MANGO OFFICE нацелил речевую аналитику на продажи

Среди инструментов речевого анализа появился готовый модуль, семантическое ядро которого дает возможность контролировать, насколько активно, дисциплинированно, эффективно и уместно продавцы-консультанты, работающие на линии и принимающие звонки клиентов, используют механики апсейла. Иными словами, предлагают сопутствующие основному заказу товарные группы или рекомендуют услуги более высокого класса, чем изначально были востребованы, — чтобы увеличить чек.

— Если не развивать допродажи, потери по выручке могут составлять 20-30 процентов, — предупреждает менеджер по продуктовому маркетингу «Манго Телеком» Мария Мельничук. — Но продавцы далеко не всегда настроены делать апсейл, а отсутствие необходимого контроля это усугубляет.

Речевой анализ, напомним, работает с записями телефонных переговоров, расшифровывает их средствами искусственного интеллекта и позволяет автоматически отмечать многочисленные смысловые и несмысловые параметры: что было сказано или не сказано, кем, в какой момент. Из собранных данных система формирует сводный отчет — по заданным критериям, чтобы осветить тот или иной аспект или выделить проблему.

Ранее для проверки сотрудников на линии использовался в основном метод выборочного прослушивания звонков — ресурсоемкий, но при этом не обеспечивающий достаточной полноты, объясняют в «Манго Телеком».

Полезную информацию с помощью анализа звонков может получить не только руководитель продаж, но и служба маркетинга.

— К примеру — о товарах или услугах, которых нет в текущей линейке, но они при этом востребованы. Клиенты спрашивают определенный бренд, который в магазине не представлен, или есть интерес к тому или иному сегменту размерной сетки, которого обычно не бывает в наличии. Расширив ассортимент в ответ на такой спрос, можно увеличить продажи, но трудно наладить систематическую передачу информации от менеджеров по продажам менеджерам по маркетингу. Зато с этим отлично справится ИИ, — утверждает Мельничук.

Кроме этого, «Манго Телеком» упростил работу с тонкими настройками речевой аналитики. Система хорошо обучена для применения в большинстве областей, она владеет уже более чем 80 тысячами слов, однако в сложных случаях — профессионализмы, диалекты, жаргон — ее необходимо обучать дополнительно. В момент, когда пользователь попытается включить неизвестные системе слова в процедуру анализа, виртуальная АТС будет автоматически информировать об этом и предложит дальнейшие шаги.