Речевая аналитика: новый инструмент управления продажами

В CoMagic разработали новый продукт для улучшения процесса продаж – Речевую аналитику. Рассказываем, что это такое и чем оно может быть полезно автомаркетологам.

С помощью речевой аналитики можно следить за соблюдением чек-листов продавцами, просматривать диалоги в текстовом формате и тегировать звонки. Все это позволяет оценивать качество привлекаемого трафика и совершенствовать работу отдела продаж.

Расшифровка звонков

В компаниях, в которых основная часть продаж происходит по телефону, есть следующие проблемы:

  1. Необходимо постоянно отслеживать и находить самые лидогенерирующие рекламные каналы.
  2. Нужно следить за качеством обработки звонка: насколько хорошо менеджер работает с возражениями, предлагает ли дополнительные услуги, в конце концов, соблюдает ли формальные требования скрипта продаж.

Первую проблему успешно решают сквозная аналитика и коллтрекинг. Вторая, как правило, ложится на плечи руководителя, который вынужден тратить много времени на прослушивание звонков. Но, несмотря на важность этой задачи, редко обрабатывается более 5% звонков.

В некоторых случаях в компанию нанимают отдельного сотрудника – «слухача». Он проставляет специальные метки звонкам и сводит информацию по обращениям в единый отчет. На основе этого документа руководство делает выводы об эффективности отдельно взятого сотрудника. Но насколько эта информация верна? Узнает ли руководитель о точном соблюдении чек-листа или качестве поступивших лидов? Нет. На эти вопросы отвечает речевая аналитика.

Основу продукта составляют три компонента: расшифровка звонков, чек-листы и автотегирование. Речь переводится в текстовый формат для удобства последующей работы. Так, например, можно с легкостью найти интересующую часть разговора по ключевому слову в разрезе временных интервалов или конкретных менеджеров. Или узнать, оповещает ли сотрудник о спецпредложениях. Для этого достаточно запустить поиск по ключевому слову «акция» и увидеть все диалоги, где был использован соответствующий скрипт. Можно изучить подробно каждый разговор или определить тех менеджеров, которые данную информацию не проговаривают.


Автоматическое тегирование

Теги

Список определенных триггерных слов и словосочетаний присваивается одному тегу. Если в диалоге встретятся сочетания из списка, то система присвоит разговору соответствующий тег. Так система может собрать все диалоги, присущие той или иной метке.

Например, в одной из фирм были запущены две рекламные кампании для обслуживания и продаж автомобилей. Руководство поставило задачу: посчитать количество обращений с каждой кампании и оценить качество поступающих лидов.

Были созданы теги «Сервис» и «Продажа авто», в которые заложили все подходящие ключевые слова. По итогам работы автотега была получена информация о том, что часть обращений с кампании на продажу автомобилей перенаправлялись на отдел «Сервис». Было принято решение о внесении корректировок в работу данного канала, после чего ошибки исчезли.

Благодаря автотегированию можно определить причины отказов от покупки, проанализировать структуру разговоров и выявить частые проблемы, на которые стоит обратить внимание маркетологу.

Кроме автотегирования речевая аналитика включает в себя инструмент SmartTag. В основе его работы – нейросеть. При наличии определенного количества протегированных вручную звонков система на их основе самостоятельно обучится и в дальнейшем будет проставлять соответствующие теги для новых обращений.


Чек-листы

Чек-листы

 

Эффективность работы менеджеров по продажам часто оценивается по качеству исполнения чек-листа общения с клиентом. Это список ключевых блоков, которые сотрудник должен в обязательном порядке проговорить с клиентом. В зависимости от успешности их исполнения можно сделать выводы о том, как выявляются потребности клиента, отрабатываются возражения и закрываются сделки.

Алгоритм работы следующий: для каждого блока чек-листа заводятся определенные теги. Система распознает то или иное ключевое слово в разговоре и соотносит его с блоками чек-листа. Маркетологу или руководителю отдела остается только посмотреть на автоматически сформированный отчет: соблюдают ли продавцы скрипт разговора, какие из его частей лучше всего влияют на продажу, а от каких пора отказаться.

Разберем один из примеров. У импортера есть определенные требования к соблюдению стандартов продаж. Одно из них заключается в четком следовании менеджерами предоставленному чек-листу. Цена вопроса – штрафы и лишение квартальных бонусов. Проверку раз или два в месяц осуществляет тайный покупатель. В штате дилера работает более 30 менеджеров по продажам, и проверить все звонки руководитель физически не может. Времени хватает только на 2-3 записи разговора каждого сотрудника, но такая выборка не позволяет выявить системные проблемы. Поскольку возможные финансовые потери от штрафов и недополученных бонусов слишком ощутимы, дилер принял решение кардинально изменить подход к контролю исполнения чек-листов.

В системе создали сценарии скрипта от импортера. После просмотра отчета руководитель отдела продаж выявил ряд сотрудников, которые систематически допускают нарушения. Менеджеров отправили на переобучение и внесли корректировки в систему мотивации. В этом году штрафов от импортера удалось избежать.


Как речевая аналитика объединяет маркетинг и продажи?

Речевая аналитика помогает ускорить оценку работы продавцов, повлиять на мотивацию сотрудников, лучше понять потребности клиентов, и, как следствие, принять решения, позволяющие увеличить число продаж или повысить средний чек.

Маркетинг и продажи должны быть в тесной взаимосвязи, чтобы совместно отвечать за финансовые результаты компании. Установление этой взаимосвязи называется Smarketing. В России явление еще не сильно распространено, но в CoMagic ставят амбициозную задачу: предоставить бизнесу все необходимые решения для каждой компании, чтобы подход Smarketing стал рядовым явлением. Теперь можно не только считать ROI и отслеживать путь клиента по всей воронке продаж, но и напрямую влиять на этот процесс через эффективный контроль коммуникаций с клиентом.


На правах информационного партнерства

6 Июня 2019
  • Комментарии 0
  • Посещения 8199

Комментарии

Чтобы оставлять комментарии, необходимо авторизоваться на сайте