Речевая аналитика: как сделать разговоры с клиентами источником управленческих решений

В любом бизнесе есть огромный пласт информации, который компания либо не использует, либо использует частично. Разговоры с клиентами – как раз такая история.

Клиент звонит, задает вопросы, просит скидку, сомневается, уточняет условия, отказывается, говорит, что ему непонятно. Сотрудник отвечает, предлагает дополнительную услугу, обещает перезвонить, передать информацию, отправить коммерческое предложение. Все это обычно где-то записывается. Но дальше возникает простой вопрос: а что компания с этими записями делает?

Чаще всего – почти ничего.

Во многих организациях есть IP-телефония, звонки сохраняются. Руководитель отдела продаж иногда прослушивает часть разговоров: 3–5% – уже неплохая выборка. В маленьком отделе, если руководитель очень бодрый, может быть, 10%. Но прослушать весь объём физически невозможно. А в этих звонках лежит очень много полезной информации: о продажах, клиентском опыте, качестве коммуникаций, работе сотрудников и проблемах в процессе.

Материал основан на интервью с Алексеем Липилиным. Выводы и подходы в статье отражают позицию автора и требуют адаптации к конкретному бизнесу, его продукту, процессам, клиентскому пути и данным.

Что такое речевая аналитика

Технологически работа с разговорами начинается с транскрибации – перевода аудиозаписи в текст. Но для бизнеса сама по себе расшифровка разговора имеет ограниченную ценность.

Допустим, за неделю накопилась тысяча разговоров. Можно получить тысячу качественных текстовых расшифровок. Но дальше возникает тот же вопрос: кто будет их читать, сопоставлять между собой, искать причины отказов, удачные формулировки, ошибки в коммуникации или запросы клиентов?

Поэтому транскрибация – только один из этапов. Основная ценность появляется тогда, когда компания определяет, какую информацию необходимо извлекать из разговоров, системно анализирует весь массив коммуникаций и использует полученные данные для принятия управленческих решений.

Сначала нужен качественный исходный материал: записи разговоров с приемлемым звуком. Качество записи имеет значение: на него влияют оборудование, настройки телефонии, уровень фонового шума и другие факторы. Если на входе плохой звук, качество распознавания и последующего анализа будет ниже. 

Далее из расшифрованных разговоров извлекается необходимая для бизнеса информация: темы, события, факты, оценки и другие значимые данные. Результаты анализа можно сопоставлять по менеджерам, продуктам, филиалам, каналам привлечения, этапам воронки и другим параметрам и выводить в понятные руководителю дашборды. 

Но и дашборд сам по себе не является результатом.

Результат – это когда руководитель увидел информацию, сформулировал гипотезу, поменял процесс и через некоторое время проверил, что произошло. Например, изменил отдельный блок скрипта, доработал обучение, иначе настроил мотивацию, поменял порядок коммуникации с клиентом. И затем посмотрел: конверсия выросла? Средний чек изменился? Клиенты стали лучше понимать условия? Сотрудники стали чаще фиксировать следующий шаг?

Вот тогда речевая аналитика становится инструментом управления.

Какие задачи можно решать

Речевая аналитика не существует ради самой речевой аналитики. Начинать с запроса «давайте внедрим ИИ» – не самая продуктивная точка. Правильный вопрос другой: какую бизнес-задачу мы хотим решить? 

Кому-то необходимо увеличить конверсию из входящих обращений. Кому-то – повысить средний чек. Кому-то – понять, почему клиенты отказываются. Кто-то приходит проверить, выполняют ли сотрудники обязательные действия в разговоре. Есть ситуации, когда важно увидеть, что именно происходит на конкретном этапе клиентского пути.

И уже от этого строится решение.

Важно учитывать специфику бизнеса. Речевая аналитика в B2B и B2C решает разные задачи: отличаются характер и продолжительность коммуникаций, клиентский путь, процессы продаж и сами вопросы, на которые компания хочет получить ответы.

Но различия есть и внутри одного сегмента. Например, две клиники могут работать с разными клиентскими потребностями, по-разному выстраивать путь клиента и ставить перед речевой аналитикой разные задачи. Поэтому даже решение, разработанное для компании из той же отрасли, нельзя просто взять и перенести без адаптации.

Как анализировать работу отдела продаж

Один из понятных сценариев – проверить, как сотрудники выполняют требования к значимым смысловым блокам разговора.

Не надо пытаться сделать так, чтобы менеджер разговаривал с клиентом строго по тексту, как робот. В реальной жизни так не работает. Клиент приходит с разными вопросами, меняет тему, возражает, уточняет, уходит в детали. Живой разговор нельзя полностью упаковать в один линейный скрипт.

При этом в разговоре можно выделить отдельные смысловые блоки, которые важны для бизнеса, и для каждого из них сформировать свой скрипт. Такой скрипт определяет не дословный текст разговора, а то, что сотрудник должен сделать или выяснить, каких ошибок необходимо избегать и по каким критериям оценивать результат. Конкретные формулировки и порядок этих блоков могут различаться в зависимости от ситуации.

Например:

• Как сотрудник представляется и начинает разговор.

• Выявляет ли он потребность клиента.

• Предлагает ли дополнительную услугу.

• Как отвечает, если клиент прямо просит скидку.

• Договаривается ли о следующем шаге.

• Как отвечает на возражения клиента.

• Проверяет ли, правильно ли клиент понял ключевые условия предложения.

• Корректно ли завершает коммуникацию.

Анализ может не заканчиваться самим разговором: если сотрудник пообещал перезвонить, отправить материалы или передать информацию коллеге, можно проверить, было ли это действие действительно выполнено. 

Система может показать как общий уровень выполнения требований скриптов, так и результаты по каждому смысловому блоку. Например, у одного сотрудника требования скриптов выполняются в 88% релевантных разговоров, у другого – в 66%. Дальше руководитель может провалиться в конкретные показатели и записи и понять, где именно возникает проблема. Сотрудник не задаёт вопросы? Не предлагает дополнительную услугу? Не фиксирует следующий шаг?

Как получать данные о клиентском опыте

Клиентский опыт часто измеряют привычным способом: после контакта звонит робот, приходит анкета или клиенту предлагают остаться на линии и поставить оценку. Это хорошие рабочие инструменты. Но они создают дополнительный шаг для клиента, и не всегда человек готов на него идти.

Есть и другой подход: встроить короткий вопрос в естественную коммуникацию с клиентом, а затем с помощью речевой аналитики автоматически собирать и анализировать полученные ответы. 

Допустим, компания хочет понять, понятны ли клиенту условия, которые ему отправили. Сотрудник задает простой вопрос: «Насколько вам были понятны наши условия?» Клиент отвечает. И ответ хранится в разговоре. Система может его извлечь и связать с конкретной точкой клиентского пути.

Так можно измерять не абстрактную удовлетворенность вообще, а конкретную вещь:

• Насколько понятным оказалось коммерческое предложение.

• Удобно ли клиенту записаться на услугу.

• Как он оценивает консультацию.

• Понятны ли условия скидки.

• Что клиент думает после оказания услуги.

• Готов ли обратиться повторно.

Почему важно смотреть на цепочку коммуникаций

Продажа редко состоит из одного звонка. Особенно если у продукта длинный цикл сделки.

Клиент может сначала оставить заявку, затем поговорить с менеджером, получить информацию, задать уточняющие вопросы, изменить запрос, получить новое предложение, вернуться через несколько дней, написать в мессенджер, снова позвонить. После покупки тоже могут быть коммуникации: обратная связь, вопросы, повторное предложение, работа с лояльностью.

Все эти контакты образуют цепочку касаний.

Если анализировать каждый разговор отдельно, можно не увидеть, почему сделка состоялась или не состоялась. Когда коммуникации с клиентом связываются в единую цепочку, появляется возможность анализировать уже не отдельные разговоры, а весь процесс взаимодействия и сравнивать успешные и неуспешные сценарии между собой.

Где-то менеджер быстро связался с клиентом. Где-то вовремя предложил дополнительную услугу. Где-то после отправки предложения состоялся следующий контакт, а где-то клиенту просто отправили документ и больше с ним не связались. Где-то менеджер сумел объяснить ценность продукта, а где-то – нет. 

Вот это уже не разговор о том, «хороший у нас менеджер или плохой». Это попытка на основании данных понять, какие действия и последовательности действий приводят к более сильному коммерческому результату. 

Чтобы работать с такими цепочками, часто недостаточно просто подключить технологию. Нужно посмотреть, как настроена CRM, какие данные в неё вносят сотрудники, чего в ней не хватает, как связаны звонки, переписка, заявки и сделки. Иногда CRM приходится донастраивать, а команде – менять привычку фиксировать часть информации.

Это гораздо сложнее, чем просто расшифровать звонки. Но именно здесь появляются наиболее полезные управленческие выводы.

Как внедрять аналитику в команде

Отдел продаж обычно реагирует на речевую аналитику настороженно. И это нормальная реакция.

Сотрудники думают: «Ещё один инструмент контроля. Теперь будут слушать, что я сказал, и искать, за что меня наказать». Если компания действительно приходит с такой логикой, сопротивление будет вполне ожидаемым.

Поэтому внесу крамольную мысль – нужно с людьми разговаривать. Объяснить, что именно внедряется, зачем это делается и как поменяется работа.

Дополнительной нагрузки от самого факта записи и анализа звонков у сотрудников быть не должно: они и так разговаривают с клиентами. Но теперь они могут получать обратную связь не по одному случайному разговору, а по большому массиву своей работы.

Менеджер сам не может после смены прослушать сотни звонков и понять, какая формулировка сработала лучше, какой порядок вопросов дал результат, в какой момент он потерял клиента. Он это просто не отследит. Речевая аналитика позволяет увидеть такие закономерности.

Если компания использует показатели качества коммуникации или клиентского опыта в системе мотивации, на первом этапе логичнее делать акцент на поощрении желаемого поведения, а не на наказании за отклонения.

Если часть команды справляется и получает результат, у остальных появляется понятный ориентир: вот что именно делают коллеги, вот какие действия можно попробовать. А если новый подход не работает ни у кого, руководителю стоит сначала спросить себя: может быть, проблема не в сотрудниках? Может быть, сама задача поставлена неверно, скрипт составлен неудачно или процесс устроен так, что выполнить требование невозможно?

Это нормальный управленческий вопрос. И его лучше задать до того, как начинать всех штрафовать.

С чего начинать руководителю

Начинать с идеи «давайте проанализируем все звонки» не стоит. Очень быстро получится много информации, много дашбордов и мало понимания, что с этим делать.

Лучше выбрать один процесс, который отвечает нескольким критериям:

• В нём есть повторяемые коммуникации.

• Есть достаточный объем записей или обращений.

• Понятно, какой результат нужен на выходе.

• Этот результат можно измерить.

• Руководитель готов изменить процесс, если данные подтвердят гипотезу.

Для первого проекта это особенно важно. Необязательно начинать с самой масштабной или сложной задачи. Лучше выбрать процесс, где можно получить понятный результат в разумные сроки, проверить подход на практике и уже после этого расширять решение. Первый проект должен состояться. 

Например, можно начать с конверсии входящих обращений в конкретный продукт. Тогда вопросы будут вполне предметными: какие запросы приходят от клиентов? В какой момент разговор заканчивается? Предлагают ли сотрудники следующий шаг? Как презентуют ценность? Чем отличаются коммуникации, которые заканчиваются сделкой?

И ещё одна важная вещь: эффект нужно оценивать корректно. Нельзя сделать вывод по первой неделе работы системы. На показатели влияют сезонность, число менеджеров, изменения в каналах привлечения, особенности спроса и множество других факторов. Сначала нужно договориться о методике сравнения, а затем уже смотреть на результат.

При этом заранее стоит определить не только итоговый бизнес-показатель, но и промежуточные метрики, по которым можно увидеть, действительно ли изменилось поведение сотрудников и сам процесс коммуникации. 

Что дальше

Речевая аналитика – это не история про ещё одну технологию или красивый отчёт. Её смысл в другом: взять большой объем уже существующих разговоров с клиентами, понять, что в них происходит, и использовать эту информацию в управлении.

Для руководителя ключевой вопрос звучит просто: какие решения я сейчас принимаю без данных из разговоров с клиентами?

Ответ поможет выбрать первую задачу для анализа. Это может быть конверсия, средний чек, качество клиентской коммуникации или причины отказов. Главное – не останавливаться на дашборде. Данные должны приводить к изменению действий, а затем – к повторной проверке результата.