Помогли банку из топ-10 увеличить конверсию на 14% и вдвое сократить случаи некорректных продаж

Всё это — благодаря микрофонной аналитике.

Прибыльнее всего рестораны, в которых гости не задерживаются. С отделениями банка — та же история.

При этом, чтобы повысить конверсию отделения, достаточно двух микрофонов: один со стороны консультанта, другой со стороны клиента. А ещё пары часов вдумчивой аналитики.

Если очень просто, то примерно так устроена микрофонная аналитика. Именно за ней к нам и обратился один из крупнейших российских банков (топ-10 рейтинга по чистым активам).

В этом кейсе на аналитику ушло 6 месяцев. За это время мы обработали около 62 000 записей общей продолжительностью 13 717 часов и выделили три основных инсайта:

Дальше расскажу подробнее, как мы вели проект и почему пришли к таким выводам.

В случае с микрофонной аналитикой цель всегда одна — оптимизировать работу отделения банка, не привлекая дополнительные ресурсы. Для этого мы устанавливаем микрофоны в нескольких офисах обслуживания и синхронизируем их с системой электронной очереди: запись начинается, когда сотрудник приглашает клиента, и заканчивается, когда зовут следующего.

Обезличенные записи мы транскрибируем с помощью нашей системы распознавания речи и анализируем с помощью речевой аналитики и контроля качества. В этом кейсе перед нами было сразу пять задач:

В отделении помимо разговора клиента и консультанта много посторонних звуков — получить качественную запись диалога в таких условиях непросто. Поэтому перед тем, как приступить к анализу, мы записываем пару разговоров и смотрим, как алгоритм их расшифрует. А затем донастраиваем оборудование.

Алгоритм каждый день собирал материал, и мы его сразу обрабатывали — проверяли гипотезы по всем пяти направлениям.

Что именно сотрудники говорят клиентам о продуктах

В расшифровках было и много удачных диалогов: когда консультанты за пару минут уговаривали посетителей не закрывать счёт и даже допродавали дополнительные — выгодные именно этому клиенту — услуги. Мы заметили, что в речи этих менеджеров часто встречались фразы вроде «специально для вас», «для постоянных клиентов» — обобщённо их можно назвать персонализацией.

Как часто сотрудники задерживают талоны

Микрофоны начинали записывать, когда сотрудник «открывал талон» в программе, и заканчивали, когда он его закрывал. Чтобы проверить, как часто работники затягивают задачи, мы отобрали диалоги, где после прощания с клиентом запись шла дольше обычного. Поделили их на два типа:

Оба типа снижают показатели офиса обслуживания. В нашем случае соотношение таких ситуаций оказалось 80% рабочих к 20% личных. Из общего объёма консультаций затянутые талоны были в 10% случаев.

С навязыванием ненужных услуг сложнее: выявить сотрудников, которые намеренно обманывают клиентов, не так просто. Для этого нужно проверять, что именно говорится и насколько это соответствует реальности. С этим всегда помогают заказчики: они передают список «искомых фраз», мы отбираем диалоги, в которых они звучали, и передаём на анализ внутренней команде банка.

Как часто сотрудники ругают работодателя

В офисах обслуживания сотрудники подстраиваются под каждого клиента. Например, стараются не использовать технические термины, говоря со старшими, или проводят параллели с сериалами в разговорах с молодёжью.

Но иногда, чтобы стать ближе к клиенту, менеджер может «играть» против самого работодателя. Например, сказать «Мне эта услуга тоже, если честно, не нравится» или «Понимаю, почему вы отказываетесь, я бы сделал так же».

Это может негативно влиять на имидж компании. Проверили, как часто операторы так говорят, — оказалось, что в 30% консультаций.

Как сотрудники работают с отказами

Мы отделяем диалоги, в которых звучали фразы вроде «Я хочу закрыть счёт», и анализируем, как на них отреагировал сотрудник. По нашему опыту, если консультант попытается узнать причину и сможет объяснить, что на самом деле продукт будет полезен клиенту, тот передумает уходить. Мы собрали список фраз сотрудников, которые лучше других работали с отказами, и передали его банку. Коллеги изучили документ, провели дополнительное обучение и обновили скрипты.

Первым делом консультанты обычно выясняют, почему клиенты отказываются от продуктов, — собрали эти причины в отдельный список и проанализировали. В нескольких из них посетители ссылались на более выгодное предложение в другом банке — заказчик подробно изучил эти отзывы и обновил услугу.

Закончив исследования, мы подготовили документ, в котором перечислили инсайты из начала этой статьи, подкрепили их статистическими данными и выделили несколько рекомендаций. Через 6 месяцев коллеги поделились результатами:

Если вы тоже хотите уменьшить количество отказов или ускорить работу менеджеров в офисе обслуживания, мы будем рады с этим помочь. Наша система речевой аналитики адаптируется под любые условия: одинаково эффективно распознаëт нужные диалоги и среди объявлений в зале, и среди телефонных звонков.