Machine learning
Voximplant
205

Классификация диалогов: как экономить 20% рекламного бюджета на лидогенерации

Сергей Порошин, Voximplant, и Виктор Сафронов, МФТИ, рассказывают, как устроена технология классификации диалогов и зачем она бизнесу.

В закладки
 ​

В B2C-отраслях — таких как авто, недвижимость, банки, медицина — компании выделяют огромные средства на привлечение лидов, которые чаще всего выражаются в звонках или заявках на перезвон менеджера. Маркетинговые расходы достигают нескольких процентов годового бюджета, и эффективность трат зависит от двух основных факторов: качество поставляемых маркетинговым агентством лидов и работа колл-центра (хорошие ли скрипты, следуют ли им операторы, знают ли они методологию продаж и т.д.).

Как анализировать качество звонков

Самый простой и эффективный способ — прослушать записи разговоров. Однако такой вариант не подходит, если количество звонков в день составляет сотни и тысячи.

В данном случае на помощь приходят технологии, способные обрабатывать любые объемы информации.

Так, для применения классификатора диалогов требуется несколько этапов работ. На стороне Voximplant — облачной коммуникационной платформы — входящий звонок маршрутизируется на оператора, затем разговор записывается и делится на два канала (отдельно голос клиента, отдельно — оператора), далее диалог транскрибируется и в текстовом виде передается модели для аналитики. Роль МФТИ заключается именно в построении классификаторов и выделении смыслов разговоров.

Как происходит обработка диалогов

Если кратко, то на основе полученного массива текстов выделяются отдельные термины и их сочетания, с опорой на которые машина должна научиться делать выводы о тематиках разговора. Разметка происходит в несколько этапов:

  • Составление словаря терминов и сочетаний слов — выделение битермов (пар слов, употреблённых в одном сообщении, но не обязательно стоящих рядом) и триграмм (последовательности слов);
  • Разрешение многозначности — выявление всех возможных значений слова в контексте;
  • Поиск совместных слов — анализ текста в окне, где определенные слова традиционно располагаются рядом и могут быть проанализированы вместе безотносительно порядка их расположения.
Пример нативного словаря для автобизнеса.

Готовый словарь загружается в модель, которая выстраивает закономерности и начинает выявлять смыслы разговора самостоятельно.

Особенность процесса заключается в том, что словарь составляется под определенную тематику, и, например, создав модель для финансового сектора, ее можно доработать для любого банка с учетом особенностей его предложений, вместо того чтобы делать проект с нуля.

Как применять классификатор на практике

Разберем на примере сферы недвижимости. Дорогой товар обуславливает крайне высокую стоимость привлечения одного лида — от нескольких тысяч до нескольких десятков тысяч рублей. Основываясь на данных одного из застройщиков, можно назвать сумму в 60 млн рублей, которые ежемесячно уходят маркетинговому агентству за генерацию звонков и заявок.

Пример классификатора для недвижимости.​

В данном случае принципиально понимать, насколько эффективно расходуется бюджет как с точки зрения качества лидов, так и с точки зрения профессионализма операторов колл-центра, обрабатывающих звонки.

Кейс #1: качество лидов

Чтобы отработать KPI, агентства нередко инициируют фейковые звонки: одни и те же люди звонят с разных номеров, по разным объектам недвижимости, иногда даже записываются на просмотр квартиры и приезжают, но никогда не заключают сделку.

Задача была не только сравнить номера, с которых приходят звонки, но и проверить голос звонящего — сколько раз он звонил, какими объектами интересовался. Если эти объекты относятся к одной категории (совпадают район, количество комнат и т.д.), запрос считается релевантным. Если же вопросы касаются разных по характеристикам квартир, и, кроме того, статусы в CRM-системе говорят, что общение с этими клиентами никогда не приводило к продаже, звонящий определяется как спамер.

Методика, использованная в кейсе #1.​

С помощью голосовой биометрии были проанализированы несколько тысяч разговоров. Затем те записи, что машина определила как похожие, были повторно проверены экспертами. В результате 4,5% звонков оказались подозрительными, что в денежном выражении составляет 2 700 000 рублей в месяц.

Кейс #2: профессионализм операторов

Не только маркетинговые агентства находят способы упрощения своей работы. Менеджеры колл-центров предпочитают сотрудничать с клиентами, готовыми купить квартиру здесь и сейчас, остальные же звонки помечают в CRM-системе как нецелевые и забывают про эти заявки в дальнейшем. В результате компания теряет сотни потенциальных сделок.

В рамках второго кейса стояла задача проанализировать звонки со статусом «нерелевантный» и найти среди них целевые. Таковым считается разговор, в котором упоминается вопрос приобретения квартиры: маркерами в данном случае выступали упоминания названий объекта, бюджета, количества комнат и метража. Отдельно также выявлялась готовность к дальнейшим действиям (приехать на просмотр, перезвонить) и готовность к ипотеке.

В результате 72% записей были определены как целевые, из них:

  • 47% клиентов готовы к дальнейшим действиям,
  • 29% рассматривают возможность ипотеки,
  • 25% клиентов озвучивают бюджет,
  • 73% клиентов озвучивают желаемое количество комнат.

Таким образом, классификатор диалогов дает возможность контролировать и совершенствовать процесс лидогенерации, оценивая звонки по заданным критериям. Кроме того, технология позволяет находить звонки в CRM-системе по ключевым словам и задавать выполнение определенных действий при срабатывании триггера.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Voximplant", "author_type": "self", "tags": ["2","1"], "comments": 0, "likes": 4, "favorites": 9, "is_advertisement": false, "subsite_label": "ml", "id": 91400, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Fri, 29 Nov 2019 15:48:44 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 91400, "author_id": 177297, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/91400\/get","add":"\/comments\/91400\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/91400"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 332941, "last_count_and_date": null }
Комментариев нет
Популярные
По порядку
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } }, { "id": 20, "label": "Кнопка в сайдбаре", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cgxmr", "p2": "gnwc" } } } ] { "page_type": "default" }