ИИ в управлении продажами: как автоматизация контроля качества повышает эффективность и снижает риски

67% клиентов уходят из-за некачественного первого контакта, а первые 30—60 секунд разговора определяют 80% успеха сделки. Как бизнесу избежать этих потерь? Ответ — интеграция искусственного интеллекта в систему контроля качества работы отдела продаж. О том, как это сделать, и пойдет речь в нашем материале.

Большинство компаний жалуются на трудности контроля коммуникаций в отделах продаж. Чтобы помочь компаниям справиться с этим, мы решили разработать систему, которая упростит процесс контроля качества отдела продаж, высветит проблемные моменты и снабдит руководство информацией, необходимой для увеличения продаж через качественное управление процессом и его совершенствование.

Ключевые проблемы в управлении продажами

Прежде чем приступить к работе над прототипом MVP, мы провели серию глубинных интервью в целях выявления ключевых проблем в управлении продажами. Анализ показал, что таковыми являются:

Невозможность контролировать 100% коммуникаций

Общение аккаунт-менеджеров, менеджеров по продажам и сотрудников группы поддержки с клиентами напрямую влияет на бизнес-показатели. Однако руководителям и владельцам трудно его контролировать и тем более улучшать процессы взаимодействия с клиентами, потому что они не могут видеть, слышать или отслеживать все коммуникации с клиентами, а без анализа этой информации управление становится хаотичным и неэффективным.

По данным исследований, 67% клиентов уходят сразу из-за некачественного первого контакта. Это значит, что даже при наличии хорошего продукта и значительных вложениях в маркетинг две трети потенциальных клиентов могут отказаться от покупки просто из-за неудовлетворительного общения с менеджером.

Кроме того, первые 30—60 секунд разговора определяют 80% успеха в коммуникации или сделке; понимая это, руководители инвестируют в обучение менеджеров по продажам правильной коммуникации. Однако отследить каждый звонок с помощью традиционных методов контроля невозможно. В результате, условно говоря, плохая коммуникация одного человека может негативно сказаться на финансовых результатах компании.

Субъективность оценки. Неэффективные KPI и мотивация

Человеческий фактор (усталость, предвзятость) искажает анализ качества обслуживания. Поэтому некачественная работа продажников может быть следствием неправильных управленческих решений. Системы мотивации и KPI, как правило, плохо или недостаточно адаптированы к реальным условиям бизнеса. Сотрудники отделов продаж манипулируют показателями, избегая «сложных» клиентов, чтобы не портить статистику, например, отказываются от работы с «неудобными» лидами или фиксируют сделки как «неуспешные».

Ситуация усугубляется еще и тем, что большинство недовольных клиентов не высказывают своих претензий напрямую. По данным McKinsey, 96% таких клиентов предпочитают просто прекратить сотрудничество с компанией, создавая тем самым иллюзию стабильности до тех пор, пока не наступит кризис.

Дефицит кадров и рост конкуренции

Пожалуй, самой серьезной проблемой в сфере продаж сейчас является нехватка квалифицированных специалистов и завышенные зарплатные ожидания среди ценных кандидатов. Малому бизнесу сложно конкурировать с крупными компаниями и госструктурами в зарплатных ожиданиях. Например, менеджеры отделов продаж в Москве получают до 300 тыс. руб.

Небольшим компаниям, которые не в состоянии предложить конкурентные зарплаты, приходится принимать на работу неопытных сотрудников — «сырой материал», который готов работать за меньшие деньги и учиться. Это ведет к упрощению требований к кандидатам, что, в свою очередь, порождает новый вызов для бизнеса — необходимость инвестировать в дополнительное обучение, развитие и мотивацию команды. Ключевой задачей здесь становится контроль качества работы персонала.

Традиционные методы контроля качества коммуникаций с клиентами не обеспечивают необходимой объективности и глубины анализа. В среднем руководитель отдела продаж или специально нанятый для этих целей сотрудник способен прослушивать максимум лишь несколько десятков звонков в день, что ограничивает возможности комплексной оценки работы сотрудников и понимания потребностей клиентов. Это создает барьеры для принятия обоснованных управленческих решений и оперативного реагирования на возникающие проблемы. Для большего охвата нужно нанимать больше контролеров, что влечет за собой увеличение расходов на ФОТ.

Как ИИ решает эти проблемы?

Выходом из этой ситуации может стать интеграция технологий искусственного интеллекта в процессы контроля качества работы отдела продаж. ИИ может работать круглосуточно без перерывов на отдых, болезни или другие личные обстоятельства, что открывает новые горизонты для анализа. За считаные минуты он способен оцифровывать данные звонков, автоматически определяя проблемные взаимодействия, которые требуют детального изучения. Полученные с помощью ИИ данные помогают руководителям не только лучше понимать запросы клиентов, но и оперативно принимать стратегически важные решения.

На базе ИИ мы разработали сервис, который помогает решить данную задачу. Сервис имеет модульную структуру, это дает возможность адаптировать его под специфические нужды компании. Например, если в организации действуют строгие регламенты или корпоративные стандарты, такие как обязательное упоминание имени собственника в разговоре или соблюдение определенного стиля коммуникации, сервис может быть настроен на оценку соответствия этих критериев. В него могут быть интегрированы даже нестандартные показатели, и он будет фиксировать то, с каким эмоциональным окрасом менеджер обсуждал с клиентом те или иные темы.

Базовые параметры контроля качества составляют порядка 20 позиций и охватывают 60—70% потребностей большинства компаний. Однако в нашей практике накоплено уже более 100 различных критериев оценки, что позволяет с помощью сервиса формировать многоуровневую систему анализа как для входящих, так и для исходящих звонков, а также для взаимодействий со службой поддержки.

ИИ интегрируется в существующий рабочий процесс и программное обеспечение клиентов, включая CRM и облачную телефонию. Сервис адаптируется в зависимости от задач клиента. Важным является не только то, что сервис помогает оперативно получать аналитику, он помогает еще и внедрять новые подходы на основе данных. Например, если данные показывают, что определенные техники закрытия сделок работают лучше, с помощью сервиса их можно выделить для более глубокой проработки.

Следует подчеркнуть, что сервис ИИ-контроля умеет анализировать не только аудиозаписи, он легко справляется и с текстовой перепиской. В условиях роста популярности мессенджеров как канала маркетинга и продаж это становится особенно актуальным. Учитывая, что правительство планирует ограничить спам-звонки, компании будут вынуждены сосредотачиваться на качественной коммуникации через мессенджеры, что также потребует более тщательного контроля за обращениями менеджеров к клиентам и их реакциями.

Существует два подхода к внедрению. Первое — это внедрение ИИ в компаниях, уже имеющих сформированные отделы продаж, у которых есть потребность в улучшении качества работы. В этом случае сначала необходимо провести аудит текущих процессов и на его основе разработать алгоритм внедрения ИИ в систему контроля качества и только потом переходить к внедрению.

Второе — это внедрение ИИ в компаниях, у которых вообще нет отдела продаж. В этом случае важно подготовить комплексное решение, включая блоки автоматизации, такие как внедрение CRM-систем и организацию контроля качества для укрепления работы отдела продаж.

Как внедрить ИИ-контроль?

Внедрение состоит из нескольких этапов.

Первый этап: Аудит и настройка

Все начинается с определения ключевых параметров задачи и целей контроля текущих процессов. На этом этапе обязательно нужно проанализировать скрипты. Как показывает практика, в 95% случаев они нуждаются в доработке, с чем ИИ тоже может помочь.

Затем формируется система оценки и необходимые отчеты.

Второй этап: Пилотный запуск

На этом этапе в течение двух недель идет наблюдение за выполнением ИИ-контроля на небольшом объеме звонков или коммуникаций. После этого принимается решение о масштабировании. Помимо этого, идет оценка всех параметров и выявление дополнительных критериев, которые были бы полезны, включая дашборды или регулярные отчеты для руководителя отдела продаж или владельца бизнеса.

Третий этап: Масштабирование

После необходимой доработки начинается промышленная эксплуатация сервиса. На этом этапе происходит его интеграция в рабочие процессы и обучение команды.

Четвертый этап: Промышленная эксплуатация

После завершения интеграции услуги сервиса оплачиваются по факту использования (минуты/звонки). Компания может докупать необходимое количество минут в зависимости от загрузки системы.

Что получает бизнес от внедрения ИИ в систему контроля качества отдела продаж?

ИИ не просто проанализирует 100% коммуникаций ваших сотрудников, сервис на его основе обладает гибкостью в создании форматов отчетов, что позволяет удовлетворить потребности разных групп пользователей в данных. Если есть критические моменты, требующие внимания, можно включить функцию, позволяющую одним нажатием кнопки воспроизвести записи разговоров, которым ИИ поставил низкие оценки. Например, ИИ может выделить диалоги, отмеченные как проблемные, используя определенные критерии; это позволит руководителю быстро идентифицировать ключевые моменты для анализа.

При корректной настройке параметров оценки и анализа ИИ может предоставлять детализированные отчеты как по каждому менеджеру в отдельности, так и по работе отдела в целом. В такие отчеты в том числе включаются рекомендации, направленные на повышение эффективности индивидуального обучения сотрудников, а также на разработку образовательных программ для всей команды, что способствует развитию и укреплению профессиональных компетенций.

Индивидуально можно настроить и пе­рио­дичность получения отчетов в зависимости от потребностей и уровня вовлеченности пользователей. Например, для руководителя отдела продаж (РОП) обычно требуется ежедневный отчет для оперативного планирования и оценки результативности сотрудников. А коммерческие директора, генеральные директора и владельцы бизнеса, как правило, предпочитают получать сводные данные еженедельно или ежемесячно, что соответствует их стратегической роли и потребности в обзорной аналитике.

В свою очередь, создание единого информационного пространства в компании для всех сотрудников, от менеджеров по продажам до владельцев бизнеса, обеспечивает прозрачность и доступность данных, что является важным фактором эффективности управления. Высокое качество данных составляет до 80% успеха в принятии обоснованных управленческих решений. Интеграция ИИ, способного работать с существующими инструментами компании, позволяет наладить беспрерывный информационный поток и значительно сократить временные затраты на обмен данными.

Также ИИ помогает компаниям повысить качество взаимодействия с клиентами, укрепить внутренние процессы и эффективно адаптироваться к изменениям рынка. Автоматизация и полное покрытие анализа коммуникаций позволит улучшить процессы управления, сократить затраты на контроль до 70% от ФОТ контролеров, снизить зависимость от человеческого фактора, повысить рост лояльности клиентов. И, конечно же, принимать стратегические решения на основе анализа 100% коммуникаций.

К сведению

Примеры внедрения ИИ в компаниях

• Компания Teleperformance, мировой лидер в сфере аутсорсинга клиентского сервиса, внедрила ИИ-систему для анализа 100% коммуникаций менеджеров. Благодаря автоматическому выявлению отклонений от скриптов, оценке эмоционального тона и рекомендациям по улучшению диалогов конверсия продаж увеличилась на 15% за 6 месяцев.

Это подтверждается данными их открытого отчета за 2022 г., где также отмечается снижение затрат на контроль качества на 40% за счет замены ручной проверки на ИИ-аналитику.

• МТС внедрила ИИ-платформу для анализа звонков и чатов с клиентами. Система автоматически оценивает качество обслуживания, выявляет проблемные моменты и предоставляет рекомендации для менеджеров. По данным компании, за первый год использования ИИ-решения конверсия в продажах дополнительных услуг увеличилась на 18%, а уровень удовлетворенности клиентов вырос на 20%.