Служба Спасения лидов

В «Службе спасения лидов» мы разработали сервис на основе нейросетей, который оценивает, насколько хорошо менеджеры общаются с клиентами по телефону. Тут подробно рассказали, как он работает, а тут, как помог дилеру увеличить доход на 1,3 млн рублей в месяц. Если коротко: теперь дилерам не надо гадать, кто теряет клиентов, а кто спасает продажи. Сегодня хотим поделиться результатами нашего масштабного исследования. На сегодняшний день мы проверили более 2,5 млн целевых звонков из 153 дилерских групп по всей России...

Сегодня поговорим об утверждении «Если любишь – отпусти. Если твоё, то обязательно вернется» или о том, как мы не намерены отпускать лиды и что для этого придумали. Как и при инсульте, при потере лида существует «окно терапевтических возможностей», когда его ещё можно спасти. И мы нашли способ автоматизировать этот процесс. В предыдущих статьях мы рассказали, как наш сервис на базе ИИ анализирует звонки, как он определяет теплоту лида, исходя из того, насколько клиент был намерен совершить сделку...

Важность прослушивания звонков мы уже установили в предыдущих статьях, в этой обсудим факты и цифры. Для того, чтобы убедиться в том, что нейросеть может вернуть клиентов, которых упустил менеджер (причины этого мы также установили в статьях ранее), мы взяли: 7251 звонков от 11 дилеров с разным складом и объёмом звонков... и прослушали с помощью нашего сервиса. Помимо того, что дилеры получили расширенную статистику в разрезе качества работы менеджеров, они также получили список потенциальных клиентов, которых менеджеру не удалось сконвертировать во встречу...

В серии наших статей мы рассказываем о сервисе, который разработали для автобизнеса, делимся новыми кейсами. А в этой статье мы хотим приоткрыть капот, и рассказать как устроен наш сервис изнутри. Этапы развития анализа звонков, если коротко, были такими: Что изменилось с ИИ? Как работает анализ звонков сейчас: Voice-to-text и другие тонкости Для распознавания речи на первых этапах мы использовали Whisper 2.0 от OpenAI — один минус: он не российский. Многим клиентам важно, чтобы данные не уходили за пределы компании, поэтому наш выбор пал локальные решения, например, от Яндекса или Сбера...

Мы прослушали миллион звонков в автосалоны с помощью ИИ и сделали выводы. Этот инструмент помог одним нашим клиентам увеличить количество встреч в салоне, а другим — прилично сэкономить на аутсорсинге. В статье поделимся с вами этими кейсами. В России более 2 000 дилеров, и почти все тратят кучу денег на привлечение клиентов, но только 20% звонков заканчиваются реальными встречами. Для того, чтобы вырастить конверсию во встречу не обязательно увеличивать бюджет на маркетинг, не понадобится даже удваивать план по лидам...

Представьте, что каждый звонок клиента превращается в договоренность о встрече в дилерском центре. Шансы на успешную сделку значительно возрастают. Звучит фантастически. В этой статье мы расскажем, как ИИ упрощает анализ звонков и приближает первый тезис к реальности. 1. Почему стоит анализировать звонки? Тут всё логично и понятно: чтобы сохранить и увеличить ваши деньги. Аудит звонков напрямую влияет на доходность бизнеса. 2. Какие звонки важны проверять? 3. Какие проблемы возникают с ручным прослушиванием? Часто коллтрекинг фиксирует только статус входящих звонков и их записи...

Мы сделали всё, чтобы вы не упустили больше ни одного теплого клиента. Как? расскажем в этой статье. Наша система проверяет звонки менеджеров по специальному чек-листу. Она оценивает, насколько качественно менеджер следовал скрипту и смог ли он закрыть клиента на одно из ключевых действий: назначить встречу или договориться о следующем звонке. Затем система анализирует самого клиента: насколько он готов к сделке. На основании этого создаётся «Рейтинг внимания». Этот рейтинг помогает выявить тех клиентов, которые были близки к сделке, но менеджер не смог их закрыть...

В первой части исследования мы установили, что оценщики звонков осознанно или нет адаптируются к работе, и могут завышать оценки. Чем длиннее звонок, тем выше оценка, поставленная сотрудником дилерского центра и тем она дальше от истины. Понятно, и что с этим делать? Проанализируем звонки с помощью ИИ и сравним оценки с результатами независимого аудитора. Его оценки приняты за истину в нашем исследовании. Корреляционная связь между «Продолжительностью звонка» и «Оценкой», ИИ всего 0.46, у этих показателей слабая связь...

Представьте, вы учитель, проверяющий тексты. В одном из них ответы написаны красивым почерком, ответы развернутые, и вы непроизвольно думаете: "Ну, этот студент явно старался и хорошо подготовился, заслуживает высокой оценки". Звучит знакомо и даже логично? Но в отличие от школы, где худшим последствием может быть несправедливая оценка, в бизнесе такой подход может стоить денег и репутации. Перенесемся во вселенную автобизнеса, а точнее, в нашем исследовании мы углубились в оценку звонков. Сотрудники,...