Речевая аналитика представляет собой передовое решение, которое обещает трансформировать способ ведения и анализа продаж, обучения команд и улучшения клиентского опыта. Этот инструмент позволяет компаниям не только мгновенно анализировать производительность своего отдела продаж, но и контролировать качество обслуживания клиентов на основе реальных данных.
Использование речевой аналитики для обучения и развития команды открывает новые горизонты для управления продажами. Это позволяет директорам по продажам быстрее идентифицировать проблемные зоны, понимать, какие практики приводят к успеху, и разрабатывать на их основе стратегии обучения. Подход SalesAI к обучению основан на анализе реальных диалогов и взаимодействий, что делает обучение не только более целенаправленным, но и значительно повышает его эффективность.
Что такое речевая аналитика
Речевая аналитика – это способ анализировать устную речь и извлекать из нее важную информацию. Она помогает выявлять ключевые слова и фразы, определять настроение собеседника, выявлять проблемные моменты и оценивать качество обслуживания клиентов. Речевая аналитика может быть использована для контроля работы операторов, обучения персонала и улучшения бизнес-процессов.
Роль сервисов речевой аналитики продолжает расти, так как компаниям выгоднее сразу выявлять ошибки и работать над ними.
Вот несколько основных преимуществ, которые системы речевой аналитики могут предложить компаниям:
1. Индивидуальный подход. Сегодня, в условиях высокой конкуренции, обеспечить высококачественного обслуживания клиентов стало более важным, чем когда-либо. Клиенты ожидают индивидуального подхода, и несоответствие их ожиданиям может привести к негативным отзывам. Системы речевой аналитики позволяют компаниям анализировать взаимодействие с клиентами в реальном времени, выявлять боли и предлагать индивидуальные решения. Понимая потребности клиентов, компания может адаптировать свой подход, что приведет к удовлетворенности клиентов и увеличению продаж
2. Снижение затрат. Системы речевой аналитики помогает компаниям сократить издержки, оптимизируя рабочие процессы и снижая потребность в человеческом вмешательстве. Такое ПО может автоматически распределять звонки по отделам, снижая нагрузку на персонал и экономя время. Кроме того, выявляя и решая типичные проблемы клиентов, компании уменьшают их потребность в повторных звонках и общую нагрузку на call-центр.
3. Сбор данных о взаимодействии с клиентами – это важный инструмент для оптимизации работы компании. Анализ этих данных позволяет выявить слабые места в обслуживании клиентов и организовать специальные тренинги для сотрудников. Это помогает повысить эффективность работы и уровень удовлетворенности клиентов.
4. Благодаря такому программному обеспечению можно также выявить наиболее успешных сотрудников и определить наиболее эффективные методы работы. Это способствует общему росту производительности компании и улучшению качества обслуживания клиентов.
5. Таким образом, сбор данных о взаимодействии с клиентами является необходимым шагом для развития бизнеса и повышения конкурентоспособности компании на рынке.
Снижение оттока клиентов. Программное обеспечение для анализа речи позволяет компаниям лучше понять своих клиентов, выявляя закономерности, указывающие на риск ухода клиента, и помогая решить его проблемы заранее. Например, если у клиента возникает одна и та же проблема при каждом звонке, программное обеспечение оповещает компанию, позволяя предложить индивидуальное решение. В результате удержание клиентов и увеличение их ценности в течение всего срока взаимодействия с компанией значительно упрощается.
Основные технологии, используемые в сервисах речевой аналитики
Отличия старой технологии речевой аналитики по ключевым словам от технологии LLM
В современном мире бизнеса точность и скорость анализа данных играют ключевую роль в успешном функционировании компаний. Одной из важнейших областей анализа данных является речевая аналитика. В этом разделе мы подробно рассмотрим отличия между старой технологией речевой аналитики по ключевым словам и новой технологией LLM (Large Language Models), которая способна распознавать смыслы и контексты, предоставляя пользователям значительные преимущества.
Старая технология речевой аналитики по ключевым словам
Старая технология речевой аналитики основывалась на распознавании ключевых слов и фраз в аудиозаписях разговоров. Этот метод имеет свои преимущества и недостатки.
Преимущества речевой аналитики старого поколения:
1. Простота реализации: Использование ключевых слов для анализа речи не требовало сложных алгоритмов и высоких вычислительных мощностей. 2. Быстрота обработки: Технология могла быстро обрабатывать большие объемы данных, выделяя нужные ключевые слова и фразы.
Недостатки речевой аналитики:
1. Ограниченная точность:
Анализ по ключевым словам часто приводил к ошибкам, так как не учитывал контекст разговора. Например, слово могло быть употреблено в разных значениях, что приводило к ложным срабатываниям.
2. Отсутствие глубинного анализа:
Такая технология не позволяла выявлять более глубокие смысловые связи и анализировать настроение, намерения и эмоции говорящих.
3. Необходимость настройки:
Система требовала постоянного обновления и настройки списков ключевых слов, что занимало время и ресурсы.
Новая технология на базе LLM
Технология LLM (Large Language Models) [представляет собой качественно новый уровень речевой аналитики](https://salesai.ru/features). Она использует сложные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа речи, что позволяет распознавать смысловые и контекстные связи в разговорах.
Преимущества LLM SalesAI
1. Высокая точность: SalesAI учитывает контекст и смысловые связи в разговоре, что позволяет значительно повысить точность анализа. Например, модель способна различать разные значения одного и того же слова в зависимости от контекста.
2. Глубинный анализ: Технология позволяет выявлять эмоции, намерения и настроение говорящих, что даёт возможность более детально анализировать взаимодействие с клиентами.
3. Автоматическое обучение: SalesAI постоянно совершенствует свои алгоритмы на основе новых данных, что позволяет системе адаптироваться к изменениям и улучшать свою точность без необходимости ручного вмешательства.
4. Широкий спектр применения: Технология может использоваться не только для анализа телефонных разговоров, но и для обработки текстовых сообщений, писем и других видов коммуникации.
SalesAI использует технологию LLM для анализа взаимодействий с клиентами, что позволило значительно улучшить качество обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов.
Внедрение речевой аналитики в ваш процесс продаж не только оптимизирует текущие операции, но и открывает путь для непрерывного улучшения и адаптации к меняющимся требованиям рынка. SalesAI предлагает комплексный подход к улучшению всех аспектов продаж, начиная с анализа производительности и заканчивая обучением и развитием команды. Внедрение этой технологии обещает не только улучшить показатели продаж, но и создать более сильную, эффективную и мотивированную команду.
Современные интеллектуальные решения для мгновенного анализа производительности и контроля качества call-центров используются все чаще и чаще. Учитывая преимущества, которые они приносят для создания превосходного клиентского опыта, ведущие мировые аналитические компании прогнозируют их дальнейшее распространение. Сегодня мы хотим поделиться с вами некоторыми отличными возможностями для продаж, которые вы также можете использовать.
Создание сильного отдела продаж – практически невыполнимая миссия, и это вам скажет любой директор по продажам. На одну-две звезды приходятся в основном посредственные специалисты, плюс постоянная текучка кадров, необходимость искать замену и тратить время и ресурсы на обучение новичков.
Продажи – это процесс, а не искусство. Последовательные продажи и рост доходов являются результатом масштабируемого, повторяющегося процесса, который каждый раз приносит стабильные результаты. Как только вы этого добъетесь, ваш бизнес сможет расширяться за счет новых членов команды, обученных этой формуле успеха.
К сожалению, вы не сможете взлететь до тех пор, пока не выясните, что работает для вашего бизнеса, а что нет – ведь он уникален. Хотя вы можете знать, кто постоянно демонстрирует высокие результаты, вы не сможете передать эти знания остальным членам команды, пока не поймете, почему ваши лучшие сейлы показывают высокие результаты.
Благодаря SalesAI, РОПы могут быстрее обнаружить источник проблем у своих сейлов, увидеть, как их SDR общаются с клиентами, и принять основанные на данных решения о том, как лучше тренировать команду, чтобы она достигла своих показателей.
Исследование Эндера Тьюринга, основанное на анализе 127500 разговоров по продажам и коучинге 97 торговых представителей, показало, что в результате внедрения речевой аналитики и ИИ эффективность значительно повышается сразу по нескольким направлениям:
Обучайте
Х20
В 20 раз быстрее доносить лучшие практики и индивидуальный фидбек до каждого сейла.
Повышайте конверсию
+50%
Увеличение уровня дохода на 10-50%
Наблюдайте
+67%
Анализ 100% диалогов с клиентами через телефон, e-mail и чаты в мессенджерах
Например, вы проанализировали своего лучшего продавца и увидели, что он говорит не более 35% времени во время разговора, а его потенциальные покупатели говорят остальные 65%. Ваш сейл с низкими показателями эффективности говорит все время, не слушая и не давая потенциальному покупателю возможности рассказать о своих желаниях и потребностях. Поэтому мы используем эти знания в обучении и добавляем больше квалификационных вопросов, которые используют лучшие продавцы, чтобы побудить потенциальных клиентов к разговору, и отслеживаем эту метрику в будущем.
Вот некоторые другие показатели эффективности встречи, на которые мы считаем полезным обратить внимание:
Обсуждались ли сроки, в которые клиент готов приобрести?
Обсуждалась ли цена?
Упоминал ли клиент конкурентов? Было ли это в начале или в конце разговора?
Выручка во многих компаниях зависит от директора по продажам и его способности добиваться результатов с помощью своей команды. Лидеры продаж имеют дело с огромным количеством информации и не могут использовать свою интуицию для принятия решений – слишком высок риск провала.
Используя SalesAI, вы можете узнать, что делают ваши наиболее эффективные сотрудники, научить остальных сейлов делать то же самое и отслеживать их работу по наиболее важным показателям разговора. Вам гораздо больше повезет в создании воспроизводимого, масштабируемого процесса, который будет работать для вашего бизнеса.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Ниже приведены наиболее распространённые подходы и наборы тестов (бенчмарков) для оценки качества и влияния на точность работы LLM. Они помогут понять, насколько хорошо LLM «понимает» вопросы, генерирует точные ответы, решает задачи и не «галлюцинирует». Список включает как общепринятые академические бенчмарки, так и методы, применимые к внутренним корпоративным данным.
1. Академические (универсальные) бенчмарки
1.1. SuperGLUE
Что проверяет: Понимание прочитанного текста (Reading Comprehension), семантические связи, перефразирование, логические выводы. Как измеряют: Сравнивают ответы модели с эталонными, вычисляют средний балл (Accuracy/F1/или своя метрика в разных подтасках). Зачем использовать: Дает общий индикатор, насколько модель «умна» и умеет решать разные «классические» NLP-задачи.
1.2. MMLU (Massive Multitask Language Understanding)
Что проверяет: Способность модели отвечать на вопросы из ~57 предметных областей (математика, биология, история, юриспруденция и т.п.) на уровне выпускника вуза. Как измеряют: Модель отвечает на многовариантные вопросы (multiple choice), считают процент правильных ответов. Зачем использовать: Охватывает широкий спектр общих знаний, отражает глубину и универсальность модели.
1.3. Big-Bench / Big-Bench Hard (BBH)
Что проверяет: Множество необычных или «творческих» задач (логика, лингвистика, юмор, аналогии и т.д.). Как измеряют: Для каждой подтаски есть своя метрика (от Accuracy до BLEU/F1), результаты суммируют в общий показатель. Зачем использовать: Выявляет «длинные хвосты» и креативные способности модели, проверяет умение решать сложные и нестандартные задачи.
1.4. SQuAD / SQuAD2.0
Что проверяет: Способность отвечать на вопросы по коротким текстам (machine reading comprehension). Как измеряют: Сравнивают ответ модели с эталонным фрагментом (Exact Match, F1). В SQuAD2.0 есть вопросы без ответа — проверяется умение модели ответить «неизвестно». Зачем использовать: Базовое чтение/понимание текста, проверка на «уверенное враньё» при отсутствии ответа.
1.5. Natural Questions / TriviaQA
Что проверяет: Фактические знания и умение извлекать информацию из «живых» источников (статей, вики-данных). Как измеряют: Похожи на SQuAD, но вопросы сложнее и более «реальные». Зачем использовать: Тестирует способность модели правильно «доставать» факты из контекста или своей «памяти», не подменяя их галлюцинациями.
1.6. GSM8K (для математических задач)
Что проверяет: Способность пошагово решать математические задачи начального и среднего уровня. Как измеряют: Сравнивают финальный ответ (числовое решение) с эталоном, часто дополнительно оценивают корректность цепочки рассуждений (chain-of-thought). Зачем использовать: Выявляет способность модели к математической логике и точности в вычислениях.
2. Тесты на кодогенерацию и программирование
2.1. HumanEval (OpenAI)
Что проверяет: Корректность сгенерированного кода на Python: модель получает задание (docstring) и должна выдать функцию, которая проходит все тесты. Как измеряют: Считается доля тестов, пройденных корректным решением. Зачем использовать: Оценить, насколько точно LLM формирует код на практике.
2.2. MBPP (The ManyBabies Programming Prompt)
Что проверяет: Разнообразные задачи на программирование, от простых до средних, в том числе логику и синтаксис. Как измеряют: Аналогично HumanEval: проверка автотестами, прохождение/непрохождение. Зачем использовать: Дополнительный широкий набор задач на генерацию кода и отладку.
2.3. CodeXGLUE
Что проверяет: Набор задач: автодополнение кода, комментарии, рефакторинг, bug fixing. Как измеряют: В зависимости от подтаска (BLEU, Accuracy, pass@k). Зачем использовать: Более детальная оценка coding-способностей модели для различных реальных сценариев разработки.
3. Дополнительные лингвистические бенчмарки и тесты
3.1. WinoGrande / Winograd Schema
Что проверяет: Способность к дисамбигации и пониманию референций местоимений (где нужно «догадаться», к кому относится местоимение). Как измеряют: Процент правильных ответов, какая сущность упомянута. Зачем использовать: Проверка «здравого смысла» (common sense reasoning).
3.2. HellaSwag
Что проверяет: Выбор логически правильного продолжения ситуации/текста. Как измеряют: Accuracy в задачах multiple choice. Зачем использовать: Тест на понимание контекста и базовой логики.
3.3. XNLI / XGLUE (для многоязычных моделей)
Что проверяет: Способность понимать тексты и делать выводы (entailment, contradiction, neutral) на разных языках. Как измеряют: Accuracy классификации. Зачем использовать: Если корпоративный контент многоязычен, это поможет проверить кросс-лингвистические навыки модели.
4. Корпоративные (кастомные) тесты на точность
4.1. Доменные Q&A наборы (Custom Domain QA)
Что проверяет: Насколько модель точно отвечает на вопросы по внутренним документам (политики, техническая документация, отчёты и т.д.). Как измеряют:
Собирают реальный список вопросов от сотрудников (или экспертов).
Для каждого вопроса есть проверенные вручную эталонные ответы.
Сравнивают ответы модели с этими эталонами по набору критериев (полнота, точность, F1). Зачем использовать: Это «золотой стандарт» для проверки, понимает ли модель вашу уникальную корпоративную информацию.
4.2. Тесты на галлюцинации (Factuality / Hallucination Checks)
Что проверяет: Склонность модели придумывать (галлюцинировать) несуществующие факты, ссылки, цифры. Как измеряют:
Модели дают конкретные вопросы, при этом проверяют, совпадает ли ответ с фактами (или ссылается ли модель на реальные данные).
Если модель «выдумывает» существование документа или путает цифры, ответ считается ложным. Зачем использовать: Наиболее критичный аспект для корпоративных LLM — недопущение фактических ошибок.
4.3. Тесты на соответствие формату (внутренние шаблоны документов)
Что проверяет: Генерацию правильно оформленных документов, писем, контрактов, инструкций, соблюдение регламента. Как измеряют: Сравнивают с эталонным шаблоном либо проверяют структурированность (наличие всех обязательных секций). Зачем использовать: Полезно, если LLM отвечает или генерирует документы по заданному «корпоративному стандарту».
4.4. Тестирование знания терминологии (Corporate Terminology Tests)
Что проверяет: Умение модели корректно использовать узконаправленную лексику, названия продуктов, внутренних систем. Как измеряют: Дают список вопросов или заданий, где важно точное использование терминов; сравнивают с экспертной разметкой. Зачем использовать: Убедиться, что LLM не подменяет внутренние термины «близкими, но неправильными».
Что показывают: Насколько текст модели лексически и по смыслу близок к эталону.
Недостатки: Могут не отражать фактическую точность (например, модель может «вписывать» лишние фразы, которые выглядят «похоже»).
5.2. Accuracy, Precision/Recall, F1
Что показывают: Подходят для задач «ответ / не ответ», «верно / неверно», multiple choice.
Зачем использовать: Простые и понятные метрики при наличии эталонных ответов.
5.3. Human Evaluation (экспертная оценка)
Что проверяет: Субъективное качество ответа:
Точность (factual correctness).
Стиль (требования корпоративной культуры).
Полноту и уместность (relevance).
Когда важно: При сложных вопросах, где автоматически оценить ответ невозможно без ручной экспертизы.
5.4. Pass@k (для кода)
Что проверяет: Сколько сгенерированных версий решения из k попыток проходят все тесты.
Когда используется: Прежде всего в задачах генерирования кода.
5.5. Perplexity (PPL)
Что показывает: Мера «удивления» модели по отношению к эталонному тексту. Чем ниже, тем «увереннее» модель в правильности.
Недостатки: Не всегда коррелирует с фактической точностью (может хорошо «угадывать» форму языка, но «лгать» в фактах).
6. Рекомендации по организации процесса оценки
Собрать репрезентативный датасет из реальных корпоративных вопросов (разбитый по сложности, типам запросов).
Разметить эталонные ответы вручную или полуавтоматически (где это возможно).
Разделить тесты на: (a) публичные бенчмарки для общей оценки; (b) внутренние доменные тесты.
Использовать несколько метрик: например, Accuracy и Human Evaluation + проверка фактов.
Проводить регулярные регрессионные проверки после дообучения или обновления модели.
Таким образом, комбинируя академические бенчмарки (SuperGLUE, MMLU, и т.д.) с внутренними (корпоративными) наборами тестов, вы получите комплексную картину точности работы вашей LLM. Самое главное — уделить приоритетное внимание доменно-ориентированным тестам (фактическая информация, внутренняя терминология, документация), поскольку именно там потенциальная ошибка может нанести наибольший ущерб в продакшне.
Как SalesAI отслеживает и улучшает точность своей LLM
SalesAI использует собственную большую языковую модель (LLM), которая анализирует звонки менеджеров по продажам, выявляет ключевые паттерны общения и помогает бизнесу повышать эффективность работы отдела продаж. Для обеспечения высокой точности и надежности системы мы применяем комплексный подход к мониторингу и оценке работы модели.
Как мы оцениваем точность нашей LLM?
Анализ реальных разговоров – мы тестируем модель на больших массивах реальных звонков, проверяя, насколько корректно она распознает структуру диалогов, определяет цели звонков и фиксирует ключевые моменты.
Выявление ошибок и неточностей – система регулярно проходит тестирование на предмет «галлюцинаций» (неверных интерпретаций данных), а также анализирует процент ошибок в классификации и разметке.
Корректировка на основе обратной связи – наши клиенты могут оставлять обратную связь по точности распознавания и аналитики, что позволяет SalesAI оперативно дообучать модель и повышать её точность.
Регрессионное тестирование – перед каждым обновлением системы мы проводим тесты на стабильность, чтобы убедиться, что изменения не ухудшают работу модели.
Используя собственную LLM, SalesAI обеспечивает высокую точность анализа звонков и помогает компаниям не просто собирать данные, а превращать их в действенные инсайты.
Если вы хотите повысить эффективность работы отдела продаж и получить полную прозрачность в анализе звонков, попробуйте SalesAI. Наша система на основе собственной LLM поможет выявить проблемные зоны в переговорах, улучшить скрипты и повысить конверсию. Оставьте заявку на демо и узнайте, как SalesAI может усилить вашу команду:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
В процессе продаж одно из главных правил — понять, что для клиента действительно важно. Люди принимают решения о покупке, основываясь на своих приоритетах и потребностях, которые часто различаются. Однако за разнообразием требований кроется универсальный принцип: ключевые преимущества для клиента являются решением его конкретных задач.
Почему понимание ключевых потребностей клиента критически важно?
Клиенты редко покупают продукт ради самого продукта. Их интересуют решения: снижение затрат, экономия времени, повышение комфорта, увеличение дохода. Если компания не способна продемонстрировать, как её продукт решает проблему клиента, шанс закрыть сделку значительно снижается.
Пример: для владельца малого бизнеса ключевым преимуществом CRM-системы может быть автоматизация процессов, которая позволяет сэкономить время. Для крупной корпорации на первый план выйдет способность CRM интегрироваться с уже существующими системами.
Понимание ключевых потребностей помогает:
Сосредоточиться на том, что важно именно для этого клиента.
Снизить вероятность отказа из-за непонимания ценности.
Установить доверительные отношения за счёт предложения персонализированного решения.
Как определить ключевые преимущества для клиента
Задавайте вопросы. Успешные менеджеры не предполагают, а выясняют, что важно клиенту. Вопросы помогают выявить реальную потребность:
С какими трудностями вы сталкиваетесь?
Какие результаты вы хотите достичь?
Что для вас важнее всего в этом продукте/услуге?
Слушайте клиента. Активное слушание позволяет не только понять, но и правильно интерпретировать ответы клиента. Часто клиенты называют общие проблемы, но за ними скрываются конкретные задачи.
Оценивайте контекст. Каждый клиент приходит с уникальной ситуацией. Знание отрасли, размера компании, бюджета и других факторов помогает предугадывать потребности.
Используйте данные и аналитику. SalesAI помогает собирать и анализировать данные о клиенте: поведение, вопросы, прошлые взаимодействия. Это позволяет не только угадать, но и точно понять, что является ключевым для конкретного клиента.
Почему одно и то же преимущество по-разному воспринимается клиентами?
Клиенты воспринимают одно и то же преимущество в зависимости от контекста. Например, автоматизация:
Для одного клиента это снижение ручного труда.
Для другого — уменьшение количества ошибок.
Для третьего — освобождение времени для стратегических задач.
Таким образом, успешный менеджер умеет преподносить одно преимущество в зависимости от того, как оно решает задачу конкретного клиента.
Как SalesAI помогает выявлять ключевые преимущества?
SalesAI использует Process Mining — технологию, которая позволяет анализировать данные о взаимодействиях с клиентами и выявлять ключевые задачи, интересующие их. Этот процесс включает несколько этапов: сбор данных, их обработка с использованием нейросети, расшифровка и последующий анализ аналитиками. Результатом является набор практических рекомендаций для бизнеса.
1. Сбор и обработка данных
На первом этапе система собирает данные из звонков, переписок и CRM. Нейросеть SalesAI обрабатывает эти данные, выделяя ключевые моменты: упомянутые клиентами задачи, потребности и интересующие их аспекты продукта или услуги.
2. Анализ задач и выявление преимуществ
После обработки аналитики исследуют результаты, предоставленные нейросетью, чтобы сформировать список задач, которые чаще всего упоминались клиентами. В этот список могут попасть как очевидные, так и скрытые потребности, которые сложно выявить в ходе стандартного взаимодействия.
Для каждой задачи система предоставляет пул преимуществ, которые оказались наиболее решающими в предыдущих звонках. Например, в сфере розничной торговли одной из задач может быть “увеличение среднего чека”. Для этой задачи ключевыми преимуществами могут стать персонализированные скидки, наличие программ лояльности и возможность быстрой доставки.
3. Создание персонализированных рекомендаций.
На основе собранных данных формируется отчет, который содержит список задач клиентов и рекомендации по акцентированию внимания на соответствующих преимуществах. Эти данные помогают компаниям адаптировать скрипты продаж и обучать менеджеров более эффективно доносить ценность продукта.
Пример применения Process Mining от SalesAI
Компания в сфере гостиничного бизнеса предоставила SalesAI данные о взаимодействии с гостями для анализа. Нейросеть выделила ключевые задачи клиентов, среди которых оказались “удобство бронирования”, “наличие дополнительных услуг” и “гибкость условий отмены”.
Анализ успешных взаимодействий показал, что для задачи “удобство бронирования” решающими преимуществами были:
возможность забронировать номер через мессенджеры;
мгновенное подтверждение брони;
прозрачные условия оплаты.
На основе рекомендаций SalesAI компания адаптировала процесс общения с клиентами, добавив акцент на удобство бронирования в мессенджерах и быструю обратную связь. В результате конверсия заявок в бронирования выросла на 18% за два месяца.
Заключение
Ключевые преимущества для каждого клиента — это решение его конкретной задачи. Задача компании — выяснить, что именно важно для всех целевых клиентов, и как можно быстрее продемонстрировать, как продукт помогает этого достичь.
Process Mining от SalesAI позволяет глубже понять задачи клиентов и выявить ключевые преимущества, которые действительно влияют на их решения. Этот подход помогает компаниям не только улучшать свои продукты, но и адаптировать стратегии продаж, делая их более персонализированными и результативными. Используйте возможности SalesAI, чтобы найти сильные стороны вашего продукта и повысить эффективность взаимодействия с клиентами:
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Для любого бизнеса важно, чтобы его продукт действительно решал задачи клиентов и соответствовал их ожиданиям. Это напрямую влияет на удовлетворенность клиентов и, как следствие, на количество продаж и успех компании. В этой статье рассмотрим как проверить соответствует ли продукт потребностям рынка и обсудим методы анализа, их плюсы и минусы.
Обратная связь от клиентов
Одним из простых способов проверки полезности продукта является обратная связь от клиентов. Она даёт прямую информацию о том, что работает хорошо, а что требует улучшений. Но важно учитывать, что не все клиенты смогут ясно сформулировать свои проблемы или дать развернутую обратную связь.
Плюсы:
Прямое мнение клиента о продукте.
Возможность оперативного реагирования на замечания.
Минусы:
Клиенты могут не до конца осознавать свои проблемы или озвучивать их не до конца объективно.
Отзывы часто дают лишь частичную картину и не всегда могут выявить все слабые места.
Анализ использования продукта
Отслеживание, какие функции продукта активно используются, а какие остаются незадействованными, позволяет судить о его полезности. Например, если пользователи регулярно возвращаются к определённым функциям, это говорит о том, что продукт востребован и решает нужные задачи.
Плюсы:
Объективные данные об использовании продукта.
Позволяет выявить конкретные неиспользуемые функции.
Минусы:
Не всегда ясно, почему функции остаются неиспользованными — это может быть как недопонимание клиентов, так и недостаток информации о них.
Требует интеграции аналитических систем для отслеживания взаимодействия с продуктом.
Опросы и интервью
Проведение опросов и интервью с клиентами позволяет глубже понять их потребности и ожидания. Задавая открытые вопросы, можно выявить проблемы, о которых клиенты не упоминают в отзывах.
Плюсы:
Более детальное понимание потребностей клиента.
Возможность целенаправленного сбора данных по определенным аспектам продукта.
Минусы:
Процесс требует много времени и ресурсов.
Клиенты могут не давать откровенных или точных ответов.
Анализ рынка и конкурентный анализ
Сравнение продукта с предложениями конкурентов — важный метод для определения, насколько продукт соответствует потребностям рынка. Анализ особенностей конкурентов помогает выявить недочёты и улучшить продукт.
Плюсы:
Позволяет выявить сильные и слабые стороны продукта относительно рынка.
Помогает адаптировать продукт под текущие тенденции и запросы.
Минусы:
Может не учитывать уникальные аспекты конкретного бизнеса.
Требует значительных аналитических ресурсов для получения объективной картины.
Преимущества Process Mining перед традиционными методами
Технология Process Mining предоставляет более точные и достоверные данные о взаимодействиях с клиентами. В отличие от традиционных методов, Process Mining анализирует реальные данные, собранные на всех этапах взаимодействия с клиентами, и предоставляет полную картину использования продукта. Это позволяет компании выявить слабые места в процессе использования продукта и устранить их, улучшая общий клиентский опыт.
Проверьте соответствует ли продукт потребностям рынка с помощью SalesAI Process Mining
Использование SalesAI Process mining позволяет точно выявлять ключевые проблемы клиентов, анализируя огромное количество данных. Технология собирает и обрабатывает информацию из различных точек взаимодействия клиентов с продуктом, что даёт возможность получать глубокие и точные инсайты о том, как клиенты используют продукт и где он не решает их задачи.
Преимущества Process mining с SalesAI:
Объективный анализ данных, исключающий человеческий фактор.
Обработка большого объема данных за короткое время.
Выявление скрытых проблем в использовании продукта.
Соответствие продукта потребностям рынка — ключ к успеху любого продукта.
SalesAI использует технологию Process mining для глубокого анализа взаимодействий с клиентами, что позволяет оптимизировать продукт и улучшить клиентский опыт.
Заполните форму, чтобы узнать, как SalesAI Process mining поможет вашему бизнесу выявить все проблемы и боли ваших клиентов, чтобы понять действительно ли вы решаете их
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Болевые точки клиентов — это ключевые моменты взаимодействия, которые могут негативно повлиять на удовлетворенность клиентов и снизить их лояльность. Для успешного решения этих проблем компании должны правильно собирать, анализировать и интерпретировать данные. В статье рассматриваются основные шаги, которые помогут бизнесу выявить болевые точки и найти пути их устранения с помощью данных. Сначала важно определить, какие типы информации наиболее полезны: демографические и поведенческие данные, а также отзывы клиентов. Далее идет анализ с использованием современных методов и технологий, таких как кластерный анализ и исследование звонков. Приоритизация проблем позволяет сконцентрироваться на наиболее важных аспектах. Завершает процесс внедрение решений и мониторинг их эффективности.
Качество обслуживания клиентов сегодня является ключевым фактором для компаний, стремящихся оставаться на шаг впереди конкурентов.
У клиентов больше возможностей, чем когда-либо прежде, и они ожидают, что компании будут предоставлять высококачественные продукты и услуги, а также обеспечивать бесперебойный и персонализированный опыт во всех точках взаимодействия. Понимание и решение болевых точек клиентов является важной частью обеспечения превосходного качества обслуживания.
Болевые точки клиентов относятся к проблемам или разочарованиям, которые клиенты испытывают при взаимодействии с продуктом или услугой. Они могут включать в себя что угодно, от запутанного процесса оформления заказа до отсутствия прозрачности в ценообразовании. Неспособность решить эти проблемы может привести к неудовлетворенности клиентов, негативным отзывам и, в конечном итоге, к потере дохода.
К счастью, компании могут использовать данные и аналитику, чтобы лучше понимать болевые точки своих клиентов и улучшать свои продукты и услуги.
Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут определить области для улучшения и разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов.
Шаг 1. Сбор данных о клиентах и отзывов
Чтобы эффективно анализировать болевые точки клиентов, компаниям необходимо собирать различные данные и обратную связь, используя принципы анализа аудитории.
Существует несколько типов данных и отзывов, которые компании могут собирать.
Демография клиентов
Это включает в себя такую информацию, как возраст, пол, местоположение и уровень дохода. Демографические данные могут помочь компаниям лучше понять свою клиентскую базу и адаптировать свои продукты и услуги в соответствии с их потребностями.
Поведение клиентов
Это включает в себя такую информацию, как история покупок, поведение в Интернете и взаимодействие с маркетинговыми кампаниями. Данные о поведении могут помочь компаниям выявить закономерности и тенденции, которые могут быть использованы в стратегиях маркетинга и продаж. Кроме того, альтернативы Excel могут эффективно обрабатывать и анализировать данные о поведении, чтобы получить ценную информацию, которая формирует стратегии маркетинга и продаж.
Отзывы клиентов
Это включает в себя обратную связь, собранную с помощью опросов, отзывов клиентов и мониторинга социальных сетей. Данные обратной связи могут дать ценную информацию о болевых точках клиентов и областях, требующих улучшения.
Для сбора данных о клиентах и отзывов компании могут использовать различные методы, такие как опросы, отзывы клиентов и мониторинг социальных сетей. Опросы могут быть отправлены по электронной почте или размещены на веб-сайте компании и могут использоваться для сбора отзывов о конкретных продуктах, услугах или общем опыте клиентов.
Отзывы клиентов можно найти разных. платформах и в социальных сетях, и они могут дать представление о том, что клиентам нравится и не нравится в бизнесе. Мониторинг социальных сетей включает в себя отслеживание разговоров в социальных сетях для определения настроений и отзывов клиентов.
При работе с комментариями и отзывами в Интернете важно быть очень осторожным, чтобы не пропустить ни одного предоставленного отзыва. Вот почему опытные компании предпочитают использовать сервис ответов на отзывы. Эта услуга помогает им эффективно обрабатывать онлайн-отзывы и даже может улучшить репутацию бренда и повысить лояльность.
Они также могут использовать инструменты JavaScript для веб-скрейпинга, чтобы получить дополнительную информацию из онлайн-источников и улучшить понимание предпочтений клиентов.
Облегчая клиентам обратную связь и ответ на их проблемы, компании могут укрепить отношения со своими клиентами и получить ценную информацию об их болевых точках.
Шаг 2. Анализ болевых точек клиентов и отзывов
После того, как компании собрали данные и отзывы, следующим шагом будет их анализ, чтобы выявить болевые точки клиентов и области для улучшения. Собранные данные могут указывать на то, что компании необходимо использовать системы обработки информации, чтобы улучшить качество обслуживания.
Существует несколько методов, которые можно использовать для анализа данных и отзывов клиентов.
Анализ звонков
Это включает в себя использование инструментов обработки естественного языка (NLP) для анализа отзывов клиентов на предмет тональности, контекста и тем. Анализ текста может помочь компаниям выявить закономерности и тенденции в отзывах клиентов и получить более глубокое понимание болевых точек, с которыми сталкиваются клиенты.
Кластерный анализ
Это включает в себя группировку клиентов на основе общих характеристик, таких как демографические данные или поведение. Кластерный анализ может помочь компаниям определить различные сегменты своей клиентской базы и адаптировать свои продукты и услуги к потребностям каждой группы.
Регрессионный анализ
Это включает в себя изучение взаимосвязи между различными переменными, такими как удовлетворенность клиентов и покупательское поведение. Регрессионный анализ может помочь компаниям определить факторы, влияющие на поведение и удовлетворенность клиентов.
В дополнение к этим методам компании также могут использовать инструменты визуализации данных для выявления ключевых болевых точек клиентов или целых цепочек значимых событий с помощью технологии SalesAI Process Minng. Инструменты визуализации данных, такие как диаграммы и графики, могут помочь компаниям легче выявлять тенденции и закономерности в данных о клиентах и обратной связи. Например, компания может использовать линейчатую диаграмму для визуализации частоты жалоб конкретных клиентов или тепловую карту, чтобы показать географическое распределение болевых точек клиентов.
Извлечение цепочек значимых событий с помощью SalesAI Process Mining
Используя эти методы для анализа данных и отзывов клиентов, компании могут получить более глубокое понимание своих болевых точек и разработать стратегии для их решения, а также обеспечить превосходный рабочий процесс поддержки клиентов.
Шаг 3. Определение приоритетности болевых точек для решения
Не все болевые точки одинаковы, и компаниям необходимо расставлять приоритеты, какие из них следует решить в первую очередь. Расстановка приоритетов в болевых точках может помочь вам более эффективно распределять ресурсы и оказывать наибольшее влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов.
Существует несколько методов, которые можно использовать для определения приоритетности болевых точек на основе данных и аналитических выводов.
Анализ влияния и усилий
Это включает в себя ранжирование болевых точек на основе их потенциального влияния на удовлетворенность и лояльность клиентов, а также усилий, необходимых для их устранения. Болевые точки с высокой отдачей и низкими усилиями должны быть приоритетными в первую очередь, в то время как точки с низкой отдачей и большими усилиями должны быть менее приоритетными.
Сегментация клиентов
Это включает в себя определение приоритетности болевых точек на основе потребностей и предпочтений различных сегментов клиентов. Например, если компания определяет болевую точку, характерную для определенного сегмента клиентов, она может уделить приоритетное внимание устранению этой болевой точки для повышения удовлетворенности и лояльности среди этой группы.
Анализ пожизненной ценности клиента (CLV)
Это включает в себя определение приоритетности болевых точек на основе потенциального влияния на CLV. Болевые точки, которые могут привести к оттоку клиентов или снижению CLV, должны быть приоритетными по сравнению с другими болевыми точками.
Расставляя приоритеты для болевых точек на основе данных и аналитики, компании могут принимать стратегические решения о том, на чем сосредоточить свои усилия и ресурсы. Это может помочь компаниям улучшить качество обслуживания клиентов, повысить удовлетворенность и лояльность клиентов и, в конечном итоге, стимулировать рост доходов. Они также могут использовать программное обеспечение для работы с клиентами для оптимизации всех этих рабочих процессов и беспрепятственного получения ценной информации о клиентах.
«Анализ данных и отзывов клиентов имеет важное значение для выявления и устранения болевых точек клиентов. Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут получить более глубокое понимание потребностей и болевых точек своих клиентов, а также разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов. Такие методы, как анализ текста, кластерный анализ и визуализация данных, могут помочь компаниям легче выявлять тенденции и закономерности в данных о клиентах и отзывах. Расставляя приоритеты для болевых точек на основе данных и идей, компании могут более эффективно распределять свои ресурсы и оказывать наибольшее влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов».
Шаг 4. Внедрение решений для устранения болевых точек
После того, как компания определила болевые точки своих клиентов, следующим шагом является внедрение стратегий для их устранения.
Существует несколько стратегий, которые вы можете использовать для решения проблемных точек, таких как улучшение информации о продукте, оптимизация процессов оформления заказа и улучшение поддержки клиентов.
Улучшение информации о продукте
Одной из распространенных болевых точек для клиентов является недостаток информации о продукте. Компании могут решить эту проблему, предоставив более подробные описания продуктов, изображения и видео. Это может помочь клиентам принимать более обоснованные решения о покупке и снизить вероятность возвратов или жалоб. Таким образом, предприятиям следует извлекать данные Amazon с помощью Python для сбора информации о конкурентах и улучшения информации о своих продуктах, улучшая общее качество обслуживания клиентов.
Оптимизация процессов оформления заказа
Еще одна распространенная проблема для клиентов — медленный или сложный процесс оформления заказа. Компании могут решить эту проблему, упростив процесс оформления заказа, предложив несколько вариантов оплаты и сократив количество шагов, необходимых для совершения покупки. Это может помочь улучшить качество обслуживания клиентов и снизить процент брошенных корзин.
Повышение уровня поддержки клиентов
Плохая поддержка клиентов является серьезной проблемой для многих клиентов. Компании могут решить эту проблему, улучшив свои процессы поддержки клиентов, например, предлагая более быстрое время ответа, более персонализированную поддержку и несколько каналов поддержки (например, электронная почта, телефон, чат). Это может помочь повысить удовлетворенность клиентов и снизить уровень оттока.
Лучшие практики внедрения решений
При внедрении решений для устранения болевых точек вы можете следовать передовым практикам для обеспечения успеха. Некоторые из них следующие.
Начинаем с малого
Бизнесу следует начинать с небольших, управляемых изменений, а не пытаться решить все болевые точки сразу. Это может помочь обеспечить успешное внедрение изменений и не нарушить качество обслуживания клиентов.
Вовлечение заинтересованных сторон
Компании должны вовлекать ключевые заинтересованные стороны, такие как сотрудники и клиенты, в процесс разработки решения. Это может помочь гарантировать, что решения соответствуют потребностям клиентов и что сотрудники заинтересованы в успехе изменений.
Измерение успеха
Компании должны измерять влияние решений на удовлетворенность и лояльность клиентов. Это может помочь определить области для дальнейшего улучшения и гарантировать, что изменения окажут положительное влияние на бизнес.
Это было бы легко понять, если бы мы могли взглянуть на некоторые предприятия и понять, как они успешно решают проблемы клиентов.
Тематические исследования
Чтобы понять, как компании могут использовать данные и аналитику для решения проблем клиентов, давайте рассмотрим несколько реальных примеров анализа болевых точек клиентов:
Пример 1: Amazon
Amazon известна своим клиентоориентированным подходом и использует данные и отзывы для выявления мест, в которых находятся болевые точки клиентов.
Например, Amazon использует отзывы клиентов, чтобы определить общие болевые точки с продуктами, а затем работает с продавцами для решения этих проблем. Amazon также использует данные для персонализации клиентского опыта, например, рекомендуя продукты на основе прошлых покупок и истории просмотров.
Извлеченные уроки: Успех Amazon в значительной степени обусловлен ее ориентацией на клиентский опыт. Используя данные и отзывы клиентов для выявления и устранения проблемных точек, Amazon смогла повысить лояльность клиентов и развивать свой бизнес.
Пример 2: Zappos
Zappos — это интернет-магазин обуви и одежды, известный своим исключительным обслуживанием клиентов. Zappos использует данные о клиентах для персонализации клиентского опыта и проактивного решения проблем.
Например, Zappos предлагает бесплатный возврат и обмен, что снижает риск для клиентов и облегчает им покупку на сайте.
Извлеченные уроки: Успех Zappos в значительной степени обусловлен ориентацией на обслуживание клиентов. Используя данные о клиентах для упреждающего решения проблемных точек, Zappos создала базу лояльных клиентов и отличается от конкурентов.
Заключение
Клиентский опыт стал ключевым дифференциатором в сегодняшней высококонкурентной бизнес-среде, и понимание и устранение болевых точек клиентов имеет решающее значение для обеспечения превосходного клиентского опыта.
Собирая и анализируя данные и отзывы клиентов, компании могут определить области для улучшения и разработать стратегии для улучшения качества обслуживания клиентов. Такие методы, как анализ текста, кластерный анализ и визуализация данных, помогут вам лучше понять потребности и болевые точки ваших клиентов.
Расставляя приоритеты по болевым точкам на основе данных и аналитики, вы можете более эффективно распределять свои ресурсы и оказывать наиболее значительное влияние на удовлетворенность и лояльность клиентов, что в конечном итоге приведет к росту доходов.
Если вы хотите более эффективно выявлять и решать проблемы ваших клиентов, обратите внимание на решения SalesAI. Это поможет вашему бизнесу улучшить клиентский опыт и повысить лояльность.
КОНТРОЛЬ ПРОДАЖ БЕЗ МУЧЕНИЙ РОПаКалендарь откроется после заполнения формы
Анализ звонков — это золотая жила данных, которую многие компании игнорируют. В каждом разговоре с клиентом скрыты паттерны, которые могут существенно повлиять на конверсию и успех сделок. SalesAI предлагает инновационный подход с использованием Process Mining для детального анализа аудиозаписей и метаданных звонков. Эта технология помогает выявить ключевые моменты общения с клиентами, определить узкие места в воронке продаж и даже предсказать вероятность заключения сделки. Process Mining становится незаменимым инструментом для компаний, стремящихся повысить эффективность своих продаж и оптимизировать процессы взаимодействия с клиентами.
Тысячи переговоров с клиентами ежедневно проходят через менеджеров по продажам и CRM, но далеко не все компании понимают, как можно извлечь из этих разговоров полезные данные. Одним из самых перспективных способов анализа звонков является SalesAI Process Mining — метод, который помогает не просто собирать информацию о звонках, но и раскрывать их скрытые паттерны, прогнозировать результаты сделок и повышать эффективность работы команды.
Потенциал старых звонков для бизнеса
На первый взгляд звонки могут показаться лишь кратковременными взаимодействиями с клиентом. Однако каждый из них содержит в себе множество данных: ответы на возражения, обсуждение условий сделки, тональность общения и даже факторы, влияющие на заключение сделки. Современные технологии позволяют взглянуть на эти данные с другой стороны.
Process Mining — это метод анализа бизнес-процессов, который использует цифровые следы, оставленные в информационных системах. В случае звонков это аудиозаписи, метаданные, текстовые расшифровки и логи действий менеджеров. Технология Process Mining, примененная к звонкам, позволяет:
Выявить скрытые паттерны: Анализируя сотни и тысячи звонков, можно выявить ключевые моменты, где сделки имеют наибольшие шансы на успех или провал.
Анализировать эффективность возражений: Process Mining позволяет оценить, насколько эффективно менеджеры обрабатывают возражения, и какие сценарии наиболее успешны.
Предсказывать сделки: Используя исторические данные звонков, Process Mining может предсказывать вероятность заключения сделки на основе начального этапа диалога с клиентом.
Оптимизировать процесс общения: Process Mining помогает структурировать процесс общения менеджеров с клиентами и выявить, на каких этапах теряются потенциальные клиенты.
Какие возможности открывает SalesAI Process Mining для отдела продаж?
Прозрачность бизнес-процессов: Process Mining делает прозрачными все этапы общения с клиентом, позволяя руководителям видеть узкие места в процессе продаж и исправить их.
Повышение конверсии: Выявление закономерностей успешных сделок помогает обучать менеджеров по продажам и внедрять скрипты, которые будут приводить к реальным результатам.
Управление возражениями: Анализ тысяч звонков выявляет наиболее частые возражения клиентов и позволяет заранее подготовить менеджеров к их обработке, снижая риски потери клиента.
Индивидуальный подход: Process Mining помогает строить индивидуальные профили клиентов на основе их предыдущих взаимодействий с компанией. Это помогает создать персонализированные предложения и повысить лояльность клиентов.
Пример использования SalesAI Process Mining
В ходе исследования, которое проводила команда SalesAI для компании, застройщика премиум и эконом, мы обнаружили важную закономерность: клиенты премиум-сегмента не готовы рассматривать варианты в других районах города, в то время как в более доступном сегменте покупатели проявляют большую гибкость. Это понимание помогает менеджерам точнее выстраивать коммуникацию с разными группами клиентов, а компании адаптировать предложения и маркетинговые стратегии с учетом специфических потребностей каждого сегмента.
Почему стоит обратить внимание на старые звонки?
Старые записи разговоров с клиентами — это не просто архивные материалы. В них скрыта бесценная информация, которая может значительно улучшить текущие процессы продаж. Process Mining позволяет выявить, какие действия и реплики менеджеров приводят к сделкам, а какие, наоборот, заставляют клиентов отказаться от сотрудничества. Это дает бизнесу возможность не только исправлять ошибки, но и предсказывать поведение клиентов на основе уже имеющихся данных.
Хотите узнать больше о том, как искусственный интеллект и SalesAI Process Mining могут трансформировать ваш отдел продаж?
Присоединяйтесь к нашему вебинару 23 октября 2024 в 11:00, организованному совместно с Yandex Cloud.
Что еще вас ждет на мероприятии:
Ошибки при создании скриптов — эксперты раскроют основные причины неработающих скриптов и поделятся методами, как их улучшить без потери индивидуального подхода к клиентам.
Технологии нейросетей для контроля возражений — вы познакомитесь с новыми инструментами, которые помогают анализировать обработку возражений в каждом звонке и автоматически фиксировать их наличие.
Кейсы внедрения ИИ в отделы продаж — коммерческий директор компании “Автостронг-М” поделится своим опытом использования искусственного интеллекта и расскажет, как это повлияло на рост показателей бизнеса.
Технологии речевой аналитики 2024-2025 — мы подробно разберем рынок речевой аналитики и расскажем, какие инструменты могут дать максимальный эффект для вашего бизнеса.
Доклад от Yandex Cloud — эксперты представят возможности Yandex SpeechKit и объяснят, как голосовые технологии могут сделать процессы продаж и контроля эффективнее.
