Как проверить, что операторы колцентра на самом деле говорят клиентам: кейс таксопарка на 1300 машин

Привет! Меня зовут Матвей. Это продолжение истории про таксопарк, о которой я недавно писал — но в этот раз хочу зайти с другой стороны. Не про рекламу и не про бюджеты, а про то, что творится внутри колцентра, пока его никто не слушает.

Напомню вкратце завязку. Ко мне обратился знакомый — владелец крупного московского таксопарка, сдаёт машины в аренду водителям такси, парк на 1300 машин. Реклама работала, заявки шли стабильно, а очередь на выдачу машин почему-то не росла. Первая мысль у всех была одна и та же: «Значит, реклама плохая, надо менять подрядчика». Мы решили сначала проверить это своими глазами — и полезли в CRM слушать реальные звонки.

Мы открыли Битрикс, отсортировали звонки по времени ожидания — и сначала не поверили цифрам. В обычные часы всё было прилично, оператор брал трубку за 20-30 секунд. А вот в пиковые — когда оба оператора уже на линии — ожидание растягивалось до 10-15 минут. Представьте: человек звонит чтобы быстро узнать про аренду машины, которую прямо сейчас нашел на сайте, а ему приходится ждать как будто он позвонил на горячую линию в налоговую — и параллельно от скуки открывает соседнюю вкладку, вбивает в поиск «аренда авто для такси» и находит ещё несколько парков. Кто-то из клиентов просто вешал трубку и звонил другим. Мы об этом узнавали потом со слов «я уже нашел авто». И самое обидное — в общей статистике за день это никак не было видно, среднее время ответа выглядело прилично.

Дальше больше

Мы стали слушать конкретные диалоги из закрытых и не реализованных сделок. И вот один из них, который я запомнил дословно.

Клиент: «Я нашёл дешевле». Оператор: «То есть для вас не актуально?» Клиент: «Нет».

Двадцать секунд разговора, и человек, который сам позвонил, сам искал машину, сам был готов работать — просто исчез из воронки. Никто не спросил, где дешевле, насколько дешевле, что входит в эту цену. А по факту у более дешёвых предложений на рынке такси почти всегда есть подвох — то состояние авто хуже, то скрытые поборы за мойку и техобслуживание появляются через неделю. Но объяснить это клиенту оператор даже не попытался. Проще было закрыть сделку и взять следующий горячий лид, благо их хватало.

Таких звонков в выборке оказалось много. И чем дольше мы слушали, тем яснее становилась картина: дело не в одном неудачном разговоре, а в системе. Операторам было физически проще брать новый тёплый лид, чем возвращаться к тому, кто написал «я подумаю» или «перезвоните на неделе». В итоге почти 80% сделок закрывались после одного-двух касаний — а всё, что требовало повторного звонка и терпения, потихоньку оседало мёртвым грузом в базе.

Мы просидели за прослушкой звонков почти час — и поняли, что руками так делать регулярно просто нереально. У РОПа физически нет столько времени, чтобы каждый день разбирать десятки диалогов, тем более если колцентр растёт. Нужен был инструмент, который будет делать эту рутину за нас — слушать звонки, сверять их со скриптами и правилами компании, и показывать не «отчёт по количеству разговоров», а конкретные потерянные сделки с объяснением, где и почему сорвалось.

Мы стали искать сервис для автоматизации. Их много, но из-за простого интерфейса и отсутствия кучи «модных» функций нам понравился ЖукСофт. Он подключается к CRM и анализирует все коммуникации (звонки, переписки) с клиентами по правилам, которые сами же мы и задали: скрипты, стандарты обработки возражений, критерии, на что обращать внимание и тд. Перед глазами появился список всех сделок с замечаниями. Где-то время реакции на заявку оказалось больше 30 минут, где-то слили заявку сразу после возражения. Это всё отобразилось по каждому сотруднику и за нужный период времени. В общем, зачёт. Настроили, дали доступ РОПу — и он начал раз в 2-3 дня разбирать с колцентром конкретные спорные случаи, а не абстрактные «работайте лучше».

Потихоньку будем финалить рассказ. Подходим к тому, что получилось улучшить за пару месяцев с момента обнаружения проблемы

Операторов никто не заставлял менять манеру речи или зубрить новые скрипты. По сути изменилось одно: они узнали, что каждая сделка теперь видна руководителю не в виде цифры, а в виде конкретного разговора с разбором. И этого хватило, чтобы они сами стали внимательнее — плюс мы наняли ещё одного оператора, чтобы физически хватало времени и на горячие лиды, и на тех, кто просил перезвонить через пару дней.

Через месяц конверсия из заявки в выдачу выросла на 7%. Через месяц — ещё на 5%. В общей сложности парк получил более 30 дополнительно выданных автомобилей за месяц — без повышения рекламного бюджета. Просто перестали терять тех, кто и так уже позвонил и хотел работать. Следующим шагов мы хотим проанализировать работу менеджеров на местах (в офисе), вероятно там тоже будет на что посмотреть :)

Здесь нужно подвести какой-то итог, чтобы завершить статью. Но думаю стоит сказать напомнить о том, что проблема не всегда там где мы её ищем. И если вы так же как мой товарищ никогда не углублялись в работу колцентра — советую один раз вручную прослушать десяток случайных разговоров, а потом автоматизировать этот процесс. Скорее всего, найдёте что-то похожее на историю выше. Всем добра!)