Как улучшить работу контакт-центров: oneFactor запустил сервис определения оптимального времени контакта с клиентами на собственной ML-платформе

Алгоритмы машинного обучения автоматически выдают рекомендацию по наилучшему времени для звонка клиенту в выходные и будние дни. Использование сервиса позволяет определить интерес клиентов к своим продуктам с существенным опережением конкурентов и повысить эффективность CRM-кампаний до 50%.

Платформы машинного обучения oneFactor анализирует контактность клиента и длительность телефонных соединений с учетом локального времени и дня недели, а также в разрезе часовых периодов времени. На основании этих параметров алгоритм машинного обучения автоматически выдает рекомендацию по часам в выходные и будни, для которых вероятность успешной продажи продукта будет максимальной. Использование сервиса позволяет компаниям, использующим контакт-центры в своих коммуникациях с клиентами, увеличить уровень успешных дозвонов до 30%, а конверсию в презентацию продуктового предложения - на 15%.

Многие компании, работающие с контакт-центрами, сталкиваются с тем, что клиенты часто не отвечают на звонки или быстро заканчивают разговор, ссылаясь на занятость. Среди представителей поколения «миллениалов» 75% предпочли бы невербальное общение голосовым звонкам. Начиная телефонный обзвон клиентов, стоит задуматься о благоприятном моменте для звонка – от этого во многом зависит расположенность клиента к беседе и, соответственно, результат самих переговоров. Например, считается, что неудачное время для звонка — обеденный перерыв, выходной день, понедельник и пятница, праздничные дни и некоторые другие моменты. Оптимальное время переговоров в течение дня по локальному времени в среднем распределяется следующим образом: 8:00 - 9:00 – максимум; 9:00 –17:00 – минимум; 17:00 – 19:00 – максимум. Однако этот общий набор правил мало эффективен, поскольку не учитывает индивидуальные факторы: возраст и локацию клиента, его занятость, контактность и пр.

Так, по данным сервиса oneFactor, лучшим локальным временем, чтобы установить контакт с клиентом из Москвы и Санкт-Петербурга, является период с 14:00 до 16-:00, в который максимальная доля абонентов будет расположена к содержательному разговору. При этом время для успешной коммуникации в Волгоградской области – с 13:00 до 14:00, на Чукотке – с 15:00 до 16:00. Наиболее ранние звонки по местному времени будут эффективны в Волгоградской области, а самые поздние - в Чукотском АО. В среднем абонентам Чукотки лучше звонить по локальному времени на 2 часа позже, чем абонентам Волгоградской области. Вероятно, это связано с существенно большей долей населения Волгоградской области, занятого в отрасли сельского хозяйства, что предполагает режим дня с ранним подъемом. В среднем, всего 1.5% населения РФ ведут ночной образ жизни, поэтому вероятность дозвониться до них выше между 23:00 и 05:00 утра. Доля таких абонентов максимальна на Чукотке и в Магаданской области - в 2,5 раза выше в среднем по РФ. Также оптимальное время контакта варьируется в зависимости от возраста и пола клиента. Например, шанс дозвониться в период с 05:00 до 10:00 выше у клиента в возрасте 60+, чем в возрасте 16-25 лет. Молодые люди в возрасте 16-25 лет в 1,2 раза чаще отвечают на звонки в период с 23:00 до 05:00, чем девушки того же возраста. При этом вероятность дозвониться до клиента в возрасте 16-25 лет в 4 раза выше, чем клиенту любого другого возраста.

«Сервисом может воспользоваться любая организация, которая осуществляет большой объем телефонных коммуникаций по своей клиентской базе как силами операторов контакт-центров, так и с помощью голосового робота. С использованием данного программного решения контактными центрами совершается уже более 10 млн звонков ежемесячно. Программное решение используют банки, активно работающие в розничном сегменте, а также крупнейшие контакт-центры и логистические компании. Эффективность сервиса подтверждена его использованием в условиях пандемии, когда компании столкнулась с многократным ростом нагрузки на свои контакт-центры. Кроме того, с помощью нового сервиса клиенты смогут получить дополнительное конкурентное преимущество – определять интерес клиентов к своим продуктам с существенным опережением конкурентов», - комментирует директор по аналитике и алгоритмам oneFactor Максим Воеводский.