От ручного к автоматизированному контролю: кейс «Брусники» и imot.io по внедрению речевой аналитики в контакт-центре

Считается, что в среднем супервизоры могут прослушать не более 1-3% звонков в колл-центре. Однако в таком случае высоки риски получения нерепрезентативной картины процесса продаж и упущения множества ошибок в коммуникации с клиентами. Для повышения эффективности проверки ручная прослушка сочетается с автоматизированным контролем.

Эксперты системы речевой аналитики imot.io поделились кейсом внедрения платформы в колл-центре федеральной девелоперской компании «Брусника»: как речевая аналитика изменила оценку качества звонков и позволила принимать более взвешенные решения.

Интересуетесь цифровизацией?

Подписывайтесь на наш канал в MAX — там все новости о цифровой трансформации рынка недвижимости.

Только ручной контроль – долго, дорого и недостаточно эффективно

До внедрения платформы imot.io в колл-центре компании «Брусника» действовал классический способ контроля и повышения эффективности контакт-центра – ручное, выборочное прослушивание звонков супервизорами (2-3 звонка каждого оператора в месяц).

Девелоперу требовался инструмент контроля качества работы колл-центра, который не только охватит все поступающие в компанию звонки и покажет, сколько из них приводит к продажам, но и объяснит, почему конверсия лидов не достигает лучших показателей, какие ошибки допускаются и какие необходимы изменения на всем пути клиента от точки первого касания до закрытия сделки.

Берем и количеством, и качеством

Система речевой аналитики imot.io позволила охватить и проанализировать не единичные звонки, а весь объем поступающих в компанию запросов, и сделать это на более глубоком, детальном и структурированном уровне. Предложенный imot.io инструментарий контроля включал не просто счетчик слов и анализ по ключевым словам, а чек-листы с коэффициентами, балльную модель оценки звонков и возможность работы с критичными и не критичными ошибками. Чек-листы создаются вручную и включают только те параметры, которые были заданы при настройке.

Помимо словарей, встроенный GPT-модуль в платформе занимается параметрами, которые оказались слишком сложными для словарей, потому что они требуют анализа звонка целиком через семантическое распознавание. Раньше только вручную можно было найти возражения и сомнения («не уверен», «нужно подумать»), ожидания клиентов («жду снижения ставки», «сравниваю предложения»), упоминания конкретных сроков («позвоню на следующей неделе», «перееду в июле»). С imot.io оценка звонков по смыслу стала автоматизированной – с пониманием структуры диалога, аргументов и реакций клиента. Такой подход позволил «Бруснике» охватить все звонки, а не только часть, а также сложные темы в коммуникации с клиентами: отрабатывать возражения, отложенные решения, сомнения и скрытые ожидания.

Анатомия речевой аналитики imot.io

Каждый входящий звонок автоматически попадает в систему, где проходит полную расшифровку и оценку по заранее настроенному чек-листу. Визуальные индикаторы сигнализируют о результате: зеленый цвет означает, что все обязательные пункты выполнены, желтый – есть недочеты, красный – допущена критическая ошибка. Операторы получают детализированный отчет по звонку с оценкой и могут подать апелляцию в системе в случае разногласий, а руководство получает уведомление о спорных моментах. Для повышения точности оценки автоматически исключаются обрывы связи, технические сбои и перекрестные разговоры. Такие звонки исключаются из общей статистики, и данные для оценки становятся точнее.

Руководитель контакт-центра получает ежедневный отчет с анализом ключевых показателей: частота подачи апелляций операторами и их результаты (приняты или отклонены), доли звонков с неправильной квалификацией клиента (ошибочное определение жилого комплекса или услуги), основные причины снижения баллов, количество звонков с критическими ошибками, средний балл всех звонков.

Кроме того, сотрудники других отделов обращаются к контакт-центру с просьбами собрать интересующую их информацию. Раньше такие запросы обрабатывали вручную, то есть собирали ответы менеджеров по продажам. Теперь это делается автоматически с использованием фильтрации записей звонков по нужным тегам и ключевым словам, а GPT-модуль готовит сводный отчет.

Резюме

Сегодня в компании «Брусника» сервис речевой аналитики imot.io – это не просто средство оценки, а полноценная рабочая платформа, ставшая единым источником оценки, обучения и внутреннего мониторинга в компании. Она используется всеми сотрудниками контакт-центра, а менеджерам по продажам – помогает развивать свои навыки.

Благодаря внедрению imot.io «Брусника» добилась следующих операционных результатов:

на 70% сократилось время тимлидов в отделе продаж, которое затрачивается на контроль качества звонков. Вместо «ручного» прослушивания они проверяют конкретные звонки с низкими оценками или спорными моментами и точечно разбирают проблемные места в звонках с менеджерами по продажам;
абсолютная прозрачность в оценке эффективности сотрудников (понятный чек-лист с баллами);
усиление мотивации сотрудников: внутри команд сформировалась внутренняя конкуренция и обмен практиками;
принятие эффективных управленческих решений и повышения уровня удовлетворенности клиентов за счет полного и исчерпывающего анализа звонков.