Вы работаете на конкурентном рынке, создаете сильный продукт, вкладываетесь в сервис, но клиенты уходят. Дело может быть не в качестве товара и не в цене − просто в разговоре что-то пошло не так. Менеджер не уловил раздражение, пропустил вопрос или ответил «по скрипту» там, где нужно было услышать человека. Проверяя вручную 1-2% звонков и переписок, это сложно заметить. В этой статье поговорим об омниканальных коммуникациях и возможностях современной речевой аналитики.
Почему омниканальность стала базовой настройкой бизнеса
Клиенты больше не используют один канал коммуникации: они оставляют заявку на сайте, уточняют детали в чате, а потом могут позвонить и снова вернуться в мессенджер. И каждый раз − общение начинается как будто заново. Каналов много, и это правильно, но коммуникация распадается на фрагменты: звонки − отдельно, переписки − отдельно, CRM − сама по себе. Менеджеры не успевают улавливать контекст, клиенты теряют терпение, а бизнес − деньги. Компании вынуждены собирать все обращения в одном окне, где фиксируют историю взаимодействия, чтобы не терять клиента между каналами.
Как собрать все клиентские данные в одном месте
Мы в «Телфин» разработали омниканальное решение, которое объединяет в CRM голосовые и текстовые коммуникации, на базе виджета интеграции Whatcrm и виртуальной АТС «Телфин.Офис».
Whatcrm интегрирует текстовое общение в мессенджерах, онлайн-чатах, соцсетях и маркетплейсах в корпоративную CRM. Готовые связки позволяют объединять бизнес-телефонию с различными системами: amoCRM, «Битрикс24», retailCRM, «Мегаплан», okoCRM и YCLIENTS. Таким образом в интерфейсе CRM можно аккумулировать все данные по клиентам: запросы, ожидания, историю контактов, причины повторных обращений, информацию о сделках, воронки продаж, обратную связь и финансовые документы.
Наше решение умеет не только фиксировать данные в CRM, но и с помощью ИИ анализировать их, извлекая из диалогов полезную информацию. Например, ключевые слова и фразы, эмоции, тональность разговора и даже вовлеченность клиентов в процесс общения с менеджером. Так, после звонка ИИ-ассистент фиксирует все договоренности и составляет резюме разговора, которое можно использовать в качестве сопроводительного письма, а также автоматически заполняет карточки клиентов в CRM.
Какие задачи решает речевая аналитика
Собрать всю информацию в одно «озеро данных» недостаточно: надо научиться ее анализировать или «ловить рыбу» в этом озере. Обладая терабайтами голосовых записей и текстовых файлов, важно понимать, что же на самом деле происходит внутри диалогов с клиентами и как это обратить в пользу для продаж.
Комплексная аналитика коммуникаций обеспечивает централизацию данных из разных отделов для выявления ключевых инсайтов и взаимосвязей в бизнес-процессах. Для получения целостной картины необходимо объединить текстовые и голосовые коммуникации в единый информационный поток. Такой сквозной анализ позволяет определить скрытые взаимосвязи в процессах и увидеть реальную динамику клиентского опыта. Визуализация информации и наглядные отчеты превращают разрозненные сообщения в мощный инструмент управления. И уже на основе глубокого анализа каждого контакта можно принимать обоснованные управленческие решения и оптимизировать работу всех подразделений. Рассмотрим на примерах, какие проблемы можно решить с помощью комплексной аналитики коммуникаций в разных сферах бизнеса.
1. Как удержать лид при первом контакте в медицине
Частные медицинские центры, семейные клиники, стоматологии, центры репродукции и эстетической медицины имеют высокий средний чек, поэтому и стоимость лида у них может быть очень высока. Вместе с ней растет и цена ошибки администратора: легкая неуверенность в голосе или неподходящий тон могут подать клиенту сигнал: «этой компании не стоит доверять». Анализируя диалоги клиентской службы уже на этапе записи, можно понять, почему человек говорит: «Спасибо, я перезвоню» − и больше никогда не возвращается.
Если повторные обращения в этом сегменте могут приходить через автоматическую запись на сайте и в первую очередь зависят от впечатления, сложившегося по результатам оказанной услуги, то при первичных обращениях все еще очень важен контакт с живым человеком. Медицина − область высокой чувствительности клиента. Анализируя звонки, можно быстрее реагировать на конфликтные и «пограничные» ситуации и отыгрывать их до того, как они превращаются в негативные отзывы в сети, которые потом так сложно перекрывать.
2. Как сократить клиентский путь в недвижимости
У девелоперов и компаний, продающих недвижимость (новостройки, загородные коттеджи, элитные ЖК), клиенты не такие ранимые, как у медицинских клиник, но по стоимости лида легко их обыгрывают. Процесс выбора и оформления сделок с недвижимостью может быть продолжительным: коммуникации с клиентом растянуты во времени и при этом отягощены юридическими аспектами и документооборотом, где ошибка бьет по репутации. Однако менеджеры могут игнорировать выверенные до мелочей скрипты, обещая клиенту желаемое в разных каналах, что снижает уровень доверия к компании.
Речевая аналитика помогает понять, какие формулировки двигают клиента к сделке, а какие нет. Можно отслеживать не только тон, но и конкретные слова: «ипотека», «вторичка», «подумаю», что позволяет видеть не только воронку, но и реальные запросы людей, из которых она состоит.
3. Как поднять конверсию продаж в онлайн-образовании
Разнообразные курсы, онлайн-школы, подготовка к ОГЭ и ЕГЭ, логопедия для младших школьников и бизнес-курсы для корпоративных клиентов − буквально несколько лет назад российский рынок EdTech еще не мог похвастаться таким разнообразием запросов и предложений. Сейчас практически все учатся онлайн. Создается ощущение изобилия, а клиентов найти сложно. Все потому, что огромный поток лидов перекрывается скриптовыми продажами и менеджеры быстро выгорают.
Часто маркетинг вообще не понимает, что реально волнует клиентов, а продавать коррекцию речи маме пятилетнего Миши и английский для IT-отдела − не одно и то же. Анализ речи может помочь отделу продаж структурировать возражения по услугам, а маркетингу − говорить на одном языке с клиентом, откорректировав скрипты и перезапустив лендинги. Кроме того, можно следить за эмоциональным состоянием менеджеров и грамотностью их речи: все-таки образовательный продукт требует соответствовать.
4. Как соблюдать комплаенс-риски в финтехе
Банки и страховые компании сталкиваются с другой проблемой: при большом объеме звонков они должны жестко выдерживать compliance (обязательные формулировки). Здесь же высока вероятность возникновения конфликтов с клиентами и спорных ситуаций. Риск утечек чувствительных и персональных данных заставляет вкладываться в безопасность, а это довольно дорого.
Речевая аналитика в финтехе используется не столько как маркетинговый инструмент, сколько как встроенный сегмент системы защиты бизнеса. За счет автоматизации контроля обязательных фраз она перекрывает 100% коммуникаций − в отличие от выборочных проверок. К работе с аналитикой может подключиться и служба безопасности для мониторинга потенциально опасных разговоров.
5. Как увеличить средний чек в e-commerce
У онлайн-магазинов с высоким чеком (техника, мебель, авто, B2C luxury) традиционно много каналов коммуникации с клиентами. Но именно в этом сегменте часто важна персональная консультация перед покупкой. Человек пишет в чат, звонит, а контакт в итоге теряется, потому что менеджерам сложно понять путь клиента. Или средний чек оказывается ниже, потому что менеджеры не догадываются вовремя предложить дополнительные опции.
Анализ речи на базе ИИ помогает собрать единый профиль клиента из всех каналов, показывает триггеры покупки и точки, где можно увеличить средний чек. В итоге каждый диалог становится частью системы продаж, а не теряется в переписках.
Вывод
Бизнес видит результат взаимодействия с клиентом, но не сам процесс его формирования. Как следствие одна часть клиентов отсеивается при первом контакте, другая − чуть позже из-за несогласованности каналов и недополучения важных сигналов. А бизнес продолжает контролировать только конверсию в продажи. Между тем именно диалоги содержат поведенческие сигналы: намерения, сомнения, причины отказов, реакцию на предложение и чувствительность к формулировкам. Фактически речь идет о массиве неструктурированных данных, который в стандартной операционной модели бизнеса не используется.
Речевая аналитика «Телфин» позволяет изучать голосовые и текстовые коммуникации, помогая не только собирать данные, но и выявлять повторяющиеся сценарии: определять типовые паттерны в диалогах, отслеживать ключевые слова и фразы, сопоставлять информацию из разных каналов взаимодействия с клиентом. Это дает возможность не просто фиксировать отдельные случаи, а устанавливать системные причины потерь и точки роста конверсии.
В результате коммуникации перестают рассматриваться как набор разрозненных точек контакта. Они формируют единый массив данных о поведении потребителя. Меняется сама логика работы с клиентским опытом: от фиксации результатов − к анализу процесса их возникновения. В этой модели преимущество получает не тот, кто присутствует во всех каналах, а тот, кто способен структурировать и интерпретировать каждый диалог с клиентом как управляемые данные.
Партнерский материал
Реклама. Рекламодатель ООО «ЛайфТелеком» ИНН 7814466467 erid: 2SDnjcqEfSa
Читайте также:
