Погодьтеся, коли в тебе понад 2000 дзвінків щотижня на департамент, і ти витрачаєш мінімум 2,5 години на перевірку якості наданих послуг лише одного менеджера — в тебе точно є питання «а як це зробити максимально краще й оперативніше». А ось, чи впорається ШІ з цією тонкою матерією світу продажів та спілкування з клієнтами, і цікаво було випробувати. Що й вирішили ми протестувати у роботі нашого департаменту продажів.
Продукт, з яким працює моя компанія вже понад 11 років, належить до навчальної сфери. Тут перша розмова з клієнтом має вирішальне значення. І за статистикою, яку вдається спостерігати це близько 60 відсотків, коли клієнту не завжди вдається обрати самостійно з великого переліку курсів, особливо якщо не зовсім усвідомлюєш «на яку спеціальність хочеш навчатися». Саме тому перша розмова менеджера з клієнтом повинна бути бездоганна та наповнена всім необхідно для того, щоб полегшити важливий вибір клієнта. Тут важливо, щоб це не стало тим продуктом, що людина «просто збереже у своїй валізі речей, які не знадобились». Тому потрібно, щоб менеджер зміг не лише презентувати продукт, а й надати клієнту необхідну підтримку та допомогу у виборі. Ось це я вважаю за правильно закриту угоду. До чого тут ШІ? Усе просто — за допомогою нього нам вдалося в 10 разів скоротити час на контроль якості дзвінків та охопити 100 відсотків покриття цієї задачі.
Як? Розповідаю.
Як стати краще і чому вирішили долучити в роботу ШІ?
Я зі своїми колегами постійно шукаємо варіанти покращення якості нашої клієнтоорієнтованості. Тому нашою основною метою було і є те, щоб охоплювати та оцінювати абсолютно усі дзвінки менеджерів нашого департаменту. Це необхідно в першу чергу для того, щоб постійно відстежувати рівень якості консультації клієнтів від наших менеджерів.
Коли твої цифри — це неабиякий час та ресурси! Навіть якщо прослуховувати хоча б 10% від 2000 дзвінків на тиждень (а саме такий середній обсяг в нашому департаменті Hillel IT School) — це по 40 викликів на день. Діалоги з клієнтами в середньому тривають 5 хвилин. І навіть якщо слухати на швидкій перемотці (Х2), тільки на прослуховування у нас йшло по дві з половиною години на перевірку 1 менеджера. А ще потрібно оцінити роботу менеджера за численними критеріями та надати йому фідбек.
Водночас раніше не було гарантії, що усі важливі моменти будуть помічені. Адже виклики прослуховувались вибірково. В першу чергу через те, що прослухати усі дзвінки потребувало б величезних ресурсів. Тому іноді на корисні інсайти чи деякі помилки можна було й не натрапити.
Тому ми вирішили спробувати додати до процесу контролю якості дзвінків можливості штучного інтелекту, щоб спростити контроль та зробити його повноцінним. Провівши тендер, зупинились на компанії Ringostat та почали освоювати їх платформу. Спочатку перед ними ми поставили такі завдання: швидкий аналіз 100% дзвінків; збір даних для оцінки менеджерів та пошук інсайтів для покращення роботи команди департаменту продажів.
Як це працює
Якщо коротко, про процес роботи штучного інтелекту: він перетворює аудіо усіх розмов на текст. Це вже дозволяє заощадити час — бо прочитати зміст розмови можна швидше, ніж слухати її цілком. Крім того, це зручніше для людей, які краще сприймають інформацію візуально, ніж на слух. Також розшифровка дозволяє знаходити діалоги за певним словом. Припустимо, за назвою курсу. І крім цього ми можемо скопіювати момент, який викликає питання, щоб надіслати консультанту та розібрати ситуацію разом.
Також аналіз даних штучним інтелектом допомагає помітити, чи дотримується команда менеджерів правил школи. Чи не використовують вони неприпустимі для нас репліки типу: «Обирайте таку-то спеціальність, та через місяць будете отримувати $3000». Наш бренд популяризує усвідомлений вибір навчання і завжди відповідає за те, що транслює наш консультант. І маніпуляції рівня дешевого маркетингу — в нас просто не допустимі, які б книжки «з продажу» цього не радили, в нас на такі фрази табу. Тому менеджер має ретельно розпитати майбутнього студента про його здібності, очікування та побажання. Це є запорукою того, що клієнт отримує саме ті знання, що допоможуть йому для самореалізації.
Також штучний інтелект допомагає проконтролювати, чи консультант дотримується скрипту на кожному з етапів. Штучний інтелект стисло описує дії співробітника під час етапу та надає відповідну цитату, вказавши її таймкод.
Далеко не кожен діалог потребує докладного аналізу. Частіше за все достатньо знати, чим закінчилася розмова та чи потребує вона додаткової уваги керівництва, чи супервізора. Аби це визначити, штучний інтелект аналізує контекст розмови та фіксує її підсумок.
Штучний інтелект також записує та підмічає наступні кроки. Припустимо, надіслати комерційну пропозицію, звернутися до клієнта, коли буде відомо про дату старту нових курсів тощо. Це допомагає зрозуміти чи не забув конкретний менеджер здійснити важливі дії в скрипті, які впливають на закриття угоди.
Свого часу ми запустили відповідну систему КПІ. Проаналізувавши кожен етап розмови з клієнтом, ми продумали та прорахували відповідну кількість балів, тобто його оцінку. Якщо менеджер зробив все правильно — він заробляє відповідний бал, якщо помилився або пропустив етап — бал віднімається.
З оцінки за кожен пункт складається загальний бал за розмову. А з балів за кілька розмов — оцінка менеджера. Я та супервізор департаменту продажів аналізуємо ці показники, щоб розуміти, навички яких менеджерів варто покращити.
Але це ще не все)
Навіть, якщо менеджер формально все зробив правильно угода може зірватися. Як то кажуть, чи то не в настрої був клієнт, чи не так зірки зійшлись. Але! Навіть в цьому ШІ вже допомагає розібратись. Він аналізує не тільки репліки, а й настрій: клієнта, менеджера та розмови в цілому. Завдяки цьому можна завжди помітити діалоги, де щось пішло не так, розібратися з ситуацією та завчасно уникнути майбутніх проблем.
Зараз триває активна стадія доопрацювання, налаштування та навчання ШІ. Але я вже можу сказати, що він нам додав дуже великий об’єм часового ресурсу, який ми направляємо на інші області роботи. Ми додаємо критерії, виправляємо невеликі деталі, щоб наблизитись до найкращого з можливих варіантів оцінювання.
Бізнес, об’єктивний розрахунок і ніяких дружніх відносин
Через те, що ми зовсім нещодавно почали під'єднувати до своїх процесів оцінювання якості дзвінків штучним інтелектом — ще поки рано казати про великі результати саме у покращенні роботи департаменту продажів, чи перехід на інший рівень якості обслуговування тощо. Але вже точно можна позначити, що у нас звільнився часовий ресурс, бо відповідальна за перевірку якості дзвінків людина — витрачає на це час в 10 разів менше ніж раніше, бо займається більше перевіркою роботи ШІ та додатковими підналаштуваннями його, тобто його навчанням під наші скрипти та чек-лісти.
Також точно можна сказати, що тепер оцінка якості дзвінків менеджерів стане набагато більш прозорою та оптимальною, бо штучний інтелект слухає та оцінює всі дзвінки менеджера, що дозволяє охоплювати всю картину роботи конкретного співробітника. Ну і звісно не можна не сказати, що фактор об'єктивності оцінювання також додається, бо штучний інтелект не має ні з ким з працівників департаменту дружніх чи навпаки відсторонених відносин, що гіпотетично могло раніше впливати на певну похибку при виставленні оцінки.