Как мы заменили весь отдел квалификации на бота

Процент качественных лидов по нашей нише (банкротство) менее 20 процентов, то есть из 5 звонков на 4 менеджер тратит время в пустую. Это не говоря уже о том, что наша аудитория редко берет трубки с незнакомых номеров и 50% работы менеджера это слушание гудков.

Для того, чтобы не нагружать отдел продаж некачественными лидами мы естественно наняли отдел квалификации из 5 человек, который фильтровал весь этот поток и слушал гудки вместо продающих менеджеров.

Скрипт квалификатора был достаточно простой и состоял из 1-2 вопросов:

1) подтвердить что заявку оставляли

2) уточнить имя

3) узнать сумму долга

Имея такой простой скрипт я начал задуматься, а почему бы эту функцию не выполнять боту?

Я начал изучать все сервисы на рынке по конструкторам голосовых ботов, которых сейчас предлагает рынок. Я по натуре перфекционист и поэтому, если и заменять отдел на бота, то он ни как не должен уступать человеку. Поэтому, к сервису конструкторов ботов у меня было 3 основных требования:

1) Бот должен разговаривать человеческим голосом.

Во первых, здесь сразу не подходят любые синтезы речи. Какие бы они продвинутые не были мы все равно слышим и понимаем, как минимум по интонациям, паузам и ударениям, что это бот. А что мы делаем, как только понимаем, что это бот? Правильно, вешаем трубку.

Во вторых, если мы отказываемся от синтеза речи то бот должен уметь включать заранее записанные аудио менеджеров.

В третьих, просто так заранее записанные аудио на варианты ответа клиента тоже не сделаешь, потому что всегда слышно когда запись включилась и когда закончилась, даже если она записана без фонового шума, что, кстати тоже сразу говорит человеку о том, что он общается с ботом. Поэтому, конструктор ботов должен уметь еще включать фоновый шум на время всего разговора, который не будет прерываться от аудио к аудио с записанными заранее фразами менеджеров.

2) Бот должен иметь хорошее API для интеграции с CRM.

Это критически важно, потому что мы не хотим прозвонить ботом список обзвона, а потом в ручную по CRM менять статусы лидов. Важно, чтобы бот мог обмениваться данными с CRM и автоматически менял статусы лидов, ставил задачи и тд.

Немало важно чтобы бот мог и сам принимать данные для обзвона по API. Правильный бизнес процесс: выпала заявка - бот автоматически сразу начал по ней звонить.

3) Бот должен понимать речь человека.

Большинство конструкторов предлагают ввести ответ клиента, как например "да" и "нет" и в зависимости от него бот ответит человеку заранее записанным аудио или синтезом речи. И если бот сразу говорит человеку, что он бот, то человек понимаем что надо отвечать просто, понятно и односложно. Кроме того, бот заранее может озвучить варианты ответа. Но, нам важно, чтобы человек не понял, что это бот, а значит такие варианты нам не подойдут.

Когда мы пытаемся имитировать человека, на деле мы сталкиваемся, во первых с огромным количеством синонимов одних и тех же слов и это не только "ага" и "угу", как синонимы слова "да", а еще и с нестандартными, такими как "жги", "давай" и тд. Богатый русский язык. Во вторых мы сталкиваемся с кучей околотематических фраз не по скрипту, например "а вы из какого города?" или "ночь на дворе". Последняя, кстати выявлена из нашего личного опыта и является синоним слову "перезвоните".

Как вы думаете сколько я нашел сервисов конструкторов ботов, который подпадают под все критерии?

0 сервисов.

Ладно, подумал я и опустил планку запросов. Сколько конструкторов соответствует хотя бы двум критериям из списка?

Тоже, 0 сервисов.

Я не стал опускать руки, отсутствие готового решения на рынке это нормально и пришлось искать сервисы из которых можно слепить то, что подпадет под все мои критерии.

Если начать погружаться в тему ботов, то на первый план выходит сервис от Google - Diaolgflow. И, для своего решения я понял, что он идеально подходит, и вот почему:

1) Это Google. Их сервисам можно доверять, потому что они всегда стабильно работают, хорошо продуманы и самое главное предсказуемы.

2) Функциональное API, которое дает возможность интегрировать с нашим ботом, что угодно и как угодно.

3) Возможность воспроизведения заранее записанного аудио вместо синтеза речи (кстати, он умеет и то и то).

4) Возможность написать сотни синонимов к варианту ответа абонента для того, чтобы бот однозначно понял ответ собеседника.

5) Dialogflow не просто переводит ответ абонента в текст и потом сверяется с вашими заранее написанными вариантами ответов а использует машинное обучение Google, что даем ему возможность определять не просто текст а сам смысл фразы и переводить диалог в правильную по смыслу ветку его развития.

Отлично! Пол дела сделано и у нас уже есть бот, который может полноценно квалифицировать лид.

Но, я не просто так не отнес Dialogflow к готовым конструкторам ботов. У нас до сих пор остаются проблемы:

Во первых, Dialogflow не умеет включать фоновый шум.

Во вторых, сам сервис предназначен в первую очередь для текстовых ботов в месенджерах, а не для звонков, поэтому функционала по осуществлению звонков, по крайне мере в РФ, в нем нет.

Естественно здесь нам в идеале нужна полноценная виртуальная АТС, которая сможет и обзвон делать по списку и вызов переводить и бота к диалогу подключать.

Решение было найдено достаточно просто и быстро. Наверное, единственная АТС, которая имеет готовую и настолько функциональную интеграцию с Dialogflow это Voximplant.

Стоит сказать, что Voximplant это не та АТС, которую любой сможет легко себе настроить. Практически вся логика распределения звонков там настраивается с помощью JavaScript. У них есть готовое решение для тех, кто с кодом не дружит, но оно сильно ограничено по функционалу и мне не подошло.

За счет того, что в Voximplant распределение всех звонков настраивается кодом, мы получили безграничные возможности по донастройке к нашему боту функционала звонков. У Voximplant отлично написанная документация по API и в целом по функционалу. Много готовых пошаговых инструкций, которые очень помогают в начале.

С помощью Voximplant мы смогли сделать фоновый шум во время разговора, настроить перевод вызова на менеджера при удачной квалификации, автоматический звонок по заявке и многое другое.

Мое мнение, что Dialogflow плюс Voximplant дают самые широкие возможности по настройке ботов-звонарей. Конечно, это будет не просто конструктор, который вы сами с легкостью настроите. Но, вы с легкостью найдете не дорогих программистов для этой задачи, потому что, как я уже не однократно говорил, у них отличная документация и API.

Чтобы подвести итоги мы сравним нашего бота с отделом квалификации из людей по 2 критериям:

1) Процент звонков с ошибками;

2) Стоимость;

У меня в компании есть отдел контроля качества (далее ОКК) который слушал все разговоры отдела квалификации. Как только мы настроили бота, наш ОКК начал слушать записи разговоров бота и оценивать их.

ОКК фиксировал любые ошибки бота: бот не понял ответ или неправильно понял, длинные паузы бота, зависания, когда абонент понял, что это бот и тд.

В начале мы получили 30% разговоров с ошибками.

Сейчас за счет доработки бота мы снизили процент разговоров с ошибками до 10% и это всего за 3 месяца.

При этом, если взять ошибки с убытками, то есть те звонки где бот должен был перевести звонок на менеджера, но затупил, то сейчас шанс звонка с такого рода ошибкой всего лишь 0,5%.

Как вы считаете, сколько разговоров у ваших менеджеров с ошибками? Думаете меньше 0,5%? Сильно сомневаюсь.

Если ориентироваться на оценки контроля качества звонков нашего отдела квалификации, то там процент ошибок варьировался от 15 до 20%. Порой интернет упал, порой менеджер затупил, иногда настроения у сотрудника нет, а порой и забыл по скрипту идти...

Здесь важно понять, что ОКК оценивал любые ошибки в разговорах, например, не представился - уже ошибка. И с аналогичными требованиями ОКК оценивал и бота. Поэтому, не нужно думать, что это у нас менеджеры были плохие. Даже самый опытный менеджер совершает хотя бы одну ошибку из 10 звонков, не говоря уже о тех, кто только учится работать в вашем отделе.

Наш ОКК еще отмечал записи в которых абонент понял, что разговаривает с ботом. Результат: только 0,25% поняли, что разговаривают с ботом.

В итоге получаем процент разговоров с ошибками:

Бот - 10%

Человек - 15%

По первому критерию победа за ботом. Но, что по стоимости?

Стоимость бота складывается из стоимости двух сервисов, которые мы использовали. Тут все варьируется от сложности бота и длительности диалога, поэтому я рассчитал усредненные цифры:

Dialogflow - 4,21 р. / 1 звонок;

Voximplant - 1,60 р. / 1 звонок.

Итого: 5 руб. 81 коп. за один разговор бота-квалификатора.

За один день на одного менеджера в среднем приходилось около 100 звонков с разговорами. Средняя стоимость менеджера отдела квалификации по РФ - 30 000 руб., добавим сюда +50%, которые платятся сверху государству. Итого получаем 45 тыс. в месяц. В среднем в месяце 20 рабочих дней, то есть один менеджер обходится в 2 250 за 1 день. Но у нас же не просто менеджер, у него есть еще и руководитель без которого шанс ошибки в разговоре сильно возрастает. Добавим к стоимости за 1 день еще 30%, как стоимость руководителя этого менеджера. И получаем уже 2 925 руб в день.

Делим стоимость рабочего дня на кол-во разговоров и получаем: 29 руб. 25 коп.

В итоге получаем стоимость:

Бот - 5 руб. 81 коп. за разговор;

Человек - 29 руб. 25 коп за разговор.

Давайте не будем забывать, что мы не учли еще стоимость декретов, больничных, отпусков, обучения, рабочего места, наушников и прочего прочего.

На мой взгляд бот выигрывает у человека по всем критериям. При этом бот может работать 24/7 и он легко масштабируется за секунду, потому что может вести диалог с бесконечным количеством людей одновременно.

Для тех, кто дочитал до конца я приберег самое интересное: реальные записи разговоров бота с лидами.

За ботами будущее и я собираюсь развиваться в этом направлении.

Если вы поняли, что хотите перевести свой отдел квалификации или контроля качества на бота, то моя команда программистов готова вам помочь в разработке.

Пишите мне здесь в VC!

Или в телеграм: https://t.me/smolinka