Оценка качества колл-центра: как автоматизация улучшает работу с клиентами

Для компаний, использующих колл-центры в работе с клиентами, одним из ключевых факторов успеха является качество обслуживания звонков. Ведь именно от того, насколько профессионально и дружелюбно операторы общаются с звонящими, напрямую зависит удовлетворенность и лояльность клиентов. 

Однако обеспечить высокий и стабильный уровень сервиса в колл-центре может быть непросто. Ручной контроль качества звонков требует больших трудозатрат, при этом не всегда позволяет объективно оценить работу каждого сотрудника. А без регулярной оценки и аналитики сложно выявлять проблемные места в коммуникации и оперативно их устранять.Именно поэтому многие компании начали внедрять специальные технологические решения, которые позволяют автоматизировать контроль качества звонков и получать подробную аналитику по работе колл-центра. О том, как такие инструменты помогают повысить уровень обслуживания, поговорим на примере внедрения SalesAI в одной из компаний.

Ситуация до внедрения SalesAI

В рассматриваемой компании использовалась базовая IP-телефония на платформе Asterisk без дополнительных модулей для аналитики. Это приводило к ряду проблем:

– Не хватало инструментов для анализа звонков и оценки операторов. Контроль качества приходилось осуществлять вручную.

– Были сложности с корректной записью разговоров, много пустых и ненужных звонков.

– Не было четких критериев оценки работы каждого сотрудника.

– Отсутствовала автоматическая система мониторинга использования скриптов и стандартов обслуживания.

В итоге в компании ощущалась острая потребность внедрить инструмент, который позволил бы автоматизировать процессы контроля качества и получать аналитику для выявления возможностей оптимизации работы колл-центра.

Цели внедрения нейросети SalesAI для контроля звонков

Руководство компании поставило перед проектом по внедрению SalesAI следующие цели:

– Получить подробную аналитику работы каждого оператора колл-центра для объективной оценки.

– Организовать автоматический мониторинг использования обязательных скриптов в звонках. 

– Снизить трудозатраты на контроль качества за счет автоматизации ручных процессов.

– Выявлять проблемные места в коммуникации операторов для своевременного обучения.

– Ежедневно отслеживать динамику качества работы колл-центра по ключевым метрикам.

То есть одной из ключевых задач было получить технологическое решение, которое позволит автоматически контролировать качество звонков и выявлять возможности оптимизации процессов.

Ожидаемые результаты от внедрения SalesAI

Внедрение SalesAI должно было решить следующие проблемы компании:

– Предоставить аналитическую систему в виде дашборда по работе операторов.

– Дать возможность контролировать использование обязательных скриптов в звонках.

– Обеспечить объективный автоматизированный анализ эффективности каждого сотрудника. 

– Собирать ключевые метрики работы колл-центра для ежедневного мониторинга.

– Сегментировать данные по различным параметрам для удобства анализа. 

То есть клиент ожидал получить полноценную автоматизированную систему анализа звонков для контроля и оптимизации работы колл-центра.

---

Как стать Data Driven Директором по продажам, наш канал в Telegram: VP of sales.

---

Ценность, полученная клиентом от внедрения SalesAI

Внедрение SalesAI позволило компании:

– Автоматизировать трудоемкие ручные процессы оценки звонков и контроля операторов.

– Получить актуальную аналитику по работе колл-центра и каждого сотрудника.

– Оперативно выявлять проблемные места в коммуникации для корректировки. 

– Объективно оценивать эффективность каждого оператора.

– Использовать данные для принятия кадровых и обучающих решений.

Таким образом, компания получила мощный инструмент повышения качества обслуживания клиентов за счет данных и автоматизации контроля.

Ключевой функционал нейросети SalesAI

SalesAI предоставляет следующие возможности для анализа работы колл-центра:

– Автоматическая транскрипция звонков с использованием нейросетей.

– Распознавание ключевых шагов скриптов внутри разговоров.

– Формирование подробных отчетов по использованию скриптов каждым оператором.

– Расчет важнейших метрик в режиме реального времени для мониторинга.

– Сегментация данных по различным параметрам для анализа.

– Визуализация аналитики в удобном интерактивном дашборде.

– Возможность интеграции с системами колл-центра для загрузки данных.

То есть SalesAI предоставляет все необходимое для мониторинга, контроля качества и принятия решений на основе анализа звонков.

Как изменилась работа КЦ после внедрения SalesAI

Внедрение SalesAI кардинально изменило подход к контролю качества звонков в компании:

– Появилась автоматическая ежедневная оценка каждого разговора по заданным параметрам.

– Стало возможным мгновенно выявлять упущения операторов в использовании скриптов. 

– Каждый сотрудник теперь может быть объективно оценен по статистике звонков.

– Проводится регулярный анализ динамики качества обслуживания в целом.

– Выявленные проблемные места устраняются с помощью целевого обучения.

То есть SalesAI стала полноценным инструментом для регулярного контроля, выявления слабых мест и повышения качества работы колл-центра.

Принимаемые решения на основе аналитики SalesAI

Данные и аналитика из SalesAI используются для принятия таких решений:

– Мотивация и наложение штрафов для операторов на основе оценки.

– Корректировка графика работы исходя из загрузки операторов.

– Обучение операторов по выявленным слабым местам в скриптах.

– Повышение зарплаты наиболее эффективным сотрудникам.

– Оптимизация сценариев продаж, удаление неэффективных скриптов.

– Анализ успешности маркетинговых кампаний на основе звонков.

То есть аналитика SalesAI активно применяется для оптимизации и повышения эффективности бизнес-процессов компании.

Дальнейшие планы по развитию использования SalesAI

После успешного внедрения базового функционала SalesAI компания планирует:

– Настроить автоматическую загрузку звонков в SalesAI из системы Asterisk.

– Расширить использование аналитики для оценки клиентского опыта. 

– Внедрить систему самообслуживания на базе диалогового ИИ.

– Интегрировать SalesAI с CRM-системой для анализа воронки продаж.

– Автоматизировать часть рутинных задач операторов с помощью ИИ.

То есть компания планирует максимально расширить применение технологий AI и данных для оптимизации бизнеса.

Выводы

Использование решений вроде SalesAI позволяет компаниям:

– Существенно снизить трудозатраты на контроль качества обслуживания. 

– Получать актуальную аналитику для выявления проблем и возможностей оптимизации.

– Повысить уровень сервиса за счет регулярной оценки звонков.

– Принимать взвешенные данные-ориентированные решения для улучшения бизнеса.

– Автоматизировать рутинные процессы с помощью технологий ИИ.

Внедрение инновационных решений вроде SalesAI – это мощный рычаг повышения эффективности бизнеса за счет данных и ИИ в современном высококонкурентном мире: