По данным исследователей Bain & Company, руководители высшего звена тратят на встречи в среднем два дня в неделю→. По другим данным, на звонки уходит половина всего рабочего времени: до 23 часов в неделю→.
Но это в среднем. В отделе продаж встречи и созвоны занимают еще больше времени. К планеркам, совещаниям, стандапам, отчётам добавляются замеры того, как менеджеры соблюдают скрипты и процедуры звонка, обучение сотрудников, планирование стратегии поведения с важными клиентами на основе предыдущих звонков…
И тут вы наверняка удивитесь — в чем проблема? Именно так и работает отдел продаж: звонит клиентам, а потом анализирует эти звонки и использует их для улучшения процессов и повышения конверсии.
Но давайте представим, что на обработку звонков может уходить 2 часа в неделю вместо 15. На все эти протоколы, внесение в CRM, на анализ использования скриптов и разбор отдельных сотрудников. Причем эти 2 часа дадут такую же (а то и большую) эффективность и достоверность данных!
На что уходит рабочее время ваших сотрудников
Рядовые сотрудники отдела продаж проводят до 35% времени на встречи→.
Представьте своего обычного менеджера — пусть ее зовут, например, Мария. Она каждый день общается с несколькими клиентами. Но ее работа по звонку не заканчивается в тот момент, когда она нажимает отбой. Еще примерно час в день она пишет протоколы и сводки звонков, чтобы отправить клиенту, сохранить данные в CRM и сделать отчет для вас. Иногда Мария устает или у нее болит голова — и она ошибается или забывает внести в протокол важные детали, например, требования клиента к марке стали.
Вы знаете, что Мария отлично общается с клиентами и хорошо продаёт. Эффективнее всего она именно на звонке. Но эти ошибки…
Можно распорядиться, чтобы Мария больше внимания и времени уделяла протоколам, по два раза переслушивая созвоны. Но у вас план продаж.
Можно нанять дополнительных менеджеров, чтобы план выполнялся, и при этом протоколы были идеальны. Но это экономически неэффективно.
Можно заставить Марию заниматься протоколами в личное время. Но тогда лучшие из вашей команды быстро найдут себе новую работу — где начальник будет уважать их время.
Есть ли четвертый путь? Да, внедрить ИИ-ассистента для расшифровки и протоколирования звонков.
Представьте: вместо того, чтобы переслушивать звонок ради составления протокола (или писать его по памяти), Мария видит сводку звонка и может быстро, точно и не забывая детали составить резюме.
И даже лучше: резюме звонка уходит всем участникам автоматически. А Мария получает +1 час в день на дополнительные звонки новым клиентам. То есть на то, ради чего вы ее и нанимали.
Интересно, но… мало? Впрочем, ИИ-ассистент для отдела продаж действительно не должен ограничиваться простыми протоколами.
Идеальный (AI) помощник продавца
Поднимемся с уровня Марии вновь на уровень задач руководителя отдела продаж. Какие рутинные задачи он выполняет, чтобы поднять показатели продаж и улучшить воронку?
Наверняка в этом списке есть эти затратные по времени, но неотчуждаемые задачи:
- Анализировать звонки менеджеров на соблюдение регламентов и правил.
- Анализировать работу каждого менеджера для принятия решений: развивать, повышать, увольнять?
- Выявлять и устранять повторяющиеся проблемы в общении с клиентами.
- Возвращать и догревать клиентов, которые пока не совершили покупку или не вернулись за повторным заказом.
Посмотрим, поможет ли ИИ-ассистент упростить эти задачи и уменьшить время, которое вы в них вкладываете.
Ваши менеджеры никогда не забывают предложить дополнительные услуги?
У отдела продаж много регламентов и скриптов. Один вы используете при первом контакте с теплым клиентом, второй — при первом контакте с холодным. Третий — когда работаете уже давно и хотите предложить новый товар или услугу. Четвертый — если видите, что клиент «застрял» в воронке.
Много регламентов. Несколько менеджеров. Как проверять, что все они в нужной ситуации используют нужный скрипт и предлагают то, что должны предложить?
В эпоху до-ИИ всё было просто (и долго). Выбрал произвольные звонки, прослушал, проверил по чек-листу и дал обратную связь сотруднику. Но руководитель в отделе один, задач у него много, а менеджеры генерируют сотни часов звонков в неделю. Не разорвёшься!
А теперь представьте: ничего не нужно слушать. Вообще ничего! Достаточно задать вопрос в чат-бот и получить развернутый ответ о соответствии звонка рекомендациям.
.gif)
Если же вас интересуют срезы по нескольким десяткам звонков, можно заглянуть в сводную таблицу примерно такого вида:
…и увидеть, что:
- В звонках менеджера Ивана подозрительно часто есть маркеры недовольства собеседников;
- Марина иногда забывает предложить скидку постоянным клиентам;
- Асия не рассказывает об актуальных акциях и т. д.
Можно смотреть отчеты в разрезе сотрудника, в разрезе определенного типа звонков (первый контакт, повторный контакт) или за определенный период. Например, три недели назад вы проводили обучение менеджером по продажам и хотите теперь проверить, как они используют полученные навыки. С ИИ-аналитикой это не проблема.
Вы скажете: ИИ-расшифровщики такого не умеют. Да, действительно, это не базовый функционал. Но правильное внедрение как раз позволяет добавить к стандартным расшифровкам вопросы-маркеры на основе ваших регламентов. ИИ проанализирует расшифровку по ключевым словам и фразам и с высокой точностью покажет, насколько каждый из звонков соответствует вашим внутренним регламентам и скриптам.
Что дальше: развивать, хвалить, увольнять, обучать — эти решения по-прежнему будут на вашей стороне. Но теперь у вас будет больше фактов для их принятия.
Сколько времени вы тратите на поиски договоренностей с клиентами?
Конечно, у вас уже есть целая система хранения договоренностей. Есть письма, есть протоколы звонков (которые заполняют менеджеры), есть чаты. Есть, в конце концов, CRM, которая агрегирует и хранит всю эту информацию. Но…
Первое — вы на сто процентов уверены, что в протоколах встреч ваши менеджеры ничего не забывают указывать? Людям свойственно забывать некоторые детали и не “доносить” их до письменной фиксации. Отвлекся на секунду во время созвона на пиликнувшее уведомление — и целый пласт информации забылся.
И второе — даже скрупулезно сохраненная информация далеко не всегда удобна для использования. Сколько писем, протоколов и чатов приходится перекопать, чтобы вспомнить, о чем вы договаривались с менеджером Ольгой вашего клиента А в мае прошлого года? Или это был июнь? Точно ли это была договоренность, а не расплывчатые размышления, что «неплохо было бы когда-нибудь…»?
А теперь представьте — любая информация по договоренностям с клиентам, во-первых, сохраняется автоматически без ошибок “человеческого фактора, и во-вторых, легко доступна.
Вы пишете в чат «Напомни мне такую-то информацию за такой-то период» — и через 15 секунд получаете подробную выкладку: о чем договорились, почему договор не был заключен в тот момент и что можно сделать, чтобы возобновить сотрудничество.
Как результат, вы сможете делать клиентам более персонализированные предложения, быстро возобновлять диалоги, выявлять повторяющиеся вопросы и запросы.
Согласно данным исследования McKinsey→, использование AI в обслуживании клиентов может повысить удовлетворенность клиентов, одновременно снижая затраты на обслуживание.
Сколько времени вы тратите на сбор данных по отделу для принятия управленческих решений?
Собрать данные и удобно представить их в едином документе — большая задача. Для ее решения есть много вариантов — от сложных интеграций до принудительного составления отчетов старшими менеджерами.
Но представьте: неделю назад вы поменяли скрипт, а продажи не изменились — в чем причина? Или у вас появилась новая линейка товаров, но она не продается — в чем дело?
Как только у вас появляются новые срезы данных, вам вместе с аналитиками нужно придумать, как их собирать, как представлять в отчетности, какие показатели считать нормой. Это процесс небыстрый. Но принимать решения надо уже сегодня.
А теперь представьте: вы можете посмотреть статистику в любой момент в обычной таблице. Или задать чат-боту вопрос “В скольких звонках на этой неделе менеджеры предлагали клиентам такую-то линейку товаров”. Или через пару дней после обучения посмотреть статистику: кто и как начал применять новые данные.
Главное — подобрать правильные критерии и вопросы для оценки интересующих вас параметров. А это, согласитесь, быстрее, чем выбить время IT-команды на новую интеграцию или конкурировать за бизнес-аналитика с отделом закупок.
Как внедрить AI-помощника, чтобы получить максимальную выгоду
Мы много раз в этой статье упоминали ИИ-помощника, а не, например, ИИ-модель типа GPT4. И это неслучайно.
Чтобы ИИ стал действительно помощником в отделе продаж, мало найти на рынке правильный инструмент (этого добра там полно!). Нужно его правильно внедрить в ваши процессы и системы.
И в этом команда внедрения KT.Team вам будет полезна.
Интеграция и детальная настройка
Обычный ИИ-инструмент требует множества дополнительных действий.
Чтобы получить расшифровку, нужно или впустить ИИ-бота на встречу, или загрузить запись встречи через отдельный интерфейс и потом забрать готовые файлы.
Идеальная модель работы ИИ-помощника в том виде, в котором его внедряем мы, выглядит так: вы или ваши менеджеры просто нажимают кнопку “запись звонка”. Всё.
Готовая расшифровка и протокол:
- автоматически сохраняются в историю вашего взаимодействия с клиентом в CRM;
- автоматически отправляются всем участникам звонка (или не всем, если такова ваша политика безопасности);
- звонок автоматически получает категорию: первое взаимодействие, закрытие сделки и т.д. — зависит от того, как поименованы ваши этапы воронки;
- в своем рабочем пространстве вы можете отследить, насколько хорошо соблюдены регламенты в каждом звонке, у каждого менеджера;
- в удобном для вас интерфейсе вы можете человеческим языком задать вопрос касательно любого из предыдущих звонков и получить понятный ответ.
Для этого мы интегрируем AI-помощника с вашей CRM или любыми другими системами, в которых есть нужные данные. Создадим чат-бота или подключим дополнительную ветку в уже существующем. Он будет забирать записи из тех системы, где вы привыкли созваниваться и забирать данные о клиентах их тех таблиц, которые вы хотите использовать для повышения качества ответов..
При этом мы настроим языковую модель так, чтобы она безошибочно расшифровывала именно ваш сленг и термины. В протоколах встреч не будет междометий, бессмысленных фраз и случайных оговорок.
Возможность найти ответ на любой вопрос
Бот AI-помощника можно использовать для того, чтобы найти абсолютно любую информацию, о которой вы говорили на встрече, а также анализировать ее.
Гибкость развертывания
Мы можем развернуть решение как в облаке, так и на вашем локальном сервере. Наш AI-помощник может работать с любыми календарями и платформами для конференц-связи, а также CRM-системами. Мы разработаем AI-помощника так, чтобы его было удобно и легко поддерживать в будущем — даже на нужном вам языке разработки или стеке, с теми функциями, которые необходимы именно вам.
