Вкалывают роботы: как интегрировать голосового робота в холодные продажи

В последние несколько лет наблюдается невероятный рост интереса к технологиям, позволяющим заменить человека в выполнении рутинных задач и сократить затраты. Внедрение чат-бота поможет сэкономить до 20% расходов на клиентскую поддержку, и большинство компаний этим инструментом активно пользуется: по данным компании Naumen, в 2022 году рынок голосовых помощников и чат-ботов в России оценивался в 2,8 млрд. руб. (для сравнения — в 2019 году он оценивался в 1,5 млрд. руб.). 

Искусственный интеллект позволяет быстро анализировать большие массивы данных и создавать на их основе эффективные стратегии, а использование нейросетей в создании текстового и визуального креатива уже не вызывает удивления.

Искусственный интеллект способен работать не только с текстовыми, но и с голосовыми запросами. Согласно статистике Group4Media, 63% россиян в 2022 году хотя бы раз в полгода прибегали к услугам голосового помощника, а умные ассистенты Яндекса в I квартале 2023 года увеличили свою выручку на 172% по сравнению с аналогичным кварталом прошлого года.

Следующим шагом стала роботизация интерактивного взаимодействия с человеком. Компания UIS опробовала голосового робота в работе с «холодными контактами» и увидела его реальную эффективность. Об этом кейсе рассказывает Дмитрий Фокин, руководитель направления развития ключевых клиентов UIS.

Задачи

UIS предлагает инструменты для создания единой экосистемы работы с клиентами. Основная сложность «холодных контактов» при продаже подобных инструментов состоит в том, что для этого необходимы экспертные знания, позволяющие проанализировать бизнес клиента и предложить ему наиболее эффективное решение. Отправка обычного коммерческого предложения практически не работает — необходимо персональное, таргетированное под конкретного клиента предложение. А для этого необходимо организовать встречу лицам, принимающим решения в компании клиента, с экспертом UIS.

Однако подавляющие большинство звонков с предложением о встрече принимают секретари, в задачи которых входит фильтровать входящую коммуникацию и не пропускать ненужных людей на следующий уровень. Необходимо «обойти» их и связаться с людьми, которые могут увидеть выгоду и заинтересоваться.

Решение №1 — Call-центр

Использование аутсорсингового call-центра для назначения встреч с клиентом казалось самым очевидным решением. Операторы call-центра смогут сделать значительно больше звонков и передать экспертам базу «теплых контактов» — лиц, которые уже проявили первоначальный интерес к нашим продуктам. Наши специалисты заключили договор с call-центром, написали скрипт звонка и стали ждать результатов.

Итоги

• 7 дней работы.
• Около 3000 контактов.
• 2%, т. е. примерно 60 человек, были потенциально результативными.

Однако при дальнейшей обработке этих двух процентов стало понятно: абонентов нашего call-центра просто вынуждали сказать заветные слова, которые можно было рассматривать, как потенциальную заинтересованность. На самом деле им просто хотелось побыстрее закончить этот разговор.

Проблемы

Одна из ключевых сложностей заключалась в том, что операторы колл-центра не владели достаточными знаниями о продуктах, которые предлагает наша компания, и не были заинтересованы в результате. Это выражалось в том числе и в монотонном, «роботизированном» голосе, не вызывавшем эмоционального отклика.

Решение №2 — Голосовой робот

Видя недостаточную эффективность работы call-центра, мы приняли решение обратиться к IT-разработчику Tomoru, специализирующемуся на голосовых помощниках. Среди преимуществ этой компании были высокая скорость работы (они способны сделать голосового робота за один день) и естественный, не «машинный» голос диктора, которого хочется слушать и с которым люди готовы общаться. В результате появился голосовой робот Ульяна.

Результаты первой итерации

• 7 дней на разработку голосового робота.
• 1 день на его работу.
• 1000 звонков.
• 6% конверсии.

Первая пробная версия голосового робота показала, что он увеличивает конверсию в 3 раза по сравнению с результатами работы call-центра и значительно сокращает затраты. Однако ряд проблем остался, и ключевая из них — необходимость преодолеть барьер в лице секретаря руководителя.

Чтобы справиться с этой задачей, мы с Tomoru совместно проанализировали записи уже сделанных звонков, выявили основные возражения и подготовили расширенный скрипт, включавший в себя более 900 узлов и 106 записанных диктором аудиодорожек.

Результаты финальной итерации

• 27 дней на разработку скрипта.
• 3 дня работы голосового робота.
• 3000 звонков.
• 10% конверсия.
• 175 руб. стоимость лида.

Итоговый продукт позволил в 5 раз повысить конверсию в интерес и при этом собрать часть необходимых для эксперта данных. В конце разговора робот задавал заинтересовавшемуся ЛПР ряд вопросов, позволяющих лучше понять ситуацию в его бизнесе и заранее продумать стратегию его встречи с экспертом.

Это были качественно другие 10%, с которыми действительно можно было дальше работать. Конверсия у робота оказалась выше, чем у call-центра, в пять раз, при том, что робота значительно легче обучать и контролировать, чем живого человека.

Выводы

Этот кейс стал отличным доказательством того, что роботизация ряда процессов способна не только снять нагрузку с сотрудников и снизить операционные расходы компании, но и повысить эффективность взаимодействия с клиентами. 97% людей даже не понимают, что ведут диалог с роботом. Грамотно составленный скрипт звонка, озвученный приятным голосом диктора, способен дать в несколько раз больше лидов, чем звонок незаинтересованного оператора.

Кроме того, робот способен сделать неограниченное количество звонков — все зависит от потребностей бизнеса и мощностей телефонии. А при необходимости его можно быстро перенастроить — например, чтобы провести А/В тестирование наиболее эффективных ответов на возражения или добавить свежую информацию о продуктах компании.

Стоит также помнить о возможности интегрировать робота в систему коммуникаций и в систему клиентского сервиса, чтобы обеспечить моментальную реакцию на запрос потенциального клиента — например, настроить робота на звонок в течение минуты после поступления такого запроса.

Это лишь часть тех возможностей, которые голосовые роботы открывают уже сейчас. Но развитие искусственного интеллекта сейчас находится в начальной стадии: для выполнения многих задач все еще необходимы живые люди, а AI требуется постоянно обучать и совершенствовать. Тем не менее, это первый шаг к будущему, и его нужно сделать уже сегодня.