Меньше догадок — больше продаж: оптимизация скриптов на основе речевой аналитики
Несмотря на развитие технологий, в большинстве компаний оценка эффективности скриптов до сих пор строится на ручном анализе — выборочном прослушивании записей телефонных разговоров и субъективных выводах. Темп современного бизнеса требует автоматизации и оперативного анализа.
Рассказываем, как речевая аналитика для контактных центров помогает увеличить конверсию и оптимизировать скрипты на основе реальных данных.
Почему ручное прослушивание работает не так эффективно
Низкий охват
Руководитель или ответственный сотрудник не может прослушать все разговоры. Как правило, выборка составляет только 5-10% и занимает много времени. Это означает, что большая часть общения остаётся вне анализа, а значимые фразы и возражения — вне поля зрения.
Человеческий фактор
Один и тот же звонок менеджеры могут оценить по-разному. Кто-то обратит внимание на тон разговора, кто-то — на структуру, кто-то — на результат. Итоги такой оценки также зависят от личных установок и текущего настроения слушателя. В результате менеджер получает противоречивую или неполную обратную связь.
Долгая обработка обратной связи
Когда замечания поступают через день или неделю, шанс на немедленную корректировку упущен. Менеджер уже не помнит детали звонка, не может быстро проанализировать причины и внедрить изменения. Эффективность обучения снижается.
Риски упущенных деталей
Даже опытный слушатель может не уловить нюансов — интонации, паузы, эмоции клиента, нерешённые возражения. Особенно если звонков много, и анализ проводится «на слух». Это приводит к искажению общей картины и некорректным управленческим решениям.
Невозможность масштабирования
В ручном режиме почти невозможно обеспечить одинаковое качество оценки в больших отделах продаж. Цифровые инструменты облегчают внедрение стандартов, сравнение команд, обучение на основе данных, которые получены при разговоре.
Почему важно оптимизировать стандартные скрипты
Готовые сценарии помогают улучшить качество общения с любым потенциальным покупателем, они создаются на основе кейсов и практики. Но стандартный скрипт, который подходит для каждой сферы бизнеса, не учитывает:
- Специфику аудитории: то, что работает для одного сегмента, может не работать для другого.
- Изменения на рынке: новые возражения, изменившиеся потребности клиентов.
- Человеческий фактор: каждый менеджер доносит информацию по-своему, где-то упуская ключевые моменты.
В результате сценарий не позволяет менеджеру гибко реагировать на реплики клиента — например, отработать нестандартное возражение.
Как речевая аналитика звонков находит ключевые фразы
С помощью искусственного интеллекта и технологии обработки естественного языка (NLP), этот инструмент может проанализировать 100% звонков.
Как работает система речевой аналитики:
- Расшифровывает все разговоры в текст.
- Классифицирует диалоги по темам, сценариям и эмоциям.
- Выявляет и успешные, и неэффективные фразы.
- Создаёт отчёт и предлагает улучшения скрипта.
Как использовать речевую аналитику для настройки скриптов
1. Выявление эффективных ключевых слов: какие фразы менеджера чаще всего приводят к переходу на следующий этап воронки или к продаже.
Система анализирует успешные звонки и находит в них общие фразы. Например, менеджер использовал вопрос «Как вы видите решение этой задачи?» вместо «Нужна ли вам наша услуга?» — и это привело к переходу на следующий этап воронки в 80% случаев. Соответственно, эту фразу можно включить в общий скрипт, чтобы повысить шансы на продажу.
2. Анализ и отработка возражений: понять реальные, а не предполагаемые причины отказов.
Аналитика автоматически группирует все возражения клиентов (например, «дорого», «у нас нет бюджета», «я подумаю»). Можно прослушать именно те звонки, где менеджер успешно преодолел конкретное возражение «дорого», и выявить работающие техники.
3. Контроль качества обслуживания: убедиться, что менеджеры используют скрипты и не отклоняются от ключевых выражений.
Система отслеживает использование обязательных фраз (например, упоминание об акции или важном условии договора), показывает, кто из менеджеров пропускает эти пункты, и позволяет быстро провести дообучение.
4. Измерение эмоционального фона разговора: понять, как тон и эмоции менеджера влияют на результат.
Инструмент определяет эмоциональную окраску разговора (позитивную, негативную, нейтральную). Например успешные менеджеры говорят более энергично и дружелюбно, в то время как неуспешные звучат вяло и заученно. Это повод работать не только над текстом, но и над подачей.
Шаги по внедрению технологического решения
Последовательный алгоритм действий поможет оперативно встроить сервис речевой аналитики в бизнес-процесс.
- Определение целей — какие показатели нужно улучшить. Например, повысить конверсию, средний чек или уровень дозваниваемости.
- Сбор данных — запись разговоров с клиентами.
- Анализ — поиск соответствия между определёнными фразами/сценариями и целевыми метриками. В этом и помогает технология речевой аналитики.
- Гипотезы и тесты — формирование гипотезы на основе данных. Например, «если чаще использовать фразу X, конверсия повысится». Проведите A/B тесты, обновляя скрипты для одной группы менеджеров.
- Внедрение и обучение — если гипотеза подтвердилась, целесообразно запустить изменения в работу всей команды.
