Разговоры о важном: платформа речевой аналитики помогает девелоперу находить инсайты
ПО Бизнес
Поделиться
Для застройщика и девелопера «Энко» важно учитывать даже те ожидания, которые клиенты не высказывают напрямую, — от этого зависит репутация и развитие бизнеса. Чтобы узнавать о них, компания использует платформу речевой аналитики Voice AI от «Сбер Бизнес Софт».
Предпосылки внедрения речевой аналитики
Качество жизни в новостройках напрямую влияет на репутацию девелопера, возводившего их, а значит и на количество покупок в других его объектах. Довольные жители охотно порекомендуют застройщика друзьям или сами выберут его проекты, когда решат подыскать квартиру побольше.
Зная об этом, компания «Энко» уделяет большое внимание не только строительству, но и последующему обслуживанию недвижимости. Специалисты компании, отвечающие за восемь различных функций, общаются с покупателями и жильцами по телефону, помогая выбрать квартиру, обеспечивая выполнение гарантийных обязательств, контролируя качество услуг управляющей компании и решая другие вопросы.
Чтобы понять, насколько эти коммуникации эффективны, девелопер долгое время проводил оценку звонков вручную. Однако специалисты по контролю качества успевали обработать не более 12% всех диалогов. При этом, результаты проверок часто были субъективными.
Кроме того, нередко в разговорах с девелопером жители высказывают полезные замечания.»Снег нужно вывозить почаще»,»хотелось бы пекарню рядом с домом»,»в соседском центре отличная детская комната» — эти отзывы не всегда относятся к основной теме звонка;, но в облаке отзывов они могут сформировать картинку, какие продукты наиболее востребованы, и подсказать, как сделать жизнь в домах «Энко» более удобной или на что сделать акцент в рекламной кампании.
Сложность в том, что оператор контакт-центра не всегда может фиксировать подобную информацию вручную. Специалист сосредоточен на основной теме звонка и зачастую просто не замечает не относящихся к ней комментариев. Тем более, он никак не может проследить их динамику.
Команда компании «Энко» исследовала способы повысить эффективность обработки каналов коммуникаций с клиентом и пришла к выводу, что помочь в этом поможет речевая аналитика на основе искусственного интеллекта.
»Такие системы способны классифицировать запросы, анализировать тональность речи и выявлять эмоциональные оттенки, что позволяет оперативно реагировать на проблемы и предоставлять клиентам более персонализированный сервис» — поясняют в эксперты компании «Сбер Бизнес Софт».
Какие задачи стояли перед компанией
С помощью платформы речевой аналитики компания «Энко» рассчитывала решить несколько бизнес-задач:
- улучшить качество коммуникаций с клиентами и жителями;
- оценивать 100% звонков вместо 12%, снизив расходы на их обработку;
- повысить эффективности продаж недвижимости и дополнительных сервисов.
В результате застройщик хотел достичь главной цели — лучше понимать потребности и ожидания клиентов в настоящий момент, получая эту информацию автоматически, без дополнительных усилий.
Изучив решения, представленные на российском рынке, команда девелопера поняла, что любое из них понадобится серьезно доработать под свои задачи. Команда «Энко» имела успешный опыт сотрудничества со Сбербанком, поэтому выбрала Voice AI — платформу речевой аналитики от их дочерней компании Сбер Бизнес Софт.
Как проходило внедрение речевой аналитики в «Энко»
Кастомизация и внедрение платформы речевой аналитики от Сбер Бизрнес Софт в компании «Энко» прошли в несколько этапов. Процесс включал базовое развертывание, настройку интеграций и обучение персонала.
Подготовка
На этом этапе команда застройщика сформировала требования к платформе и выявила точки, в которых можно найти полезные сведения во время разговора с клиентом. В частности, специалисты хотели, чтобы система выделяла диалоги, в которых клиент сравнивает «Энко» с конкурентами.
Платформа использует технологию обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) и понимает речь так же, как и люди. Чтобы научить платформу находить нужные сообщения, были созданы специальные словари. В частности, словарь выражений, которые оператор колл-центра использует для выявления потребностей клиента. Например, в него попали фразы «какие квартиры» и «будет интересно». Они часто содержатся в открытых вопросах, таких как «Какие квартиры вы рассматриваете для покупки?» или «Будет интересно рассмотреть такой вариант?»
Также «Энко» пришлось адаптировать свою ИТ-систему под требования платформы. Так, команда попросила провайдера телефонии улучшить качество связи и увеличила объем хранилища банка записей в восемь раз.
Развертывание и настройка платформы
После завершения подготовки специалисты «Сбер Бизнес Софт» развернули базовое решение и вместе с «Энко» настроили бизнес-показатели по лексике: базовые метрики контроля качества, повторные обращения и т. д. В течение нескольких последующих месяцев функциональность системы расширили.
Чтобы позволить девелоперу точечно оценивать влияние тех или иных изменений на бизнес-показатели, на платформе разработали собственный конструктор отчетов, позволяющий агрегировать данные по интересующим метрикам. Статистика отображается внутри платформы речевой аналитики в виде таблиц и в формате интерактивных отчетов.
Обучение искусственного интеллекта — непрерывный процесс, поэтому Voice AI продолжает дорабатываться в том числе путем обогащения новыми данными. Ключевые сотрудники отдела продаж и контакт-центра «Энко» дают обратную связь о работе платформы, чтобы улучшить результаты.
Как речевая аналитика сократила время оценки качества коммуникаций
Платформа автоматически записывает все звонки. Уже через несколько минут после окончания диалога его текстовая расшифровка появляется в системе вместе с основными характеристиками: продолжительностью, длительностью речи клиента и оператора, числом пауз, скоростью речи и т. д. Эти маркеры позволяют не тратить время на прослушивание записи, а сразу понять, соответствует ли диалог и поведение оператора принятым в «Энко» стандартам качества.
Также система может измерить позитив или негатив клиента на основе интонаций во время разговора. Благодаря этому, специалисты «Энко» без дополнительных опросов узнают, насколько клиенты довольны сервисом.
Команда девелопера всегда может отфильтровать звонки с низкой оценкой и посмотреть, у каких операторов чаще всего возникают сложности и в чем именно они заключаются, а после — принять необходимые меры. Например, если специалист часто перебивает клиентов, его могут направить на обучение.
Как система повлияла на эффективность продаж и лояльность
Раньше единственной метрикой эффективности продаж для «Энко» был процент перехода сделок на следующий этап. Сложность в том, что такая модель не отвечает на вопрос, как увеличить конверсию. Расшифровки разговоров в Voice AI показывают, почему клиент не перешел на следующую стадию продажи.
С помощью речевой аналитики «Энко» также может влиять на продажи — через повышение лояльности клиентов. Voice AI оценивает уровень негативных эмоций собеседника во время разговора, помогая понять, насколько критична ситуация и как быстро нужно принять меры для ее исправления.
Как «Энко» находит инсайты с помощью платформы речевой аналитики
Voice AI умеет группировать диалоги в соответствии с заданной или внутренней логикой. Например, система может собрать вместе все разговоры, которые содержат определенные вопросы. Если какой-то вопрос повторяется часто, команда «Энко» увидит это и примет соответствующие бизнес-решения.
Речевая аналитика помогла «Энко» скорректировать цены на квартиры в одном из объектов в Новом Уренгое. Девелопер планировал построить вторую очередь жилого комплекса на 300 квартир. Еще до официального старта продаж компания получила почти 900 звонков, в которых собеседники интересовались условиями покупки недвижимости. Платформа речевой аналитики от Сбер Бизнес Софт не только собрала вместе все эти диалоги, но и позволила команде выделить из них ценовые ожидания потенциальных покупателей.
Планы по развитию
За несколько месяцев работы система Voice AI помогла «Энко» довести показатель оценки звонков до 100%, сократить расходы на контроль качества коммуникаций и получить полезные данные, которые компания применяет для увеличения лояльности клиентов.
В ближайших планах девелопера — использовать нейросеть Сбера GigaChat для обучения Voice AI. Специалисты «Энко» рассчитывают, что в результате этого платформа речевой аналитики сможет быстрее и точнее выявлять инсайты, справляясь с вызовами, которые ей пока не по силам.
Также в «Энко» планируют внедрить речевую аналитику в офисах продаж. Voice AI будет получать записи с аудиобейджей — небольших диктофонов, которые сотрудники носят в течение рабочего дня, переводить разговоры в текст, проверять их на соответствие правилам, анализировать и находить закономерности.
Для этого потребуется доработать функционал системы: добавить новые алгоритмы обработки, учесть особенности материалов, записанных в офисе и так далее. Кроме того, понадобится разработать процесс выгрузки данных с платформы в специальное хранилище, оптимизировать производительность системы и обновить интерфейсы.
»Экономическая ситуация и ожидания потребителей постоянно меняются, и нам важно быстро адаптировать свой бизнес к этим изменениям. Платформа речевой аналитики Voice AI предоставляет незаменимые данные, которые могут помочь в этом. Но чтобы она продолжала работать эффективно, процесс ее обучения и доработки под нужды компании должен быть непрерывным» — поделился Алексей Губин, представитель «Энко».
Полный текст статьи читайте на CNews прочитано 2254 раза
