AI оценка разговоров и диалогов в Битрикс24
- Заказчик:
- Прагматика Эксперт
- Руководитель проекта со стороны заказчика
- Поставщик
- Spice 360
- Год завершения проекта
- 2024
- Сроки выполнения проекта
- апрель, 2024 — июль, 2024
- Масштаб проекта
- 130 человеко-часов
- Цели
Бизнес поставил задачу по оценке качества 100% коммуникаций в двух каналах Авито и Телефония, с целью:
-
увеличения конверсии с диалогов на сделку
-
оцифровки и сбора статистических данных
-
поиска успешных практик продаж и работы с возражениями
-
повышения операционного контроля и скорости принятия управленческих решений
ИТ проявило инициативу и новаторство, пойдя по пути автоматизации и роботизации.
-
- Результаты
Система настроена и работает автономно.
-
Рост конверсии в запись на визит в салон центра на 5% ежемесячно
-
Получен рейтинг возражений и их динамика во времени
-
Имеем инструмент прогнозирования и сезонности поведения клиента
-
Имеем аргументатор продаж на статистике возражений
-
Исключен человеческий фактор при оценке качества
-
Составлен рейтинг/мотивация сотрудников
-
Скорость доставки обратной связи ОКК выросла с 24 часов до нескольких минут
-
Соблюдение и улучшение показателей стандартов качества коммуникаций с клиентами (в звонках +15%, в чатах +10%)
Проект вышел на самоокупаемость за три месяца.
В месяц уходит 4-8 часов на калибровку отклонений в разговорах.
-
Уникальность проекта
-
Классическая речевая аналитика использует две технологии: транскрибация и поиск ключевых слов/фраз, что обеспечивает 85 - 90% качества достижения результата в нахождении фактов из разговоров. Для достижения результатов более чем 99% мы добавили нейросеть. Минус нейросети, на текущий день - в объемах информации, которую они могут обработать за один раз, что влечет за собой рост расходов. Получилась гибридная схема, которая нивелирует минусы обоих подходов.
-
Мы настроили аналитику не только звонков через колл-центр, но и чатов.
- Использованное ПО
imot, Битрикс24, Yandex.DataLens, Python, Telegram
- Сложность реализации
Доступные варианты визуализации данных в сервисе речевой аналитике imot ограничивали замену сводных таблиц из Google Sheets, поэтому мы в процессе реализации проекта перестроились на Yandex.Datalens и объединили два решения (imot и Яндекс) путем передачи данных по API.
Во всех коммуникациях (звонки и чаты) присутствует процесс перевода клиента от оператора к менеджеру по продажам, что путало нейросеть и осложняло настройки правил обработки, для чего создавали описание поведения модели и научили выводить предложения по замене речевых модулей, на более конверсионные.
- Описание проекта
Сеть Дилерских центров Прагматика основана в 1998 году и в настоящий момент насчитывает более десятка центров продаж и обслуживания в Северо-Западном регионе по продаже новых автомобилей LADA, Changan, Geely, KIA и KAIYI. В своем стремлении мы помогаем людям получать в полной мере ощущения свободы, комфорта и безопасности, которые приносят им автомобили.
Проект реализован по направлению: автомобили с пробегом.
Мы стремимся понять потребности клиента и предложить наилучшие решения. Ввиду чего, для нас, является важным сохранения качества общения с клиентами при достижении целевых метрик.
Маркетингу важно получать сквозную аналитику от заявки до продажи, а качество отработки трафика напрямую влияет на конверсию продаж. Для достижения роста конверсии, мы выбрали инновационный подход в оценке качества наших коммуникаций с клиентами.
Процесс оценки:
Сбор данных: потенциальные клиенты пишут на Авито по объявлению либо звонят в один из дилерских центров, чтобы выяснить больше об автомобилях. Эти данные собираются в Битрикс24, откуда поступают в сервис речевой аналитики Imot.
Обработка данных:
-
отсеиваем звонки и чаты, в которых разговора по той или иной причине не состоялось
-
размечаем, где вел диалог оператор КЦ, а где менеджер отдела продаж
-
на каждую коммуникацию запускаем оценку по чек-листу, собираем статистику по возражениям, на основе контекста даем рекомендации в виде речевых модулей
-
звонки обрабатываются от 1 до 15 минут, а чаты собирают переписку за 2 последних дня
Визуализация данных: по API выгружаем данные в Yandex.DataLens. Данные представлены в разрезе дилерских центров, по каждому сотруднику, сформированы рейтинги сотрудников, каждая коммуникация выведена в таблицу с рекомендациями для руководителей отделов продаж, ежедневно формируется динамика возражений в разговорах.
Заполнение CRM: возвращаем в Битрикс24 транскрибацию, заполняем поля от 1 до 15 минут после коммуникации.
Контроль/уведомление: если коммуникация ниже порогового значения, то руководителю приходит уведомление в Telegram со ссылкой на авито (для чатов), на звонок и на сделку в Битрикс24 для контроля.
-
- География проекта
РФ, в частности Северо-Западный регион
- Дополнительные презентации:
- Презентация проекта для GLOBAL CIO от Прагматика 2024.pdf