«Форвард-Авто» — дилерская сеть по продаже автомобилей. С 2012 года компания открыла более 20 шоурумов в 11 городах России. В штате сети работает более 1500 человек.
Рассказываем, зачем компания решила внедрить речевую аналитику и как этот инструмент повлиял на работу с клиентами.
Проблема
Менеджеры автосалонов взаимодействуют с клиентами лично и по телефону. При этом руководителям приходилось самим отслеживать переговоры, чтобы контролировать качество работы сотрудников. Это отнимало много времени, а прослушать и проанализировать удавалось только 30% звонков.
Компании не хватало данных, чтобы выявить слабые места в алгоритмах общения, улучшить коммуникации с клиентами и повысить продажи.
Решение
Для контроля качества взаимодействия с клиентами решили внедрить автоматизированную речевую аналитику. Этот инструмент позволяет:
- оцифровать телефонные переговоры;
- контролировать работу сотрудников в автоматическом режиме и оценивать их эффективность с помощью специальных метрик;
- собирать обратную связь и улучшать качество обслуживания клиентов;
- корректировать скрипты на основе собранных данных и повышать эффективность продаж.
Доступные на рынке ИТ-решения и их доработка под требования компании оказались слишком дорогостоящими. Было решено разработать сервис речевой аналитики собственными силами.
Технологии
- Микросервисная архитектура программы: обеспечивает гибкость, масштабируемость, возможность независимого развёртывания компонентов. Каждый сервис отвечает за свою задачу — их можно менять или добавлять автономно.
- Языки программирования: Go — для разработки высокопроизводительных сервисов, фреймворк Java Spring — для создания надёжных и масштабируемых приложений, обеспечивающих интеграцию с различными системами и сервисами.
- Хранилища данных: MinIO — для хранения и управления большим объёмом данных; PostgreSQL — для поддержки сложных запросов и транзакций, например быстрого поиска важных данных; Elasticsearch — для полнотекстового поиска и анализа данных разговоров.
- CI/CD — для автоматической проверки, тестирования и установки обновлений программы, включающих новые функции и исправления.
- Контейнеризация и оркестрация: Docker — для упаковки приложений в контейнеры, чтобы они работали одинаково на разных устройствах. Kubernetes — для автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнеризованными приложениями.
- Протоколы взаимодействия: HTTP — для взаимодействия между микросервисами и клиентами; gRPC — для высокопроизводительного взаимодействия между сервисами.
- Сервис SaluteSpeech — для синтеза и распознавания речи.
Сложности
Менеджерам было непросто адаптироваться к новому для них формату работы. Руководители объяснили, как речевая аналитика повлияет на достижение ключевых показателей: поможет выполнять план продаж и увеличивать заработок сотрудников.
Этапы внедрения
- Январь — апрель 2024 года. Разработка сервиса, тестирование, составление списка доработок.
- Июнь — июль 2024 года. Запуск в тестовую эксплуатацию, доработка системы.
- Август 2024 года. Запуск в промышленную эксплуатацию.
- Сентябрь — октябрь 2024 года. Анализ метрик и конверсии. Донастройка скриптов взаимодействия с клиентами, корректировка сценариев звонков.
- Ноябрь 2024 года. Оценка эффективности внедрённых решений. Разработка новой системы мотивации сотрудников.
- Ноябрь — декабрь 2024 года. Передача сервиса для пользования партнёрам, доработка решения под их требования.
- Февраль 2025 года. Интеграция сервиса транскрибации речи SaluteSpeech.
Результаты
- 100% звонков менеджеров по продажам обрабатываются и анализируются в автоматическом режиме.
- Производительность сотрудников сервиса выросла на 17% благодаря корректировке скриптов.
- Доля продаж дополнительных продуктов (техосмотра, ремонта и замены деталей, профилактического обслуживания) выросла с 3 до 20% в общем объёме выручки сервиса.
- Выручка компании увеличилась на 5%.
Следующие шаги
В 2025 году компания планирует доработать функционал системы речевой аналитики:
- сделать интеграцию с CRM (от англ. Customer Relationship Management — «управление взаимоотношениями с клиентами»);
- доработать сервис под требования партнёров, которые его используют;
- внедрить искусственный интеллект для анализа и структурирования собираемой информации.
Готовый отраслевой продукт собираются вывести на внешний рынок.
- 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.