Конверсия в покупку — ключевая метрика бизнеса. Конверсия зависит каждого этапа воронки продаж, от маркетинга, до момента перевода средств на счёт. Если этап переговоров воронки продаж работает неэффективно, он пропорционально снижает общую конверсию продаж.
Технологии речевой аналитики улучшают показатели конверсии на этапе продаж. Навыки речи продавца напрямую влияют на вероятность сделки.



Работая над разработкой решений речевой аналитике в команде DATA4, мы убедились, что конверсия у продавцов, владеющих техникой переговоров и необученных сотрудников отличается в 2-3 раза.

С помощью технологий речевой аналитики выявляют паттерны успешных техник, и контролируют их использование.

Задачи, которые решает речевая аналитика:


1. Контроль следования скрипту


Под «скриптом» может пониматься как прямое воспроизведение ключевых фраз и следование по графу диалога, так и упоминание слов или контроль достижения смысловых точек (взял ли оператор контакты клиента, договорился ли о визите и т. д.).

2. Выявление конфликтных контактов


Выявление конфликтных ситуаций минимизирует отток, негативные комментарии и оперативно сигнализирует о возникших проблемах. Для выявление конфликтных диалогов используется как акустический анализ на наличие эмоций, так и лексический анализ по словам и словосочетаниям.

3. Определение лучших техник


Отрабатывает ли оператор возражение, какие слова и выражения использует, присутствуют ли паузы и перебивания в диалоге. Речевая аналитика выявляет скрытые паттерны в успешных продажах.

4. Выявление узких мест


Если 20% обращений будут заканчиваться фразой «товара нет на складе», или «все менеджеры заняты», это снижение выручки на 20%. При выборочном прослушивании проблема может не быть выявлена, но статистический анализ 100% звонков выявляет даже неочевидные узкие места продаж.

Границы применимости


Речевая аналитика капиталозатратная технология, целесообразно применять в следующих случаях:

  1. Контактный центр более 10 –15 операторов.
  2. Компания продаёт либо товары и услуги с высокой добавленной стоимостью (недвижимость, авто, управление капиталом), либо контактный центр состоит из нескольких сотен операторов и автоматизация необходима для снижения затрат на содержание.
  3. Традиционные способы контроля (прослушивание супервайзерами, коучинг операторов) уже внедрены.

Технологии, используемые в решениях по речевой аналитике


  1. Распознавание речи в текст (STT).
  2. Детекция наличия речи.
  3. Распознавание эмоций по голосу.
  4. Лексический анализ текста.

В решениях речевой аналитики используются технологии машинного обучения. Опыт работы над решениями по речевой аналитике в команде DATA4 показывает, что для качественного внедрения требуется 3-4 месяца, в которые входит настройка распознавания речи и лексического анализа под конкретный кейс.

Заключение


Технологии речевой аналитики повышают конверсию продаж в телефонном канале. Возможно добиться повышения продаж на десятки процентов, но существуют ограничения! В компании уже должны быть внедрены процедуры традиционного контроля контактного центра. Если продавцы не перезванивают клиенту, речевая аналитика мало поможет. Экономический эффект достигается либо при использовании в больших контактных центрах, либо при реализации товаров с высокой добавленной стоимостью.

Комментарии (0)