибку.
Теперь искусственный интеллект экономит компании 25% времени на анализ разговоров и обратную связь команде.
Кейс 2: анализ общения с клиентами для трех отделов
GoITeens – онлайн IT-курсы для детей. Звонки принимают колл-центр, отделы пробных уроков и продаж. Поэтому ИИ сразу знает, какой отдел общается с клиентом, и применяет нужные критерии оценки.
Уникальность проекта заключается в нескольких моментах.
Решение, как правило, принимает не только сам учащийся, но и его родители. Поэтому менеджер должен привлекать последних к консультации, обсуждению оплаты. Это действия, которых нельзя избегать, и ИИ за этим следит.
Кроме того, будущие студенты не всегда ясно представляют желаемый результат. Консультант помогает им «раскрыться», спрашивая, что ученикам больше нравится. ИИ контролирует, чтобы менеджер затронул такие вопросы, поскольку это поможет выбрать учебную программу.
Отдельное внимание уделяется проведению пробного урока. Менеджер не только дает задание, но и убеждается, что обучающая программа была выбрана правильно, спрашивает о впечатлении от теста. Такой сценарий имеет разные варианты развития в зависимости от реакции клиента. Поэтому для AI указаны дополнительные условия оценки, чтобы не считать логические действия менеджера ошибками.
В процессе работы с детьми особую роль играют эмоции. Поэтому ИИ дополнительно фиксирует общий настрой разговора, отдельно настроение сотрудника и клиента.
Благодаря ИИ компания видит, какие диалоги нужно доработать. Сейчас GoITeens сократили штат специалистов, контролирующих разговоры, и экономят расходы на заработную плату благодаря ИИ.
Кейс 3: оценка баллов для каждого типа разговора
Hillel IT School – компьютерная школа, ранее имевшая возможность анализировать часть разговоров, прослушивая их выборочно. Имея опыт с другой платформой, Ringostat понимали, что компании больше подойдет индивидуальное решение.
Главная особенность проекта – продуманная схема оценки отдельных менеджеров. Каждое действие имеет свой балл в зависимости от влияния на закрытие потребности клиента. Если менеджер ее выполнил, балл начисляется, если пропустил – вычитается.
К примеру:
- приветствие – 0,5 балла;
- работа с возражениями – 1 балл;
- дополнительное общение с клиентом, например, предоставление информации об имеющемся количестве учащихся, – 1,5 балла.
ИИ определяет тип разговора: закрытие сделки, запрос дополнительной информации, уточнение подробностей об оплате. В итоге подводит главные итоги: о чем шла речь, был ли выставлен счет или закрыт договор, каким должен быть следующий контакт и когда.
Из всего этого составляется средний балл сотрудника и другие показатели эффективности. Так компания понимает, кто хорошо прорабатывает обращения, а кто нуждается в помощи и дополнительном обучении.
Скрин из отчета Ringostat Supervisor AI с оценками, которые менеджеры получили за обработку разговоров.
Кейс 4: ключевая информация для охранной компании
Компания Sheriff предоставляет услуги по охране, инкассации, разминированию и продает сопутствующие системы. Когда речь идет о защите клиентов, важно быстро понимать, где есть проблема. Поэтому главная задача ИИ в этом проекте – предоставить информацию в сжатом формате:
- Ключевые моменты разговора: с каким запросом обратился клиент, что предложил сотрудник, к чему они пришли.
- Какие следующие шаги предпринимает компания: например, проверить систему оповещения на объекте.
- Была ли решена проблема или что помешало: например, нужна помощь техподдержки.
- Ошибки – допустим, оператор предоставил мало информации о тревожной кнопке.
- Что было хорошо? К примеру, сотрудник быстро ответил на запрос.
Благодаря этому содержание разговора можно прочесть примерно за 10 секунд.
Вывод
Благодаря искусственному интеллекту бизнес может получить несколько преимуществ:
- тратить меньше времени на контроль, поскольку цифровое решение практически мгновенно анализирует разговоры по нужным критериям;
- сэкономить деньги на заработную плату супервайзерам;
- контролировать 100% коммуникации, а не часть разговоров выборочно;
- улучшить обслуживание, сразу замечая проблемные диалоги, и повысить шансы на продажу благодаря советам AI.
Имеющиеся технологии делают контроль полноценным, как если бы его осуществлял человек, знающий все особенности конкретного бизнеса. Главное – научить ИИ на инструкциях компании и ее внутренних правилах.
Вы нашли ошибку или неточность?
Оставьте отзыв для редакции. Мы учтем ваши замечания как можно скорее.
