1 марта 2018, 13:48
0

Интервью. Как автоматизация может повышать конверсию телефонных продаж

Эксперт по автоматизации бизнес-процессов рассказывает о том, как новые технологии позволяют повышать конверсию работы традиционных колл-центров.
В интернете немало статей о повышении конверсии с помощью автоматизации. Обычно в таких материалах речь идет о работе по улучшению онлайн-взаимодействий с потенциальными клиентами. Однако оказывается, что технологии могут улучшать и устную коммуникацию.

О том, как это делается, и реальных примерах таких инструментов мы поговорили с  экспертом по автоматизации бизнес-процессов (Microsoft MVP) Дмитрием Плотниковым.

Обычно под автоматизацией продаж подразумевают что-то вроде инструментов для работы с почтовыми рассылками, но ты говоришь, что можно автоматизировать даже холодные продажи по телефону. Зачем?

Представим себе типичный колл-центр, сотрудники которого занимаются холодными продажами по телефону. Как правило, у них есть четкий сценарий разговора (скрипт), в котором прописано, что и как нужно говорить потенциальному клиенту. Отклоняться от скрипта обычно нельзя. И даже если возникает ситуация, которая скриптом не обрабатывается, операторам полагается повторять только те фразы, что есть в их скрипте, — остальное под запретом. 

То есть человек, как робот, будет повторять одни и те же слова. А раз так, то почему бы не заменить его роботом, ведь это позволит сэкономить: программу не нужно обучать, она может работать круглосуточно и без выходных.

Ок, про снижение затрат на зарплату ясно. Но как именно конверсия увеличивается?

Очень просто. Если рассматривать устройство колл-центров дальше, то станет понятно, что каждый новый сотрудник какое-то время будет работать не очень эффективно, его нужно обучать и контролировать; текучесть кадров в таких подразделениях часто высокая. Всё это приводит к дополнительным тратам и потере клиентов там, где этого можно было бы избежать.

Представьте ситуацию. У вас отдел продаж на 200 человек, и в ходе экспериментов маркетологов выяснилось, что следует немного изменить скрипт для разговора. Сколько ресурсов нужно на то, чтобы переобучить две сотни сотрудников? И сколько раз они по привычке будут использовать старый скрипт? А в случае специализированного софта достаточно один раз внести изменения и быть уверенным в том, что они будут применяться всегда. И результаты исследований маркетологов подтвердятся быстрее: если продажи выросли, это будет видно сразу, как и возможное негативное влияние. В итоге скрипты становятся эффективнее — и конверсия увеличивается.

В теории звучит отлично, но есть ли реальные примеры таких инструментов?

Уже встречаются. Например, не так давно я участвовал в проекте, где нужно было реализовать как раз такую систему — приложение, которое использует базу SharePoint в качестве CRM и ведет коммуникацию в ходе холодных звонков. Эта система уже запущена и работает у заказчика — одной из западных компаний.

На самом деле таких решений на рынке уже довольно много. Различаются подходы, которые используют их разработчики. Например, чаще всего применяется вариант, при котором компьютер синтезирует голос человека. Результат звучит не очень естественно, и сразу понятно, что разговариваешь с роботом, — мало кому это нравится.

Поэтому в своем проекте мы отказались от синтеза речи и решили использовать в коммуникациях заранее записанный голос живого человека. В итоге система зачитывает собеседнику предложения из скрипта компании и на лету расшифровывает его ответы, преобразуя их в текст. 

Что дальше происходит с этим текстом?

Одна из важнейших задач здесь — анализ содержания звонка. По ключевым словам можно понять, как именно человек реагирует на то, что слышит (в этом в том числе помогает поиск по базе знаний), и в зависимости от этого выстраивать дальнейшую коммуникацию: закончить разговор, воспроизвести следующее предложение заранее.  

Следующим этапом развития такой системы может быть и постанализ звонков для повышения конверсии, о котором я говорил выше. Если у вас 200 человек совершают в день по 20 звонков каждый, то за пятидневную рабочую неделю получится 20 000 разговоров с клиентами. Проанализировать такой объем данных вручную очень сложно, но анализ нужен, так как он позволил бы, например, найти неэффективности скрипта беседы менеджеров по продажам. Здесь может помочь нейросеть, которая будет расшифровывать аудио в текст и автоматически производить анализ по заданным критериям.

Насколько эффективна та система, о которой ты рассказал? На какие результаты могут рассчитывать те, кто захочет внедрить что-то подобное?

Она достаточно эффективна и уже сейчас позволяет компании серьезно экономить и повышать продуктивность холодных звонков. Из полезных умений приложения:
оно расставляет статусы по итогу бесед в CRM, что очень удобно. За день программа может позвонить сотням клиентов. Затраты на колл-центр, который смог бы выполнить такой же объем работ, были бы очень существенными. 

Но, конечно, важно понимать, что в таких проектах разработка — это процесс. Важно постоянно дорабатывать созданное решение, внедрять новые функции, улучшать работу уже реализованных, а если у вас нейросеть — собирать данные для ее обучения и т. д. Всё это не так уж просто, но усилия окупаются снижением затрат на персонал и повышением конверсии звонков.

Комментарии:

Ответить?

Интервью. Как автоматизация может повышать конверсию телефонных продаж

Эксперт по автоматизации бизнес-процессов рассказывает о том, как новые технологии позволяют повышать конверсию работы традиционных колл-центров.
В интернете немало статей о повышении конверсии с помощью автоматизации. Обычно в таких материалах речь идет о работе по улучшению онлайн-взаимодействий с потенциальными клиентами. Однако оказывается, что технологии могут улучшать и устную коммуникацию.

О том, как это делается, и реальных примерах таких инструментов мы поговорили с  экспертом по автоматизации бизнес-процессов (Microsoft MVP) Дмитрием Плотниковым.

Обычно под автоматизацией продаж подразумевают что-то вроде инструментов для работы с почтовыми рассылками, но ты говоришь, что можно автоматизировать даже холодные продажи по телефону. Зачем?

Представим себе типичный колл-центр, сотрудники которого занимаются холодными продажами по телефону. Как правило, у них есть четкий сценарий разговора (скрипт), в котором прописано, что и как нужно говорить потенциальному клиенту. Отклоняться от скрипта обычно нельзя. И даже если возникает ситуация, которая скриптом не обрабатывается, операторам полагается повторять только те фразы, что есть в их скрипте, — остальное под запретом. 

То есть человек, как робот, будет повторять одни и те же слова. А раз так, то почему бы не заменить его роботом, ведь это позволит сэкономить: программу не нужно обучать, она может работать круглосуточно и без выходных.

Ок, про снижение затрат на зарплату ясно. Но как именно конверсия увеличивается?

Очень просто. Если рассматривать устройство колл-центров дальше, то станет понятно, что каждый новый сотрудник какое-то время будет работать не очень эффективно, его нужно обучать и контролировать; текучесть кадров в таких подразделениях часто высокая. Всё это приводит к дополнительным тратам и потере клиентов там, где этого можно было бы избежать.

Представьте ситуацию. У вас отдел продаж на 200 человек, и в ходе экспериментов маркетологов выяснилось, что следует немного изменить скрипт для разговора. Сколько ресурсов нужно на то, чтобы переобучить две сотни сотрудников? И сколько раз они по привычке будут использовать старый скрипт? А в случае специализированного софта достаточно один раз внести изменения и быть уверенным в том, что они будут применяться всегда. И результаты исследований маркетологов подтвердятся быстрее: если продажи выросли, это будет видно сразу, как и возможное негативное влияние. В итоге скрипты становятся эффективнее — и конверсия увеличивается.

В теории звучит отлично, но есть ли реальные примеры таких инструментов?

Уже встречаются. Например, не так давно я участвовал в проекте, где нужно было реализовать как раз такую систему — приложение, которое использует базу SharePoint в качестве CRM и ведет коммуникацию в ходе холодных звонков. Эта система уже запущена и работает у заказчика — одной из западных компаний.

На самом деле таких решений на рынке уже довольно много. Различаются подходы, которые используют их разработчики. Например, чаще всего применяется вариант, при котором компьютер синтезирует голос человека. Результат звучит не очень естественно, и сразу понятно, что разговариваешь с роботом, — мало кому это нравится.

Поэтому в своем проекте мы отказались от синтеза речи и решили использовать в коммуникациях заранее записанный голос живого человека. В итоге система зачитывает собеседнику предложения из скрипта компании и на лету расшифровывает его ответы, преобразуя их в текст. 

Что дальше происходит с этим текстом?

Одна из важнейших задач здесь — анализ содержания звонка. По ключевым словам можно понять, как именно человек реагирует на то, что слышит (в этом в том числе помогает поиск по базе знаний), и в зависимости от этого выстраивать дальнейшую коммуникацию: закончить разговор, воспроизвести следующее предложение заранее.  

Следующим этапом развития такой системы может быть и постанализ звонков для повышения конверсии, о котором я говорил выше. Если у вас 200 человек совершают в день по 20 звонков каждый, то за пятидневную рабочую неделю получится 20 000 разговоров с клиентами. Проанализировать такой объем данных вручную очень сложно, но анализ нужен, так как он позволил бы, например, найти неэффективности скрипта беседы менеджеров по продажам. Здесь может помочь нейросеть, которая будет расшифровывать аудио в текст и автоматически производить анализ по заданным критериям.

Насколько эффективна та система, о которой ты рассказал? На какие результаты могут рассчитывать те, кто захочет внедрить что-то подобное?

Она достаточно эффективна и уже сейчас позволяет компании серьезно экономить и повышать продуктивность холодных звонков. Из полезных умений приложения:
оно расставляет статусы по итогу бесед в CRM, что очень удобно. За день программа может позвонить сотням клиентов. Затраты на колл-центр, который смог бы выполнить такой же объем работ, были бы очень существенными. 

Но, конечно, важно понимать, что в таких проектах разработка — это процесс. Важно постоянно дорабатывать созданное решение, внедрять новые функции, улучшать работу уже реализованных, а если у вас нейросеть — собирать данные для ее обучения и т. д. Всё это не так уж просто, но усилия окупаются снижением затрат на персонал и повышением конверсии звонков.