Как речевая аналитика в контакт-центре помогает повысить продажи

Все мы так или иначе постоянно участвуем в процессе продаж. Как продавцы, как покупатели, как контролеры. А поэтому каждый из нас по-своему эксперт. Все мы знаем, что для продажи важно понимание потребности, умение красиво презентовать свои преимущества, обрабатывать возражения, предлагать сделку. Мы также знаем, что продажа — это информация и время, чем больше мы знаем, чем быстрее мы реагируем, тем выше наш шанс продать.

Под улучшением мы понимаем как количественные, так и качественные показатели. С одной стороны, это такие метрики, как средний чек, объем продаж, количество контактов в единицу времени, с другой — анализ возможных проблем при продажах и повышение квалификации продавцов.

Среди многих кейсов, где продажи становятся эффективными благодаря осевой аналитики, мы выделяем 4 ключевых:

• контроль корректности процесса продаж,
• работа с возражениями,
• персонализированные рекомендации продавцам на основе ИИ
• онлайн ассистент менеджера: интерактивные подсказки и заполнение CRM.

Начнем с контроля продаж по чек-листам. От того, как мы говорим с клиентом, зависит очень многое. Правильный разговор — это искусство, гармония. Но как говорил Сольери Моцарту, можно «поверить алгеброй гармонию». И если отличая продажа — это гармония, то речевая аналитика — алгебра.

Рассмотрим на примере: мы создаем в системе чек-лист, в котором прописываем все необходимые этапы разговора. Наша задача — выявить зоны роста у каждого конкретного продавца и по компании в целом. Благодаря визуальному отчету мы видим, что получается и что не получается у менеджеров. На основе этого можем планировать корректирующие действия. В результате мы получаем существенное повышение конверсии и значимое увеличение среднего чека.

Всем известна фраза «Продажа начинается со слова Нет!». Это может показаться неожиданным, но это самое лучшее, что может произойти в продажах, кроме заключения самой сделки. Возражение — это лучший способ продемонстрировать свои преимущества, это момент, когда клиент говорит нам: «У меня есть потребность, но у вас чего-то не хватает для принятия решения». Успешная обработка возражения — путь к сделке.

Речевая аналитика выявляет случаи возражений и классифицируе их. Используя эту информацию, руководитель может лучше подготовить менеджеров к ответу в схожей ситуации, а также найти точки роста бизнеса.

Например, мы видим, что частотное возражение — это возражение по сроку доставки — это повод скорректировать эту часть бизнеса; или мы видим, что часто упоминают продукт-заменитель — это повод максимально четко отстроиться от него.

Когда бизнес растет и численность отдела продаж становится 100 и более человек, мы уходим от индивидуального подхода к каждому специалисту, начинает работать конвейер. Мы можем следить за его состоянием через чек-листы, однако хочется сделать еще один шаг — помочь каждому менеджеру учиться на каждом конкретном звонке, постоянно находиться в тонусе, постоянно саморазвиваться. В этом помогает искусственный интеллект, встроенный в системы речевой аналитики, который автоматически проанализирует звонок и даст менеджеру необходимые рекомендации.
Представим, что продавец отлично презентовал, но забыл сделать предложение о сделке или получил возражение, но недостаточно четко его отработал. Искусственный интеллект даст ему необходимые рекомендации по улучшению. В связке с личным кабинетом оператора, где ему доступны все оценки по звонкам, это открывает широкие возможности по органическому росту эффективности.

Персонализированные рекомендации

С удовольствием проведем для вас демонстрацию продукта, в которой покажем, как Большие языковые модели работают в рамках системы речевой аналитики и обсудим аналитические кейсы, специфичные для вашей компании. Оставьте заявку на демонстрацию системы.

Автор материала

Валентин Смирнов

Ведущий эксперт по речевым технологиям SIGURD IT

Этот кейс построен на двух прорывных технологиях речевой аналитики: потоковом распознавании речи в реальном времени и генеративном искусственном интеллекте.

Благодаря первой технологии онлайн речевая аналитика может быть бесшовно интегрирована в контакт-центр и работать в качестве онлайн ассистента. Например, при упоминании клиентом конкурента на экране рабочего места оператора мгновенно высвечивается текст, который следует произнести и разговор идет в нужном для менеджера направлении. Здесь система речевой аналитики может работать в связке с базой знаний, где хранится наиболее актуальная информация компании.

Благодаря второй технологии может быть автоматизировано заполнение менеджером учетной системы: какие продукты обсуждали, какие упоминались конкуренты, о чем договорились и т. п. В этом сценарии искусственный интеллект самостоятельно формирует резюме звонка и сам помогает заполнить поля в CRM-системе. Повышается точность отчетов, достигается максимальное ускорение работы менеджера, так как рутина делегирована машине.