Узнайте, как интегрировать искусственный интеллект YandexGPT в Битрикс24 для роста качества звонков менеджеров. Этот клиентский кейс будет интересен всем, кто в своем бизнесе пытается улучшить контроль работы менеджеров или не пытается, но хочет.
1. Ситуация-боль-решение
Представим ситуацию: в вашей компании есть отдел продаж и отдел контроля качества (или выделенный сотрудник, который контролирует качество коммуникаций менеджеров). Сотрудники работают в Битрикс24.
Менеджеры ежедневно звонят клиентам, используя несколько линий телефонии. В месяц совершаются сотни, а может, и тысячи звонков. Все эти звонки необходимо контролировать на наличие негативной коммуникации, то есть, употребление слов-триггеров, обозначающих, что клиент остался недовольным коммуникацией. Этим занимаются сотрудники отдела контроля качества.
В чем боль?
Такое количество звонков очень сложно обработать человеческим ресурсом, каким бы большим ни был ваш департамент контроля. Это большие затраты и довольно сложная и рутинная работа.
Как можно решить эту проблему?
Предлагаем переложить рутину и решить проблему с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Это снимет нагрузку с ваших сотрудников, уменьшит ваши расходы и в перспективе улучшит качество клиентской коммуникации.
Использование ИИ платное, но эти расходы не сравнятся с сотнями человеко-часов в год ваших сотрудников, которые вынуждены до сих пор заниматься этой рутиной.
Как именно можно использовать искусственный интеллект в связке с Битрикс24 с помощью платформы Пинкит, мы расскажем далее.
2. Использование YandexGPT с Битрикс24 в интеграции Пинкит для автоматизации работы отдела контроля качества
Давайте начнем с того, зачем вообще слушать звонки менеджеров?
Чтобы звонок принес продажу, он должен быть качественным. Какие обычно есть критерии оценки качества звонка?
2.1. Критерии оценки качества звонка
2.1.1. Процент соответствия звонка скрипту общения с клиентами, закрепленному в регламенте компании (в случае, если вы используете скрипты).
2.1.2. Наличие слов-паразитов, лексических ошибок либо слов с частицей "НЕ" в речи сотрудника.
2.1.3. Наличие возражений клиента, наличие негативных слов клиента (например: "Я недоволен", "Меня не устраивает").
2.1.4. Паузы в диалоге, перебивание, негативная интонация.
Можно выделять еще много критериев — у каждой компании они будут свои.
Итак, как можно автоматизировать первичную обработку звонка на соответствие этим критериям?
2.2. Интеграция Пинкит с использованием ИИ
Итак, что мы имеем в качестве исходника? Запись звонка из сервиса IP-телефонии, который интегрирован с Битрикс24.
Искусственный интеллект, интегрированный в Пинкит, берет эту запись и транскрибирует ее в текст. Распознавание текста платное, но этот текст уже можно передать в сделку для быстрого анализа по диагонали данной коммуникации.
Далее проводится анализ распознанного текста с помощью инструмента Пинкит "Анализ аудио звонка". Мы доработали его, чтобы он мог проверять наличие нескольких слов в тексте. Например, задается список стоп-слов, и если хотя бы одно из них встречается в тексте, то результат проверки будет положительным.
Эта проверка подойдет для выявления следующих нюансов:
- название компании
- менеджер спросил, удобно ли разговаривать
- не использует негативные фразы
- не использует частицу НЕ
- добавочный номер телефона
- мобильный номер телефона
- корпоративная почта
- уточнение данных клиента.
Если звонок прошел проверку и был выявлен негатив, то автоматически создается задача на сотрудника отдела контроля качества для более детальной прослушки и проработки с менеджером, который совершил звонок.
На выходе имеем отдельным бонусом наличие текста расшифровки звонка в сделке, в рамках которой идет коммуникация менеджера с клиентом, что позволяет менеджеру не вести текстовые комментарии для себя.
Для нашего заказчика использование искусственного интеллекта должно было снять головную боль с руководителя компании, а также сотрудников отдела контроля качества. После внедрения интеграции Пинкит им больше не нужно слушать все звонки, достаточно обрабатывать те, что выявил ИИ.
Алексей Окара, основатель Пинол и продакт-менеджер Пинкит
#пинол #пинкит #pinall #pinkit #bitrix24#битрикс24 #amo #amocrm #амо #амоцрм #crm #црм #црмсистема #црм_система #внедрениецрм #интеграция #миграция #обмен