Полное сравнение речевой аналитикой 1.0 и 2.0. Узнайте какую технологию выбрать для эффективного анализа звонков.
Сравнение Yandex SpeechKit и SalesAI: какие возможности предлагает каждая платформа для анализа звонков, в чём ключевые различия
Повышайте эффективность холодных звонков с помощью активного слушания. Читайте наш гид по лучшим техникам и приемам для успешных продаж
Компания, работающая в банковском секторе B2B, столкнулась с проблемой контроля качества работы отдела продаж. Банк специализируется на выдаче кредитов под залог недвижимости и стремится быть активным на рынке залогового кредитования. Однако акционеры банка начали замечать, что менеджеры по продажам совершают большое количество звонков, но их качество оставляет желать лучшего. Руководство не имело четких данных о том, как именно сотрудники проводят звонки, и насколько эффективны их коммуникации с клиентами.
Вызов усугублялся тем, что сотрудники делали звонки хаотично и без четкой структуры. Даже в случае уже одобренной заявки, скрипты звонков не соблюдались должным образом. Такая неопределенность в работе приводила к негативу со стороны акционеров и клиентов. Требовалось найти способ, который помог бы оперативно контролировать звонки, анализировать их содержание и повышать результативность менеджеров.
Для решения проблемы руководители банка стали искать инструмент, который мог бы заменить рутинное прослушивание звонков сотрудниками и автоматизировать процесс оценки качества. Вопрос требовал комплексного подхода: система должна была не только давать обратную связь сотрудникам, но и быть интегрированной с CRM банка. Однако, как отмечают в компании, телефония банка не была связана с заявками и клиентами в CRM.
Первая попытка внедрить речевую аналитику как процесс была предпринята два года назад, когда банк обратился к крупной российской компании. Однако стоимость решения была чрезмерно высокой и не давала гарантий немедленного результата. После неудачной попытки руководство продолжило искать доступное и технологичное решение.
После долгих поисков банк остановился на внедрении SalesAI. Причинами выбора стали несколько факторов:
Важно было и то, что компания готова была тестировать разные сценарии использования и находить наиболее комфортный результат, адаптированный под потребности банка.
Руководство банка ожидало, что SalesAI поможет избавиться от рутинного прослушивания звонков, обеспечит прозрачность в оценке работы менеджеров и позволит улучшить качество коммуникации с клиентами. Цель заключалась в том, чтобы получить четкие данные о каждом звонке в режиме реального времени. Кроме того, система должна была стать инструментом для повышения качества обслуживания и увеличения продаж.
Руководство также рассчитывало на то, что интеграция SalesAI с CRM позволит связать звонки с конкретными клиентами и заявками, а не просто оценивать их содержание. Это обеспечило бы комплексный подход к анализу каждого контакта с клиентом.
Процесс внедрения новой технологии редко проходит гладко, и SalesAI не стал исключением. На пути к успешной интеграции были выявлены некоторые проблемы, которые необходимо было преодолеть.
Во-первых, система на первых этапах некорректно классифицировала часть звонков. Это приводило к ложным срабатываниям и ошибкам в оценках. Точность системы на холодном пуске составляла 65%. Для такого класса нейросетей — это стандартная точность. Но для решения проблемы клиента — это очень низкий уровень. Потребовалось провести дополнительное обучение нейросети, чтобы она могла лучше различать типы звонков, специфичные для данного бизнеса, и давать точные оценки на основе разработанных чек-листов.
Для дообучения использовался метод, описанный в этой статье.
Во-вторых, отсутствие интеграции телефонии с CRM затрудняло связывание данных звонков с конкретными заявками и клиентами. Это препятствовало комплексному анализу каждого контакта с клиентом. Чтобы преодолеть эту проблему, потребовались дополнительные настройки и создание скриптов, позволяющих более эффективно отслеживать звонки и сопоставлять их с базой данных.
Еще одной проблемой стало обучение сотрудников работе с новой системой. Поначалу менеджеры испытывали дискомфорт и даже сопротивлялись внедрению SalesAI, опасаясь контроля со стороны искусственного интеллекта. Однако проведение обучающих сессий и демонстрация преимуществ системы помогли им адаптироваться и понять, что SalesAI — это помощник, а не инструмент надзора.
Скорость внедрения также играла большую роль: банку требовалось как можно быстрее увидеть положительные результаты, поэтому SalesAI оперативно реагировала на запросы по оптимизации и доработке. Постоянная коммуникация с технической поддержкой SalesAI и доработка сценариев работы системы помогли преодолеть возникающие сложности и достичь поставленных бизнес-целей.
Теперь SalesAI работает как надежный инструмент по контролю качества, помогая руководству банка принимать своевременные решения и повышать эффективность отдела продаж.
Внедрение SalesAI в банке не только позволило автоматизировать прослушивание звонков, но и принесло ряд бизнес-результатов. Система взяла на себя рутинную работу отдела контроля качества, предоставляя анализ каждого звонка в режиме реального времени. Благодаря SalesAI банк смог выявить неэффективные звонки, снизить количество ошибок и повысить стандарты обслуживания клиентов.
В результате внедрения выросла производительность менеджеров по продажам. Теперь они имеют возможность получать своевременную обратную связь, которая помогает им улучшать свои навыки. Более того, прозрачность работы отдела продаж и эффективность использования скриптов позволили повысить конверсию по обработке заявок. Сотрудники стали более осведомленными о том, как правильно проводить беседы и какие ключевые моменты должны быть затронуты в разговоре. Это позитивно сказалось на продажах и лояльности клиентов, а также улучшило имидж банка как надежного партнера в сфере B2B-залогового кредитования.
Система также позволила банку экономить время и ресурсы: процесс контроля качества звонков стал автоматизированным, и высвободившиеся ресурсы были перераспределены на более стратегические задачи. Руководство банка теперь обладает полной картиной эффективности коммуникации менеджеров с клиентами, что облегчает принятие решений по дальнейшему развитию отдела продаж и повышению качества услуг. озможным проводить обучение более адресно, сокращая затраты на прослушивание и анализ звонков вручную.
Прежде чем выбирать инструмент речевой аналитики, необходимо понять, что вы хотите улучшить: качество звонков, скорость анализа или эффективность менеджеров.
Стоимость — важный фактор, но стоит также учитывать гибкость настройки, качество технической поддержки и возможность интеграции с вашими существующими системами.
Любая система речевой аналитики требует адаптации под ваши сценарии. Проводите регулярное обучение системы и вносите корректировки в чек-листы и лейблы.
Старайтесь связывать анализ звонков с данными в CRM, чтобы оценивать работу не только по содержанию разговора, но и по его влиянию на конкретные заявки и продажи.
Терпение и вовлеченность команды. Внедрение новой технологии — это всегда процесс. Важно, чтобы сотрудники активно включались в работу с системой и не боялись вносить предложения по ее улучшению.
Банк испытывал сложности с контролем качества звонков в отделе продаж и эффективностью коммуникации менеджеров.
SalesAI помогает анализировать звонки в режиме реального времени, предоставляя обратную связь менеджерам и помогая выявлять слабые места в чек-листах и сценариях.
Основные сложности были связаны с ложными срабатываниями системы и отсутствием четкой связи с CRM.
Система улучшила прозрачность в работе, позволила быстро выявлять неэффективных сотрудников и повысила качество коммуникации с клиентами.
Учитывайте стоимость, качество технической поддержки, гибкость настройки и возможность интеграции с CRM.
Среди преимуществ — точный и оперативный анализ звонков, повышение эффективности работы отдела продаж и возможность адаптации под конкретные потребности компании.
Если ваша компания сталкивается с проблемами контроля качества звонков и работы менеджеров по продажам, внедрение SalesAI может стать эффективным решением для улучшения процессов и повышения продаж.
Внедрение речевой аналитики в банковский сектор стало важным шагом для оптимизации работы отдела продаж и улучшения качества обслуживания клиентов. Опыт банка, интегрировавшего SalesAI, показал, что современные технологии на основе искусственного интеллекта способны не только заменить ручной труд, но и кардинально повысить эффективность бизнес-процессов. Несмотря на трудности на этапе внедрения, банк получил оперативную обратную связь, выявил слабые звенья и повысил качество своих коммуникаций.
Если вы хотите сделать свой бизнес более эффективным, автоматизировать рутинные процессы и увеличить продажи, стоит обратить внимание на возможности умной речевой аналитики: SalesAI поможет не только повысить производительность менеджеров, но и улучшить качество обслуживания клиентов.
Свяжитесь с командой SalesAI прямо сейчас и узнайте, как искусственный интеллект может улучшить результаты вашего бизнеса.
