Як AI для аналізу розмов допоможе відділу продажів і маркетингу отримати вищі результати

В Україні ще минулого року з’явився штучний інтелект для аналізу дзвінків. А тепер його ще й можна навчати під особливості конкретного бізнесу. AI в першу чергу буде корисним відділу продажів та допоможе побудувати його плідну співпрацю з маркетингом. Читайте поради платформи Ringostat, як для цього використовувати можливості AI та які цінні інсайти можна отримати.

Часто бізнес взагалі не знає, що у нього є проблеми з обробкою лідів. Це стається через те, що усі дзвінки просто неможливо проаналізувати — особливо, якщо у компанії кілька десятків чи сотень розмов на день. Тому керівник слухає діалоги вибірково. Часто, присвячуючи цьому кілька годин наприкінці робочого дня, коли він вже стомлений та недостатньо уважний. Маркетолог же аналізує дзвінки здебільшого тільки за програними угодами. Тобто також не бачить повної картини.

Ми в Ringostat були особисто знайомі з такою проблемою. Наші тімліди раніше витрачали багато годин на контроль, а деякі інсайти все одно не помічали — бо вони «ховалися» серед тих діалогів, які залишилися без уваги.

Щоб розв’язати таку проблему, ми впровадили штучний інтелект, який цілком заміняє супервізора. В цій статті ми розкажемо, як на практиці використовувати дані AI. І чим вони будуть корисні відділу продажів — зокрема в його співпраці з маркетингом.

Повний контроль комунікації з клієнтами

Один з головних плюсів AI — те, що він перетворює аудіо на текст. Це дає одразу кілька переваг:

• прочитати текст можна значно швидше, ніж слухати розмову;
• миттєвий доступ про даних про всю комунікацію з клієнтами, а не тільки її частину;
• розшифровка відбувається практично одразу, якою б довгою не була розмова;
• можна розшифровувати не тільки дзвінки, але й відео, записи зустрічей, аудіо з диктофона тощо — це доступно, якщо використовувати кастомний AI.

Наприклад, ми таким чином аналізуємо, як відділ продажів проводить демо-презентації платформи клієнтам. Раніше для цього доводилося продивлятися відео цілком — а це до години часу Тепер достатньо проаналізувати ключові моменти з текстової розшифровки.

При чому вже зараз можна обирати, якою мовою буде виводитися текст. Це дозволить контролювати діалоги, що відбуваються іноземними мовами. Навіть тими, якими володіють менеджери, а керівник — ні.

Приклад транскрипції розмови, яку робить AI

Це ще й пришвидшує комунікацію з іншими відділами. Припустимо, ви помітили діалог, який варто прослухати маркетологу — наприклад, якщо клієнт каже, що з вашою рекламою проблема. Якщо кинути колезі з маркетингу аудіо кількох таких розмов, він в кращому випадку прослухає їх через кілька годин. А ось текст він продивиться значно швидше — коли буде вільна хвилинка.

Читайте також: Яке CRM-рішення обрати для роботи поза офісом

Автоматичний пошук слабких місць в роботі команди

Навіть при базових налаштуваннях AI розуміє, коли менеджер робить помилку. Припустимо, не називає компанію та власне ім’я, не озвучує клієнту наступні дії по угоді. Такий базовий аналіз дозволяє помітити помилки в роботі менеджерів та розмови, яким варто приділити увагу.

Це вирішує ще один біль — коли керівництво дарма прослуховує дзвінки, які насправді добре оброблені. Так, один наш клієнт завдяки AI виявив, що у 80% випадків діалоги менеджерів не містять помилок. Раніше на їх аналіз тільки витрачався зайвий час.

Проте помилки — дуже індивідуальна річ, яка залежить від контексту розмови та особливостей бізнесу. Тому не існує загальних правил про те, що вважати помилкою, а що ні. Наведемо кілька прикладів.

1. Компанія продає декілька типів товарів: зокрема, сукні та гаманці. Якщо менеджер не запитає клієнтку про бажаний розмір сукні — це помилка. Але якщо йдеться про гаманець, таке запитання втрачає сенс.
2. Розмова поділяється на кілька етапів. На етапі з’ясування потреб треба обов’язково поставити питання про бажання клієнта. А ось на етапі завершення розмови це непотрібно.
3. Сценарій розмови може «відгалужуватися», залежно від реакції клієнта. Наприклад, якщо покупець незадоволений попередньою покупкою, менеджер має запропонувати знижку. А якщо задоволений — подякувати та запропонувати додаткові товари. Якщо співробітник переплутає ці дії — це помилка.

В таких випадках для повного аналізу знадобиться окрема послуга — налаштування штучного інтелекту під бізнес-процеси компанії. Наприклад, ми користуємось Ringostat AI Супервайзер. Для навчання штучного інтелекту використовуються такі дані:

• сценарії розмов з клієнтами для різних ситуацій;
• перелік етапів, на які поділяється розмова;
• обов’язкові дії менеджерів під час кожного етапу;
• перелік специфічних помилок.

У підсумку текст розмови навіть не доведеться читати цілком. Штучний інтелект не тільки складе резюме діалогу у розбивці за етапами, але також перерахує помилки, які варто виправити.

Нижче приклад обов’язкових питань, які менеджер консалтингової компанії має поставити під час розмови з клієнтом. Вони стосуються виключно сценарію, коли у потенційного замовника немає відділу продажів, та він хоче замовити його створення з нуля. Для випадків, коли sales-департамент вже є, консультант ставить зовсім інші питання. Supervisor AI з контексту розмови розуміє, про яку послугу йдеться, та підставляє потрібні критерії оцінки.

Також можна орієнтуватися на настрій розмови, менеджера та клієнта, якій також фіксує штучний інтелект. Можна проаналізувати тільки ті діалоги, де покупець був засмученим або консультант — неуважним, та усунути причини проблеми.

Інсайти для покращення скрипту та роботи з запереченнями

Кращий спосіб зрозуміти, чи добре працює скрипт розмови — це дізнатися, як на нього реагують клієнти. І штучний інтелект, знову таки, допоможе це проаналізувати максимально зручно. Ось варіант, як це зробити:

• навчіть AI розуміти, чи закінчилася розмова важливими для вас подіями — виставленням рахунку, укладенням угоди тощо;
• відфільтруйте діалоги, які не мали такого завершення;
• подивіться, на якому етапі розмови щось пішло не так — припустимо, клієнт зненацька «охолов» до вашого товару чи продукту;
• проаналізуйте, після яких реплік це відбулося;
• поміркуйте, як змінити сценарій розмови, щоб не втрачати клієнтів;
• і навпаки — пошукайте вдалі підходи менеджерів, які зазвичай приводять до закриття угоди.

Такий метод буде зокрема корисним для правильної роботи з запереченнями. Адже компанії не завжди чітко уявляють, які аргументи наводять клієнти, коли не готові здійснити покупку. AI Супервайзер фіксує заперечення та відповіді менеджерів на них. Так ви можете оцінити, що заважає продажам та продумати аргументовані відповіді. А вже потім штучний інтелект допоможе простежити, чи команда дотримується усталених відповідей, або невдало імпровізує.

Така інформація також буде корисна для маркетингу. Якщо ви помітили, що клієнти часто вдаються до одного й того ж самого заперечення — можливо, варто опрацювати його прямо в рекламі. Припустимо, клієнти часто кажуть, що у конкурентів більше вибір. Але ви знаєте, що вони поповнюють асортимент товарами сумнівної якості. Тоді в рекламі можна наголосити на тому, що ви продаєте тільки сертифіковані товари та надаєте гарантію.

Читайте також: 24 AI інструмента для маркетолога

Дані для аналізу попиту та потенційних ключових слів

AI добре розуміє, про що йдеться в розмові, і фіксує це в окремому стовпчику. Для одного з наших клієнтів, охоронної компанії, він записує, про які продукти та послуги йшлося в розмові. Наприклад:

• сигналізація;
• додаток;
• оплата;
• технічна заявка;
• датчик дверей.

За словами клієнта, це дозволяє йому контролювати, як менеджери описують клієнтам певні моменти. Керівництво пошуком знаходить діалоги, де фігурують потрібні товари, та аналізує, як менеджери їх презентують. Наприклад, чи повноцінно подають переваги встановлення застосунку компанії, підключення додаткових послуг тощо.

Також це може бути корисним для відділу маркетингу:

• з даних AI можна брати додаткові ключові слова — наприклад, якщо клієнти називають товари якось інакше, ніж описано в рекламі;
• те, що клієнти згадують частіше, можна рекламувати більш активно — щоб отримати більше лідів;
• і навпаки, якщо якісь товари клієнти згадують рідко — це привід змінити їхню рекламу, щоб вона викликала більше цікавості.

Краще розуміння потреб покупця

Коли менеджер розпитує клієнта про його потреби, штучний інтелект складає портрет клієнта на основі відповідей. Наприклад, для потенційного студента курсів, це може бути:

• вік;
• мотивація;
• рівень знань;
• причина звернення;
• бажаний спосіб оплати тощо.

Це дуже зручно, адже менеджеру не доводиться відволікатися під час розмови, щоб записати ключову інформацію. Також її можна одразу скопіювати до картки клієнта в CRM.

Також цю інформацію можна передати маркетологам для уточнення портрета цільової аудиторії. Припустимо, якщо ви почали продавати новий продукт, та аудиторія змінилася. Або якщо ваш бізнес тільки розвивається, та ви ще точно не знаєте, кому може бути цікава ваша пропозиція. Для цього можна завантажити таблицю з портретами клієнтів в ChatGPT та попросити виявити закономірності в портретах клієнтів.

Читайте також: Вплив технологій на інтернет-продажі: огляд новітніх інструментів та рішень

Бонус: захист роботи відділу продажів

Хоча продажі та маркетинг «грають в одній команді», іноді між ними бувають конфлікти. Наприклад, якщо продажів немає та підозра падає на sales-департамент, який нібито погано продає. В цьому випадку дані про дзвінки зможуть захистити вашу роботу.

1. Якщо ви використовуєте колтрекінг, відфільтруйте тільки дзвінки з реклами та подивіться, чи багато їх було. Можливо, оголошення виглядають непривабливо, тому клієнти просто взагалі не телефонують.
2. Перевірте, чи справді у клієнтів був негативний настрій під час розмови. Як ми писали, AI фіксує загальний настрій діалогу та окремо настрій покупця та клієнта. Якщо усі покупці задоволені та позитивно налаштовані — значить, проблема не в спілкуванні сейлзів з ними.
3. Налаштуйте AI так, щоб він фіксував не тільки товар, про який йшлося, але й загальну тему діалогу. Припустимо, уточнення деталей про оплату, запис на прийом, консультація тощо. Відфільтруйте дзвінки за типом «спам», «помилилися номером» та ін. Якщо їх багато, разом з маркетологами розберіться, чому надходить так багато нецільових звернень.