За межами 5%: як бізнес переходить від вибіркового контролю дзвінків до AI-аналізу

Уявімо відділ продажів із п'ятьма менеджерами. Разом вони проводять близько 1000 дзвінків на тиждень. Керівник знаходить час, щоб уважно прослухати 50. Тобто детально перевіряється лише 5% розмов, а 950 залишаються поза увагою.

Це не означає, що вибірка марна. Вона допомагає розібрати конкретні ситуації та дати менеджеру зворотний зв'язок. Але всієї картини вона не показує.

Наприклад, за оцінкою McKinsey, у контакт-центрах ручна перевірка якості зазвичай охоплює менше ніж 5% розмов. І все тому, що прослуховування й оцінювання дзвінків вручну забирає надто багато часу.

У вибіркового контролю є щонайменше три ризики:

• Випадковість вибірки. У перевірку можуть потрапити розмови, які не відображають типові проблеми команди.
• Запізніла реакція. Якщо помилка повторюється в десятках дзвінків, керівник може помітити її лише після планового прослуховування.
• Втрата системних сигналів. Окремі розмови показують конкретні ситуації, але не завжди дозволяють побачити закономірність у роботі всієї команди.

Тому питання поступово змінюється: не «які дзвінки нам перевірити?», а «як побачити, що відбувається у всіх розмовах?».

Записи дзвінків містять набагато більше, ніж сам факт контакту з клієнтом. У них є формулювання заперечень, питання, реакції на пропозицію, згадки конкурентів, типові помилки менеджерів і моменти, після яких клієнт втрачає інтерес.

Але аудіозаписи незручно аналізувати вручну, особливо коли їх сотні або тисячі. AI може опрацювати весь цей масив.

Наприклад, Мовна AI-аналітика UniTalk перетворює розмови на текст, перевіряє дотримання заданих критеріїв, знаходить потрібні слова й фрази та виділяє дзвінки, які потребують уваги.

Коли аналіз охоплює весь масив розмов, можна знаходити, наприклад:

• Мовні помилки на старті розмови. Наприклад, фрази «Вас турбує…» або «Дозвольте зайняти пару хвилин», які можуть звучати застаріло й можуть відштовхнути клієнта з перших секунд.
• Дотримання скрипту. Чи проходять менеджери потрібні етапи розмови та чи не пропускають важливі запитання.
• Повторювані питання та заперечення. Що найчастіше турбує клієнтів і на яких етапах виникають труднощі.
• Проблемні діалоги. Які розмови потребують додаткового перегляду керівником або менеджером з контролю якості.

Головна цінність такого підходу в тому, що аналіз усіх розмов не означає їхній 100% ручний перегляд. AI опрацьовує весь масив, а людина підключається там, де потрібен детальний розбір.

Наприклад, якщо клієнти регулярно запитують про умови доставки, це може бути сигналом не лише для відділу продажів. Можливо, інформацію варто зрозуміліше подати на сайті, у рекламних матеріалах або в комунікаціях із клієнтами.

Саме так аналіз розмов стає джерелом бізнес-інсайтів.

Автоматичний аналіз може працювати на різних рівнях залежно від завдань компанії.

Контроль якості. Керівник бачить, наскільки команда дотримується визначених стандартів спілкування, і може швидше знаходити відхилення.

Робота зі скриптами продажів. Якщо одна й та сама проблема повторюється в багатьох розмовах, це привід перевірити сам скрипт. Наприклад, чи достатньо зрозуміло сформульоване запитання або чи є в менеджера потрібна відповідь на типове заперечення.

Навчання менеджерів з продажів. Замість загального зворотного зв'язку керівник може показати конкретні приклади з реальних розмов і розібрати, що саме варто змінити.

Аналіз клієнтського досвіду. Розмови допомагають побачити, з якими питаннями найчастіше звертаються клієнти, що їх турбує та які проблеми повторюються.

У результаті один і той самий масив даних можна використовувати не лише для контролю якості, а й для вдосконалення процесів продажів і комунікації з клієнтами.

Компанія «Моя мова» використовує Мовну АІ-аналітику UniTalk для контролю якості розмов менеджерів.

Окремої людини чи відділу для моніторингу дзвінків у компанії немає, ця задача лежить на керівнику відділу продажів. Раніше йому потрібно було вручну прослуховувати дзвінки, щоб зрозуміти, як менеджери спілкуються з клієнтами. Це забирало значну частину робочого часу.

Після підключення Мовної АІ-аналітики процес змінився.

Замість ручного пошуку дзвінків для перевірки керівник спочатку отримує результати автоматичного аналізу всіх розмов. Система показує дзвінки, які відповідають заданим критеріям і потребують уваги.

У результаті для детального ручного розбору залишається близько чотирьох цільових розмов замість 50 випадково обраних. Аналізом керівник займається двічі на тиждень, а раз на один-два тижні розбирає приклади з командою. З новими менеджерами під час онбордингу контроль відбувається щодня.

За оцінкою компанії, це дозволило вивільнити близько 80% часу керівника, який раніше йшов на ручне прослуховування та завантаження файлів.

Серед конкретних знахідок: типові фрази на старті розмови «Вас турбує…» та «Дозвольте зайняти пару хвилин», над якими команда почала працювати. Система також позначає «червоні» розмови, тож про потенційно проблемний контакт керівник дізнається одразу, а не під час планової перевірки.

Змінилася і робота команди. Менеджерки самі бачать свої помилки у звітах і виправляють їх. А зустрічі стали простішими: замість підготовки великих презентацій керівнику достатньо обрати кілька конкретних розмов і розібрати їх разом із командою.

Тобто змінився сам процес: керівник більше не шукає проблеми навмання. Він слухає лише ті розмови, які система вже відібрала як важливі, а загальну картину по всіх дзвінках бачить у звітах.

AI не замінює керівника, який оцінює якість роботи менеджера. Він бере на себе первинний аналіз великого масиву даних, щоб керівник міг зосередитися на висновках і рішеннях.

Щоб AI-аналітика була корисною, не обов'язково одразу аналізувати всі можливі параметри. Почати можна з кількох критеріїв, які мають найбільше значення для конкретного бізнесу.

Наприклад:

1. Визначте, що саме потрібно контролювати. Це можуть бути етапи скрипту, ключові фрази, робота із запереченнями або стандарти першого контакту.
2. Налаштуйте критерії аналізу. Система має розуміти, які слова, фрази чи етапи розмови потрібно знаходити.
3. Перевірте результати на реальних дзвінках. Подивіться, чи відповідають автоматичні оцінки тому, що команда вважає важливим.
4. Перетворюйте повторювані проблеми на конкретні дії. Якщо одна помилка регулярно зустрічається в розмовах, змініть скрипт, додайте матеріал для навчання або перегляньте процес.
5. Повторюйте аналіз регулярно. Так можна відстежувати, чи змінюється якість комунікації після внесених змін.

Важливо не просто збирати оцінки дзвінків, а використовувати їх для змін. Тоді мовна аналітика стає частиною процесу контролю якості, навчання команди та вдосконалення комунікацій із клієнтами.

Вибіркове прослуховування залишається корисним інструментом, коли потрібно розібрати конкретну розмову. Але зі зростанням кількості дзвінків ручного контролю стає недостатньо, щоб бачити всі повторювані проблеми.

AI-аналітика змінює сам принцип роботи: замість пошуку окремих дзвінків керівник отримує картину за всією сукупністю розмов і може зосередитися на тих моментах, де потрібне його рішення.

Для бізнесу це означає менше часу на механічне прослуховування, швидше виявлення повторюваних проблем і більше даних для роботи зі скриптами, навчанням команди та клієнтським досвідом.