Компания Frank Auto занимается реализацией новых автомобилей премиум-класса, более десяти лет работает в Мексике, Китае, Дубае, Турции и Сингапуре. С 2022 года координирует продажи и логистику в России.
Рассказываем, зачем автодилер решил внедрить технологию речевой аналитики для отдела продаж и как это повлияло на работу с клиентами.
Проблема
При работе с требовательными покупателями в премиум-сегменте важно контролировать стандарты обслуживания на каждом этапе продаж: отслеживать обратную связь и оперативно масштабировать лучшие практики. Обработкой и анализом обращений сотрудники автодилера занимались вручную и тратили на это много времени — ежемесячно компания получает более 2000 запросов. Только на прослушивание фонограмм и первичный анализ диалогов каждый месяц уходило более 200 часов.
Решение
Для оптимизации работы с обращениями и улучшения клиентского опыта в компании решили внедрить сервис речевой аналитики с искусственным интеллектом.
Этот инструмент позволяет:
- оцифровать телефонные переговоры;
- анализировать обращения клиентов с помощью AI;
- проводить автоматизированную оценку работы менеджеров;
- фиксировать удачные практики продаж для масштабирования;
- определять непродуктивные обращения и негативные отзывы и оперативно реагировать на них;
- анализировать причины отказа от покупки на разных стадиях воронки и выявлять потребности клиентов, чтобы находить точки роста;
- отслеживать метрики клиентского сервиса с помощью удобных дашбордов для быстрого принятия управленческих решений.
Технологии
- Облачный сервис речевой аналитики SpeechXplore группы компаний ЦРТ. Отвечает требованиям законодательства по защите персональных данных (152-ФЗ) и адаптирован под отраслевые потребности автобизнеса. Например, позволяет определять варианты произношения автомобильных терминов (марки, модели, комплектацию) и унифицировать их для учёта в анализе.
- Интеграция сервиса с нейросетевой моделью GigaChat. Выполняет комплекс задач:
- анализирует содержание коммуникаций и выявляет темы обращений, содержание претензий, ключевые триггеры;
- оценивает качество клиентского сервиса (вежливость, результативность, негатив);
- автоматически проставляет теги (жалоба, подозрительное действие, всплеск запросов), определяет уникальные параметры и оценивает уровень удовлетворённости клиентов по шкале от 1 до 5;
- формирует тематические словари для фильтрации данных;
- генерирует рекомендации;
- оценивает работу сотрудников с помощью чек-листов с настраиваемыми критериями и автоматически ставит баллы за соответствие установленным стандартам.
Сложности
Использование искусственного интеллекта для решения отраслевых задач требует глубоких компетенций и опыта. Для получения качественного результата потребовалась командная работа по созданию точных наборов промптов (запросов к генеративному AI). Это помогло быстрее адаптировать решение под анализ обращений клиентов с учётом специфики автобизнеса.
Этапы внедрения
- Сентябрь — ноябрь 2024 года. Создание дорожной карты внедрения сервиса речевой аналитики. Настройка и запуск кейса анализа конвертёров (воронок продаж) и причин отказа от визита в автосалон. Обучение сотрудников работе в системе.
- Ноябрь 2024 — январь 2025 года. Доработка скриптов и чек-листов для автоматизации процесса оценки работы менеджеров. Настройка и запуск кейса, анализ результатов, выработка корректирующих действий. Анализ перспективы расширения кейса на другие отделы.
- Январь — май 2025 года. Настройка и запуск других кейсов, включая анализ негативных обращений.
Результаты
Благодаря технологиям речевой аналитики компании удалось ускорить обработку и анализ обращений клиентов в контактный центр и внедрить автоматизированную систему оценки работы менеджеров.
- Экономия времени специалистов составила 200 часов в месяц — оптимизация 30% рабочего времени позволила сотрудникам переключиться на решение более сложных задач.
- Проводится автоматизированный анализ 100% диалогов по телефону.
- На 20% улучшилось качество коммуникации с клиентами — менеджеры стали акцентировать внимание на факторах, влияющих на принятие решения о покупке.
- Конверсия из звонка в посещение салона достигла 8%, конверсия в сделку выросла на 2%.
Следующие шаги
Компания планирует совершенствовать качество сервиса речевой аналитики и охватить речевой аналитикой все каналы коммуникации с клиентами:
- расширить кейсы для анализа диалогов и спектр исследуемых активностей (включая маркетинговые);
- увеличить число каналов коммуникаций для анализа, в том числе обслуживание клиентов в автосалоне;
- масштабировать успешный кейс на другие компании отрасли.
- Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.