Нейросеть заменила малоэффективного сотрудника по контролю качества и не только увеличила конверсию, но и позволила пересмотреть путь клиента и систему мотивации КЦ.
Клиент: юридическая компания "Военный билет"
- 30 менеджеров в штате колл-центра
- 1000 звонков - месячный объем коммуникаций.
Проблема: наладить системный и объективный контроль качества
В «Военном Билете» был внедрён набор фраз и вопросов, которые обязательно должны прозвучать в диалоге с клиентом. Но средняя продолжительность звонка сильно варьировалась от случая к случаю: от 40 минут до 20, и доля последних была достаточно значительной — порядка 25−30%.
Было очевидно, что в коротких звонках менеджеры не отрабатывают весь скрипт. И это сказывалось на конверсии, показатель которой не устраивал руководство.
В качестве решения проблемы была введена ставка специалиста по контролю качества, но спустя полгода стало заметно, что сотрудник не в состоянии отслушать нужный объём звонков.
Более того, при разборе отдельных проблемных диалогов обнаружилось, что специалист не всегда делает правильные выводы и, как следствие, даёт персоналу некорректные рекомендации.
Внедрение
В качестве первого этапа было решено внедрить bewise на ограниченное количество сотрудников. Для этого мы настроили ИИ на прослушку только исходящих звонков и на те лиды, которые уже записались на консультацию.
Чтобы кастомизировать нейросеть под бизнес конкретного заказчика, мы всегда совместно с ним прорабатываем критерии качественного диалога (по которым в дальнейшем ИИ оценивает менеджеров). Зачастую такой совместный анализ рождает у заказчиков какое-то количество новых идей, и данный проект стал как раз таким случаем.
Прямо по ходу внедрения в «Военном Билете» переосмыслили сам процесс оценки звонков, как следствие — был полностью пересмотрен чек-лист диалога и проработан путь клиента: какие продукты нужно предлагать тем или иным типам клиентов, какие договорённости должен зафиксировать менеджер в конце диалога, что он должен сделать после звонка (например, выслать нужные документы и описания вариантов оплаты).
Все эти вводные были взяты в работу и учтены при настройке системы.
~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~
Больше кейсов, а также статей и обзоров нейросетей - в нашем Telegram-канале "мAIржинальность":
~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~ ~~~
На выходе получился список следующих уникальных критериев, которые менеджер должен спросить или проговорить в диалоге:
- с кем именно общается менеджер (например, призывник или его родители)
- ситуация клиента в военкомате
- есть ли отсрочка, и если да, то до какой даты
- не менее пяти вопросов о состоянии здоровья
- два-три варианта действий, которые можно прорабатывать именно с этим клиентом
- не менее трёх преимуществ «Военного Билета» относительно конкурентов
- описание дальнейших шагов (в зависимости от результата, который нужен клиенту).
Результаты
- C 2% до 4% повысилась конверсия лида в договор
- в 2 раза выросла выручка за январь относительно января прошлого года.
Но помимо улучшения финансовых показателей, применение ИИ открыло для бизнеса новые возможности. Автоматическая оценка звонков позволила перезапустить систему KPI персонала, которая раньше строилась только на показателях конверсии и не учитывала качество обслуживания.
Когда звонки оцениваются автоматически, можно посчитать средний балл менеджера, и, если балл выше зачётного, то дать премию за грамотное обслуживание клиента. Теперь в «Военном Билете» такой замер происходит ежемесячно, для премирования оператору требуется набирать 80 очков из 100. Примечательно, что новые KPI повысили доход не только у менеджеров-«отличников», но и у тех, кто раньше отставал.
Теперь сотрудники «Военного билета» мотивированы на качественную работу, а руководство — на дальнейшее масштабирование нашей системы в части первичных контактов с клиентами и новой фичи по отслеживанию стоп-слов.