Как повысить конверсию продаж с помощью речевой аналитики

Речевая аналитика позволяет выявлять сильные и слабые стороны обслуживания, помогает сократить затраты до 15% и увеличивает конверсии продаж в среднем на 14%. Эти цифры являются весомыми аргументами для банков, которые стремятся оптимизировать свои операции и повысить качество обслуживания. 

Анна Ивлева, старший аналитик управления голосовых цифровых технологий в BSS, на примере опыта с российским банком, входящим в ТОП-100 по объему вкладов, рассказала, как речевая аналитика помогла повысить эффективность процессов и какие именно рекомендации были предоставлены в результате анализа его работы. Эти советы актуальны и для других секторов бизнеса, которые хотят улучшить свой клиентский сервис.

Отмечайте и отказывайтесь от фраз-триггеров

По результатам оценки работы банка было обнаружено, что некоторые сотрудники контакт-центра использовали триггерные фразы, негативно влияющие на восприятие со стороны клиента. Слова «не буду больше отвлекать» или «вас беспокоит» создают впечатление незначительности запроса, что может вызвать у клиента резонный ответ «не звоните мне с такими мелочами». Операторы же, наоборот, должны воспринимать себя как помощников клиента, стремящихся облегчить его жизнь и предложить выгодные условия.

Также после уточнения имени звонящего специалисты могли обращаться к нему общим выражением «уважаемый клиент». Это создает ощущение недостаточной персонализации и вызывает вопросы о целесообразности запроса имени, если оно не используется в дальнейшем.

Чтобы решить эти проблемы, компания собрала около 25 стоп-выражений и рекомендовала банку обучить операторов, объяснив, как эти фразы влияют на диалог. Это помогло минимизировать их использование и повысить качество обслуживания.

Не игнорируйте отработку отказов

Когда клиент хочет отказаться от продукта, ему нужно время для осмысления решения. В случае банка из примера многие пользователи ожидали повторного звонка для обсуждения, но операторы редко перезванивали.

В результате анализа было рекомендовано обратить внимание на работу с отказами. Исследования показывают, что многие клиенты, взявшие паузу на размышление, соглашаются на услугу после повторного обращения. На основе этого банк смог значительно повысить продажи.

Было замечено и то, что некоторые операторы лучше своих коллег справлялись с отказами. Они применяли метод «встать в тапочки клиента», выясняя причины, по которым пользователь хочет закрыть продукт. В одном примере клиент не понимал преимущества кредитной карты. После простого объяснения условий, таких как бесплатное обслуживание и длительный беспроцентный период, он реагировал: «А я и не знал! Тогда закрывать карту не стоит».

Оценивайте эффективные схемы внутри компании

Отдел по взысканию долгов оказался самым эффективным в общении с клиентами. Несколько менеджеров добивались отличных результатов, работая с негативными высказываниями. Чаще всего пользователи уже на начальном этапе демонстрируют свои эмоции, например: «Это я в первый раз просрочил, обещаю, завтра все погашу!» В этом случае менеджеры начинали диалог с эмпатии («Я вас понимаю») и предлагали помощь, создавая совместный план по возврату долга. Вместо указаний использовали фразы-присоединения «Давайте разберемся» или «Посмотрим, что можем сделать». Клиенты успокаивались и переходили к конструктивному диалогу, ведь цель — не просто напомнить о долге, а добиться его погашения.

Для дальнейшего распространения этого опыта во всей компании были собраны успешные диалоги, а сотрудников начали обучать на их основе. Это повысило навыки общения и общую эффективность работы с клиентами.

Улучшите доступность обратной связи

В анализе исследовалась работа операторов не только по телефонным звонкам, но и в текстовых чатах. Было выяснено, что клиенты редко оставляют оценки. Однако обратная связь — ключевой инструмент для измерения удовлетворенности (CSAT). Без активного участия пользователей банк рискует упустить важные данные о проблемных областях и возможностях для улучшения. Также было предположено, что клиенты не могут вовремя оценить диалог, потому что просьба об этом приходила слишком поздно. Обычно чат закрывается, и пользователи не хотят входить еще раз в приложение для оценки — это неудобно. 

А еще смайлы могут быть эффективными аналогами традиционных оценок. Они передают эмоции, так как интонацию или мимику не передашь в тексте. Часто, испытывая недовольство, клиенты отправляют агрессивный эмодзи вместо слов. Это отражает их искренние чувства.

В результате был проведен анализ диалогов и разработаны словари для банка по использованию эмодзи. Они помогают выбирать диалоги в зависимости от эмоций, выраженных через смайлы. Эти разработки успешно интегрированы и используются для анализа клиентского опыта в чатах.

Как устроена работа с речевой аналитикой

Речевая аналитика — это инструмент для анализа речевых данных, помогающий повысить качество обслуживания. Она применяется в различных отраслях, оптимизируя бизнес-процессы, повышая эффективность команд и улучшая продукты и услуги.

В проекте с банком был предоставлен доступ к 4000 голосовых и 11 500 текстовых диалогов, собранных за последние несколько месяцев. Эти данные включали входящие обращения от клиентов, исходящие предложения, взаимодействие по взысканию долгов и чаты в приложении.

Используя эти данные, удалось выявить ключевые моменты взаимодействия клиентов с банком и возможности для улучшения обслуживания. Работа с речевой аналитикой позволяет лучше понять потребности клиентов и корректировать стратегии общения, что ведет к повышению их удовлетворенности и лояльности к банку.

Что было отмечено:

1. В банке отсутствовала стандартная процедура удержания клиентов и механизм работы с оттоком, что приводило к путанице во взаимодействии.
2. Некоторые фразы менеджеров, даже произнесенные без злого умысла, стали триггерами для прекращения разговора, что усложняло процесс удержания клиентов.
3. Обратная связь от клиентов поступала с задержками, не потому что им не было что сказать, а из-за технических неудобств. Необходимо создать более простые каналы для обратной связи.

Для решения этих проблем была внедрена система, позволяющая клиентам самостоятельно анализировать работу операторов. Теперь они могут проверять гипотезы и составлять словари с нежелательными фразами, что улучшит процесс взаимодействия.