Как облачная речевая аналитика помогла авторитейлеру удержать долю рынка и поднять конверсии за 2 месяца
Ежемесячно нужно контролировать более 4000 минут взаимодействий с клиентами в отделе продаж. В среднем это около 200 часов только на анализ, без обучения, планирования и внедрения изменений. Для динамичного бизнеса это много, поэтому было принято решение привлечь искусственный интеллект для обеспечения 100% анализа всех взаимодействий с клиентами с минимальными затратами ресурсов специалистов на рутинную работу и быстрым получением данных для совершенствования обслуживания. 

Задачи: 
  • обеспечить полноценный контроль коммуникаций с учетом сложности сделок и быстрое внедрение лучших практик обслуживания во все отделы; 
  • минимизировать затраты ресурсов специалистов на рутинную работу прослушивания и анализа коммуникаций; 
  • оперативно получать данные для совершенствования обслуживания; 
  • обеспечить рост конверсионности взаимодействий с клиентами; 
  • повысить вовлеченность и дисциплину менеджеров.
КЕЙС 1
Описание кейса / решения

Для решения ключевых задач бизнеса — рост конверсий и продаж, оптимизация ресурсов и рост комфорта клиента — было выбрано решение по речевой аналитике с искусственным интеллектом SpeechXplore группы компаний ЦРТ, где уже с первого экрана системы можно увидеть динамику важнейших показателей.

Решение обладает рядом существенных преимуществ:
  1. Распознавание речи с адаптацией под отраслевые потребности. Различные варианты произнесения названий распознаются и унифицируются (марки автомобилей, опции и пр.).
  2. Анализ любых каналов коммуникаций.
  3. Быстрый доступ к основным показателям на первом экране, глубокая аналитика — в привычной BI-системе.
  4. Мощный генеративный ИИ. Анализ с помощью современного российского генеративного ИИ учитывает контекст, распознает намерения и настроения покупателей, выявляет потребности и претензии, чтобы лучше понимать параметры их мечты.
  5. Теперь сотрудник не должен тратить время на базовые рутинные задачи, а может направить его на анализ сложных случаев, подбор рекомендаций по адаптации скриптов и корректировке нерезультативных обращений.
На первом этапе были задействованы опытные сотрудники, хорошо знающие особенности бизнеса, рынка, прохождения клиента по воронке, были четко сформулированы задачи и ограничения, что помогло эффективно уже со второй итерации настройки получить полезные для бизнеса результаты.

Реализованы 4 основных кейса:
  • кейс анализа конвертеров на визит в салон,
  • кейс автоматической оценки менеджеров по спектру критериев на предмет полноты и качества диалога, что напрямую влияет на конверсии после обращения,
  • кейс анализа причин отказа от посещения автосалона,
  • кейс анализа негатива и неудовлетворенности клиентов.
По всем кейсам удалось разработать оптимальный механизм использования ИИ благодаря возможностям и гибкости решения, экспертам вендора и включенности сотрудников автодилера, которые весь свой опыт сконцентрировали в четких рекомендациях и требованиях к конечному результату.


Сроки реализации
02.09.2024 — н.в.


Результаты ДО и ПОСЛЕ

По результатам проекта за 2 месяца удалось сохранить 200+ часов работы эксперта автосалона по прослушиванию и первичному анализу телефонных коммуникаций по 5 отделам, высвободив все его рабочее время на задачи отработки сложных случаев и выработки действий по распространению лучших практик.

На 20% улучшилась содержательность и полнота диалогов по различным критериям. Разговоры менеджеров хоть и удлинились стали более обстоятельными и полными интереса к потребностям клиентов. Дисциплина менеджеров по соблюдению требований к полноценному диалогу существенно улучшилась, выявленные триггеры посещения салонов и опции для удобства клиентов стали упоминаться ими существенно чаще — по некоторым упоминаемость выросла до 95%.

За 2 месяца конверсия в визит в автосалон выросла на 8%, практически полностью исключены случаи неудовлетворенности клиентов из-за недостатка или некорректности предоставляемой информации. Это сказалось на итоговой конверсии в сделку — +2% за первые 2 месяца использования решения.

Для бизнеса основная задача — это счастливый клиент, и счастливых клиентов стало больше. Удалось поставить процесс заблаговременной выработки аргументов для отработки объективных меняющихся причин отказа от покупки — цены, доступность, утилизационные сборы и пр.


В чем полезность и уникальность кейса?

Представленный кейс является примером эффективного применения на практике решения с генеративным ИИ, который помогает быстро и легко решать задачи анализа взаимодействий, автоматизировать рутинные процессы в области работы с клиентским опытом.

Широкие функциональные возможности и гибкость облачной речевой аналитики SpeechXplore позволили FRANK AUTO быстро перенастроить процессы анализа коммуникаций, убрав «узкие» места, и наладить процесс получения ценной информации о клиентах и самих себе в непрерывном режиме.

Учитывая особенности проекта — динамичный бизнес с высоким чеком и яркая отраслевая специфика — в короткие сроки удалось добиться реальных результатов, выраженных в росте ключевых для бизнеса показателей конверсии. Выработав на основе полученной аналитики меры по улучшению общения менеджеров с клиентами, удалось оперативно нарастить качество диалогов, дав клиентам возможность получать максимум полезной информации с первого разговора.


Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?

Развитие проекта в компании FRANK AUTO предполагает расширение:
  • анализируемых срезов,
  • спектра каналов коммуникаций, включая очный,
  • списка кейсов для анализа, включая маркетинговые активности.
Приведенная практика применения облачной речевой аналитики для исследования сервиса, продаж, маркетинга может быть успешно применена в торговых компаниях любого размера, имеющих регулярные коммуникации с клиентами. Широкие возможности решения предполагают адаптацию под конкретную отраслевую специфику и различные задачи бизнеса.
Результат
+8% рост конверсии из входящего обращения в визит в автосалон за 2 месяца 
+2% рост конверсии из входящего обращения в продажу за 2 месяца
Описание кейса / решения

Для решения ключевых задач бизнеса — рост конверсий и продаж, оптимизация ресурсов и рост комфорта клиента — было выбрано решение по речевой аналитике с искусственным интеллектом SpeechXplore группы компаний ЦРТ, где уже с первого экрана системы можно увидеть динамику важнейших показателей. 

Решение обладает рядом существенных преимуществ: 
  1. Распознавание речи с адаптацией под отраслевые потребности. Различные варианты произнесения названий распознаются и унифицируются (марки автомобилей, опции и пр.). 
  2. Анализ любых каналов коммуникаций. 
  3. Быстрый доступ к основным показателям на первом экране, глубокая аналитика — в привычной BI-системе. 
  4. Мощный генеративный ИИ. Анализ с помощью современного российского генеративного ИИ учитывает контекст, распознает намерения и настроения покупателей, выявляет потребности и претензии, чтобы лучше понимать параметры их мечты.
  5. Теперь сотрудник не должен тратить время на базовые рутинные задачи, а может направить его на анализ сложных случаев, подбор рекомендаций по адаптации скриптов и корректировке нерезультативных обращений. 
На первом этапе были задействованы опытные сотрудники, хорошо знающие особенности бизнеса, рынка, прохождения клиента по воронке, были четко сформулированы задачи и ограничения, что помогло эффективно уже со второй итерации настройки получить полезные для бизнеса результаты. 

Реализованы 4 основных кейса: 
  • кейс анализа конвертеров на визит в салон, 
  • кейс автоматической оценки менеджеров по спектру критериев на предмет полноты и качества диалога, что напрямую влияет на конверсии после обращения, 
  • кейс анализа причин отказа от посещения автосалона, 
  • кейс анализа негатива и неудовлетворенности клиентов. 
По всем кейсам удалось разработать оптимальный механизм использования ИИ благодаря возможностям и гибкости решения, экспертам вендора и включенности сотрудников автодилера, которые весь свой опыт сконцентрировали в четких рекомендациях и требованиях к конечному результату.


Сроки реализации
02.09.2024 — н.в.


Результаты ДО и ПОСЛЕ

По результатам проекта за 2 месяца удалось сохранить 200+ часов работы эксперта автосалона по прослушиванию и первичному анализу телефонных коммуникаций по 5 отделам, высвободив все его рабочее время на задачи отработки сложных случаев и выработки действий по распространению лучших практик. 

На 20% улучшилась содержательность и полнота диалогов по различным критериям. Разговоры менеджеров хоть и удлинились стали более обстоятельными и полными интереса к потребностям клиентов. Дисциплина менеджеров по соблюдению требований к полноценному диалогу существенно улучшилась, выявленные триггеры посещения салонов и опции для удобства клиентов стали упоминаться ими существенно чаще — по некоторым упоминаемость выросла до 95%. 

За 2 месяца конверсия в визит в автосалон выросла на 8%, практически полностью исключены случаи неудовлетворенности клиентов из-за недостатка или некорректности предоставляемой информации. Это сказалось на итоговой конверсии в сделку — +2% за первые 2 месяца использования решения. 

Для бизнеса основная задача — это счастливый клиент, и счастливых клиентов стало больше. Удалось поставить процесс заблаговременной выработки аргументов для отработки объективных меняющихся причин отказа от покупки — цены, доступность, утилизационные сборы и пр.









В чем полезность и уникальность кейса?

Представленный кейс является примером эффективного применения на практике решения с генеративным ИИ, который помогает быстро и легко решать задачи анализа взаимодействий, автоматизировать рутинные процессы в области работы с клиентским опытом. 

Широкие функциональные возможности и гибкость облачной речевой аналитики SpeechXplore позволили FRANK AUTO быстро перенастроить процессы анализа коммуникаций, убрав «узкие» места, и наладить процесс получения ценной информации о клиентах и самих себе в непрерывном режиме. 

Учитывая особенности проекта — динамичный бизнес с высоким чеком и яркая отраслевая специфика — в короткие сроки удалось добиться реальных результатов, выраженных в росте ключевых для бизнеса показателей конверсии. Выработав на основе полученной аналитики меры по улучшению общения менеджеров с клиентами, удалось оперативно нарастить качество диалогов, дав клиентам возможность получать максимум полезной информации с первого разговора. 


Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?

Развитие проекта в компании FRANK AUTO предполагает расширение: 
  • анализируемых срезов, 
  • спектра каналов коммуникаций, включая очный, 
  • списка кейсов для анализа, включая маркетинговые активности. 
Приведенная практика применения облачной речевой аналитики для исследования сервиса, продаж, маркетинга может быть успешно применена в торговых компаниях любого размера, имеющих регулярные коммуникации с клиентами. Широкие возможности решения предполагают адаптацию под конкретную отраслевую специфику и различные задачи бизнеса. 
Результат
+8% рост конверсии из входящего обращения в визит в автосалон за 2 месяца 
+2% рост конверсии из входящего обращения в продажу за 2 месяца