Как «Рольф» улучшает работу с клиентами с помощью речевой аналитики

Рассказываем, как нейросеть помогает нам оценивать работу продавцов-консультантов и влияет на трафик дилерского центра.

РОЛЬФ — лидер российского авторынка, поэтому в нашей сфере деятельности нам не на кого ориентироваться. Приходится брать пример со смежных сфер, где вовсю развивается цифровая трансформация. Чтобы успеть за новыми временами, теперь мы анализируем информацию о коммуникации с клиентами с помощью сервиса речевой аналитики — и так цифровизация уже дает плоды. Но обо всем по порядку.

В августе 2021 года мы подключили сервис речевой аналитики Speech Analytics к нашим дилерским центрам «Ясенево», «Химки», «Восток» и «Сити». В этой статье расскажем о результатах работы сервиса в Ясенево, где продаются автомобили Toyota, Lexus, Porsche, Jaguar, Land Rover.

Speech Analytics — это нейросеть, которая помогает в работе службы поддержки и отдела продаж. Вот что именно она делает.

— Транскрибирует диалоги с клиентом. Благодаря этому менеджер может быстро найти любой диалог по ключевым словам в речи продавца-консультанта или клиента.

— Оценивает звонки на основе 28 параметров. Это замечания о невнятной речи, барахлящая связь, переживания клиента, недовольные восклицания, жалобы и многое другое. Каждому звонку присваивается оценка по пятибалльной или стобалльной шкале — мы обычно используем второй вариант. Можно использовать стандартный шаблон оценки или создать свой.

— Составляет отчёты по звонкам. В отчёте есть все интересные нам столбцы, срезы и фильтры. Это помогает оценивать не только отдельный диалог, но и общую динамику.

Зачем всё это нужно?

Так мы добиваемся целого множества целей, на которые раньше тратили время и усилия.

«Мы подключили Speech Analytics, чтобы оптимизировать работу нашего отдела продаж, улучшить клиентский опыт беседы с нашими продавцами-консультантами и повысить количество визитов в дилерские центры».

Егор Рожков,

Директор направления клиентских данных и аналитики

Сначала мы подготовили скрипт звонка для нашего дилерского центра. Скрипт — это шаблон, по которому оценивается каждый звонок. Выбрали интересные нам параметры, разбили скрипт на блоки (приветствие, приглашение клиента в дилерский центр и другие) и настроили нейросеть на обработку всех входящих звонков.

Процесс подготовки занял две недели. За это время мы также успели настроить интеграцию с Яндекс.Диском, чтобы хранить большой объём данных, и запустили личный кабинет в Speech Analytics.

После началась работа. Нейросеть ищет в речи продавца нужные слова, проставляет балл по каждому блоку и даёт общую оценку. Оценка даётся и речи клиента — насколько он открыт и позитивно настроен.

В итоге звонку присваивается балл. Чем он выше, тем выше вероятность, что клиент посетит дилерский центр. Бизнес цифровизируется, многие процессы переходят в онлайн, но покупать автомобиль всё ещё лучше лично, чтобы увидеть его своими глазами, посидеть в салоне, провести тест-драйв.

С нейросетью мы проверяем, какие слова использует в речи продавец. Посмотрите, какие слова мы ищем — для удобства объединили их в группы.

Всё это помогает нам оценить работу продавца и узнать, даёт ли он клиенту достаточно поводов для визита в наш дилерский центр.

Все входящие звонки в отдел продаж новых автомобилей анализируются сервисом. Используем разные функции Speech Analytics: настраиваем отчеты, выгружаем их в Excel, скачиваем звонки, ищем слов в транскрибации звонков, визуализируем результаты на графиках.

За счёт работы Speech Analytics у нас выросла средняя оценка сотрудников и увеличился Strike Rate в визиты. Благодаря правильно составленному скрипту всё больший процент позвонивших нам клиентов решает всё-таки посетить дилерский центр.

Мы планируем продолжать работать с сервисом и развивать его. В перспективе интеграция через API, настройка речевой аналитики на исходящие звонки, а также настройка своего скрипта для каждого дилерского центра и каждого бренда.