Кейс. Как мы автоматизировали анализ звонков в 6 филиалах центра неразрушающего контроля и сэкономили полмиллиона
Ситуация
Неинформативные звонки в колтекинге
В системе все звонки в кучу без указания, что это был за звонок. Много времени отнимала сортировка и ручное прослушивание звонков, которые относятся к продаже.
Ручная прослушка звонков
Руководители центра неразрушающего контроля тратили минимум 1 час на анализ каждого звонка, вручную проставляя баллы за выполнение этапов скрипта продаж.
Операционный директор дублировал эту работу, перепроверяя оценки руководителей. Система коллтрекинга не позволяла типизировать звонки — их вручную распределяли по категориям, чтобы определить, за какие из них начислять KPI менеджерам.
Ручной расчёт KPI в Excel
Это требовало управления множеством таблиц, которые постоянно пересылались между руководителями, что порождало ошибки и путаницу.
Решить эту проблему помогла автоматизация аналитики звонков. Рассказываем, как это произошло.
Первый этап. Анализ звонков по скрипту продаж
Мы начали с главной задачи — анализа выполнения скриптов продаж. Вместо того, чтобы вручную выслушивать каждый звонок, мы обучили систему автоматическому разбору и оценке этапов разговора.
Теперь руководители могли в пару кликов видеть, насколько менеджер отклонялся от скрипта: пропускал важные вопросы, не предлагал клиенту следующий шаг или не фиксировал ключевые договорённости. Это позволило:
- Освободить время руководителей для стратегических задач.
- Снизить человеческий фактор в оценке звонков.
- Сразу выявлять и устранять слабые места в продажах.
Второй этап. Дашборды для руководителей
На следующем этапе мы внедрили дашборды, которые наглядно показывали качество работы каждого сотрудника. С их помощью руководители получили полную прозрачность:
- Кто из менеджеров стабильно выполняет план?
- У кого есть отклонения от стандартов?
- Какие этапы скрипта чаще всего проваливаются?
Каждый звонок стал оцифрованным. Теперь руководители могли не только видеть общий уровень выполнения скриптов, но и моментально разбираться в причинах отклонений. Это помогло улучшить обучение сотрудников, а также сосредоточиться на точечной поддержке тех, кто отставал.
Третий этап. Типизация звонков
Одна из самых трудоёмких задач — это определение типа звонка. Например, является ли это первый контакт с контрагентом, уточнение информации по договору или звонок с возражениями. От этого напрямую зависел расчёт KPI: только целевые звонки должны учитывать в метриках.
Однако автоматизировать эту задачу оказалось сложнее. Некоторые звонки даже вручную сложно отнести к конкретной категории. А звонки автоответчиков и вовсе не должны попадать в аналитику. Мы проработали сотни примеров звонков, описывая их до мельчайших деталей. Чем больше данных получал алгоритм, тем точнее он начинал определять тип звонка.
В результате система научилась:
- Исключать нецелевые звонки, такие как автоответчики.
- Корректно классифицировать звонки по типам.
- Экономить до 80% времени, которое ранее уходило на ручное распределение.
Результаты
Основные результаты внедрения:
- Экономия времени. Типизация звонков и проверка соответствия скрипту теперь занимает минуты вместо часов. Руководители могут сосредоточиться на ключевых задачах.
- Качество звонков под контролем. Быстрая оценка позволяет выявлять отклонения и оперативно корректировать их.
- Оцифровка показателей. Все данные по звонкам доступны в удобных метриках и готовы для расчёта KPI.
Хотите так же?
Мы внедряем автоматизацию аналитики звонков под ключ. Результат уже на 2 неделе.
- Подготовим для вас персональный план внедрения.
- Рассчитаем операционную выгоду для вашего бизнеса.
Оставляйте заявку на сайте Landa Sales.