Как эффективно использовать информацию из звонков для развития бизнеса

В отделах продаж, работающих с холодными звонками, ежедневно может быть до 150 звонков на одного агента. Каждый такой звонок — это не просто разовая коммуникация, а источник ценных данных, которые могут стать ключом к совершенствованию бизнес-процессов и росту компании.

Полезную информацию содержат в себе и разговоры службы поддержки. Из них можно выделить потребности клиентов, проблемы и возражения, отзывы и даже подсказки по улучшению продукта, которые затем будут использовать маркетинговые и продуктовые отделы.

Однако обрабатывать такой объем коммуникации вручную — та еще задача. Это требует времени и, как следствие, денег. Сделать это быстрее и дешевле можно с помощью ИИ.

В этом материале мы рассказываем, как с этим справляется ИИ-решение Речевая аналитика, а также как превращать данные из звонков в инсайты, а инсайты — в реальные улучшения.

Какие данные можно получить из звонков?

При правильном анализе звонки клиентам могут существенно повлиять на стратегию развития бизнеса: определить, в каком направлении стоит двигаться, от каких услуг и практик отказаться и т.д. Это происходит благодаря такой информации, которая содержится в коммуникациях:

• Возражения клиентов. Вы можете выявить, что чаще всего останавливает клиентов перед покупкой, например, высокая цена, сомнения в качестве, отсутствие определенных функций или страх смены текущего решения.
• Популярные вопросы. Если клиенты постоянно интересуются одними и теми же вещами, это свидетельствует о том, что информации о них недостаточно. Соответственно, на сайте, в презентационных материалах или во время предыдущих контактов были пробелы.
• Настроение клиента. Эмоциональное состояние человека во время разговора — это непосредственный индикатор того, доволен ли он обслуживанием. Кстати, исследования показывают, что большинство клиентов готовы платить больше за высокий уровень обслуживания (конкретная статистика варьируется в зависимости от отрасли и рынка). Вот пример анализа настроения, который можно получить от Речевой аналитики от UniTalk:

• Качество работы команды. Анализ разговоров позволяет оценить, насколько хорошо менеджеры придерживаются скриптов, правильно ли они реагируют на возражения, предлагают ли соответствующие решения. Речевую аналитику можно настроить так, чтобы проводить оценку различных этапов диалога (например, открытие или завершение) отдельно, по разным критериям оценки и параметрам. Ниже пример того, как может выглядеть оценка «открытия» с указанными сильными и слабыми сторонами оператора, рекомендациями по улучшению и реакцией клиента:

• Тренды и инсайты. Вы можете выявить новые тенденции в потребностях клиентов. Например, если все больше людей начинают интересоваться определенной функцией или жаловаться на определенный аспект продукта, это может указывать на изменение рыночных ожиданий.

Вызовы в анализе звонков

Большой объем данных

Ручной анализ звонков возможен для объемов не более 100 звонков в месяц. В большинстве компаний такое или даже большее количество коммуникаций происходит ежедневно. С учетом того, что один звонок занимает в среднем 4 минуты (а в некоторых сферах может длиться до 15 минут), это более 200 часов разговоров ежемесячно. Анализировать записи их всех либо физически невозможно, либо требует значительных финансовых вложений.

Речевая аналитика решает эту проблему, автоматически обрабатывая все нужные (например, только входящие или только длинные) разговоры, транскрибируя их в текст и анализируя по заданным параметрам. Это позволяет охватить 100% важных звонков без необходимости привлечения дополнительного персонала.

Человеческий фактор

Даже если выделить ресурсы на прослушивание записей, человеческая оценка всегда субъективна. Человек может пропустить важные детали из-за усталости, невнимательности или предвзятости.

Речевая аналитика обеспечивает объективный анализ, применяя одинаковые критерии ко всем разговорам. Точность ее данных — 97%, в то время как специалист по контролю качества может достичь лишь 86%.

Отсутствие системности

Для эффективного анализа важно агрегировать данные — собирать и обобщать информацию из различных источников, таких как CRM-системы, чаты, электронная почта и звонки. Каждый источник требует отдельного подхода, ведь только комплексный анализ позволяет находить закономерности и выявлять тренды.

Особенно сложно работать со звонками, поскольку они хранятся в формате аудио, что усложняет поиск и структурированный анализ. Автоматическая система Речевой аналитики решает эту проблему: она транскрибирует разговоры, определяет ключевые темы, оценивает их важность и помогает расставить приоритеты.

Как превратить звонки в источник бизнес-инсайтов?

Прослушивание сотен часов записей месяцами — это неэффективно и экономически неоправданно. Поэтому автоматизация — это must-have. По данным McKinsey, она ускоряет работу контакт-центров на 40%.

Не все разговоры одинаково ценны. Вместо того чтобы тратить ресурсы на анализ каждого звонка, лучше сосредоточиться на критически важных коммуникациях. Это могут быть:

• Звонки с высоким уровнем эмоциональности (как положительной, так и отрицательной)
• Разговоры, где клиент упоминает конкурентов
• Коммуникации, завершившиеся продажей или, наоборот, отказом

Кстати, автоматизация поможет и в этом: чтобы быстро маркировать такие разговоры и сортировать их по приоритетности, создавая «горячую выборку» для менеджмента.

Наконец, аналитика. Именно она превращает массу слов, цифр и фактов в ценные инсайты, которые затем можно трансформировать в реальные бизнес-внедрения.

Вот несколько рекомендаций, как анализировать данные:

1. Собирайте данные структурированно. Группируйте разговоры по типам проблем, уровню удовлетворенности, упоминаниям конкурентов и результатам (успешная продажа, отказ, запрос на дополнительную информацию).
2. Находите повторяющиеся паттерны. Обращайте внимание на фразы и вопросы, которые появляются в большинстве разговоров.
3. Отслеживайте динамику. Сравнивайте, как меняются темы разговоров после обновления продукта, изменения цен или запуска новой рекламы.
4. Анализируйте взаимосвязи. Например, как часто вопросы о скидках превращаются в успешные продажи? Есть ли связь между упоминаниями конкурентов и отказами?
5. Создайте дашборд с ключевыми метриками. Например, средним уровнем удовлетворенности или процентом разговоров, где клиент упоминает цены.
6. Проверяйте гипотезы. Если вы заметили проблему — выделите 10–15 звонков, где она упоминается, проанализируйте их детальнее, чтобы понять глубинные причины.
7. Приоритизируйте находки. Оценивайте каждый инсайт по двум критериям: насколько легко его внедрить и какое потенциальное влияние он окажет на бизнес.

Решение: как Речевая аналитика помогает бизнесу

Речевая аналитика закрывает сразу несколько задач из тех, что мы перечислили выше. В первую очередь, она автоматически трансформирует все звонки в структурированные данные. Кстати, система работает с более чем 100 языками — при необходимости не только транскрибирует разговор в текст, но и переводит его.

Вы можете настраивать параметры в своем профиле, создавать персонализированные метрики и получать только ту информацию, которая вам необходима. Например, страховая компания может отслеживать упоминания конкурентов и их тарифов, а банк — фокусироваться на вопросах безопасности и комфорта пользования мобильным приложением.

Одно из ключевых преимуществ Речевой аналитики — выявление проблемных моментов в коммуникации. Система помечает разговоры с повышенной эмоциональностью, помогая менеджерам быстро реагировать на негативные отзывы и своевременно разрешать сложные ситуации.

Система работает непрерывно и не требует контроля со стороны. Она способна обработать сотни звонков за пять минут и высвободить время ваших специалистов для работы непосредственно с клиентами.

Реальные сценарии использования информации из звонков

Приведем несколько примеров, как может использоваться Речевая аналитика разными командами:

• Отдел продаж. Сейлз-менеджеры могут выявлять наиболее распространенные возражения клиентов и корректировать скрипты так, чтобы эффективнее на них реагировать. Это также помогает определить, какие аргументы лучше всего работают при закрытии сделок и адаптировать подход к различным сегментам клиентов.
• Служба поддержки. Специалисты поддержки получают возможность анализировать типичные проблемы клиентов и определять, какие из них требуют улучшения инструкций или дополнительного обучения. Команда может оптимизировать процессы решения проблем на основе реальных диалогов с пользователями.
• Маркетинг. Маркетологи могут лучше понимать, какие вопросы больше всего беспокоят потенциальных клиентов, и соответственно адаптировать контент-стратегию. Это позволяет создавать более релевантные рекламные материалы и информационные ресурсы, отвечающие на реальные запросы аудитории.
• Продуктовая команда. Разработчики и продакт-менеджеры получают непосредственные отзывы клиентов о функциональности продукта и могут использовать эти данные для определения приоритетов развития. Это помогает создавать обновления, которые действительно решают проблемы пользователей и отвечают их ожиданиям.

Вывод: Как меняется бизнес, когда информация из звонков начинает работать

Когда компания начинает эффективно использовать информацию из коммуникаций с клиентами, это может приводить к фундаментальным изменениям в процессах. Среди них:

• Принятие решений на основе реальных данных, а не предположений. Вместо того чтобы полагаться на субъективные впечатления, компании получают структурированную информацию из сотен и тысяч реальных разговоров. Это позволяет выявлять скрытые тренды и принимать обоснованные решения, непосредственно влияющие на результаты бизнеса.
• Улучшение обслуживания клиентов и повышение их лояльности. Понимая истинные потребности и проблемы, компании оперативно адаптируют свои процессы и предложения. Клиенты ценят, когда их слышат и понимают, а это напрямую влияет на их удовлетворенность и желание оставаться с компанией.
• Выявление скрытых проблем и зон роста. Правильный анализ коммуникаций открывает аспекты бизнеса, которые требуют усовершенствования, а также новые возможности для развития. Часто клиенты сами указывают на потребности, которые компания ранее не учитывала.

Всех этих преимуществ можно достичь значительно легче и быстрее с помощью Речевой аналитики, поскольку сбор и анализ данных автоматизируются. Обычные разговоры превращаются в стратегический актив, и это происходит не за месяцы, а за минуты.