By Платформа Ringostat (входить у Netpeak Group) першою в Україні провела дослідження, використовуючи штучний інтелект для аналізу діалогів менеджерів з клієнтами. Основу дослідження склала вибірка у 50 000 розмов з понад 1 млн дзвінків. ШІ допоміг з’ясувати, яких помилок найчастіше припускаються менеджери, як це впливає на настрій клієнтів та їхню лояльність.
Проводячи дослідження, Ringostat ставив за мету перевірити гіпотезу про те, що в розмовах багатьох бізнесів існують типові помилки. Їх виокремлення та усунення мають привести для простого та ефективного покращення процесів.
В рамках дослідження проаналізовано діалоги між клієнтами та працівниками різних компаній, які використовують мовну аналітику Ringostat з AI. Це рішення автоматично аналізує розмови, зокрема ставлячи оцінку за діалог та вказуючи на помилки sales-менеджерів чи операторів кол-центрів. Розширені результати дослідження опубліковані на блозі платформи.
Аналіз дзвінків за допомогою ШІ включає загальну оцінку діалогу. Вона складається з оцінки за кожен етап типової розмови: відкриття, виявлення потреб, презентація товарів та компанії, завершення діалогу. Середня оцінка, яку отримали проаналізовані розмови — лише 2 з 5 балів, 77% розмов мають оцінку 3 та нижче, а оцінку 5 отримали лише 1% діалогів.
Етап відкриття розмови став рекордсменом за загальною кількістю помилок:
- частіше за все менеджери не представляються;
- в понад третині випадків — не називають компанію;
- у 20% випадків не запитують при вихідному дзвінку, чи зручно клієнтам розмовляти;
- у 11% випадків — не вітаються повноцінно, наприклад, кажучи «Добрий день».
На етапі виявлення потреб клієнтів менеджери:
- в 57% випадків не підсумували отриману від клієнта інформацію;
- в 38% менеджери збирали інформацію лише частково;
- в 5% випадків взагалі не розпитували клієнтів про потреби та обставини покупки.
На етапі презентації співробітники:
- в 46% випадків не надавали інформацію про товар чи послугу;
- у 26% випадків не презентували компанію, розповівши про її сильні сторони;
- в близько чверті випадків взагалі не презентували продукт або компанію;
- в 3% випадків не адаптували презентацію до потреб клієнта, просто озвучивши переваги;
- в 1% випадків презентація була незрозумілою — наприклад, з багатьма складними технічними термінами.
На етапі завершення розмови менеджери:
- у переважній більшості випадків працівники не підбивали підсумки діалогу — наприклад, «Отже, вам потрібні уроки англійської щовівторка та щоп’ятниці. Ми запропонували…»;
- в 17% випадків менеджери не озвучували наступні кроки, які мають зробити вони або клієнти;
- також траплялися ситуації, коли менеджер описав наступні кроки, але нечітко — наприклад, сказав, що надішле комерційну пропозицію, але не сказав коли та куди.
Також штучний інтелект проаналізував загальні помилки, яких припускалися менеджери.
- Понад половини загальних помилок — недостатня підготовка менеджера до розмови. Співробітник не володіє базовою інформацією про клієнта або продукт, через що створюється враження непрофесійності.
- У 18% випадків відсутня конструктивна комунікація з клієнтом. Менеджер просто веде монолог, не підлаштовуючись під покупця, та розмова є односторонньою.
- В 7% випадків працівник був надто формальним, жорстко слідуючи скрипту розмови та не намагаючись зрозуміти покупця.
- У 6% менеджер ігнорував важливі питання, які порушував замовник.
- Також у 6% менеджери не дотримувались етикету. Наприклад, грубо відповідали та перебивали покупця.
- В 5% випадків співробітники неправильно або незрозуміло доносили інформацію. Репліки менеджера були заплутаними або суперечливими.
- В 4% випадків пояснення співробітника були надто складними. Наприклад, включали велику кількість термінів, що були незрозумілі клієнту.
- У 2% випадків менеджер не намагався налагодити контакт з покупцем і не проявляв емпатії.
AI виявив і позитивні моменти при аналізі розмов. У 41% випадків менеджери були ввічливими, у 14% — демонстрували швидкість у відповіді або дії, у 13% — професіоналізм тощо. Проте лише у 2% діалогів рідше траплялися випадки уважності для клієнта, розуміння його ситуації, дружелюбність та вміння робити детальну презентацію.
Також Ringostat завдяки штучному моделі Claude A проаналізували вплив настрою менеджерів на настрій клієнтів. В таблицях нижче показано, як часто певний настрій менеджера співпадав з певним настроєм клієнта. В колонках показаний % від усіх випадків, коли у працівника був конкретний настрій.
Розробники також зазначають, що штучний інтелект може суттєво розвантажити керівників відділів продажів, автоматизувавши контроль команд та пошук помилок. Він здатний заощадити орієнтовно 11 робочих годин з розрахунку, що щотижнево треба прослухати близько 30 годин тривалістю до 5 хвилин. Завдяки AI можна також скоротити витрати на штат — адже зарплата супервайзера зараз становить близько 30 000 гривень, за даними Work.ua.
Ringostat, що входить до Netpeak Group, є українською AI-платформою телефонії, колтрекінгу та аналітики дзвінків. У портфоліо клієнтів Ringostat понад 2000 компаній, серед яких OLX і ЛУН, інтернет-магазин Autodoc, курси GoIT, Peugeot і Mercedes.
