Хто користувався AI-аналізом розмов із клієнтами, наскільки точно він знаходить усе?
Запровадили у відділі продажів штучний інтелект для аналізу дзвінків, але результати викликають купу питань. Система постійно чіпляється до якихось дрібниць на кшталт відсутності точної фрази зі скрипту, хоча угода закрита успішно. Хто вже тестував такі інструменти, чи справді вони точно знаходять реальні помилки менеджерів чи просто сліпо женуться за шаблонами?
Ми через подібне проходили пів року тому, коли тільки підключили автоматичну оцінку розмов. Перший місяць здавалося, що система ненавидить усіх менеджерів, бо оцінки були жахливими. Проблема зазвичай криється у криво налаштованих критеріях, коли бот шукає ключові слова замість аналізу змісту. Якщо скрипти прописані занадто жорстко, то будь-який відступ від шаблону бот вважає серйозним промахом.
Оце якраз цікавий момент щодо налаштування, бо ми самі намагалися прописати ідеальні правила під кожен тип дзвінка. Тільки от живі люди розмовляють інакше, ніж робот у своїх таблицях, і постійно перебивають або жартують з клієнтами під час розмови. Розкажіть детальніше, які саме критерії ви залишили активними, а що довелося повністю вимкнути, щоб програма перестала марно чіплятися до нормальних діалогів і нарешті почала давати адекватну статистику по всій команді?
Залишили тільки базові речі на кшталт наявності привітання, уточнення основної потреби та фіксації наступного кроку з клієнтом. Усякі дрібні відхилення від точного скрипту краще взагалі прибрати з оцінювання, бо жива розмова ніколи не йде за жорстким сценарієм. Коли обираєте систему для контролю якості, раджу спочатку протестувати її на невеликій вибірці дзвінків і порівняти висновки бота з реальними оцінками керівника.
До речі, у сучасних рішеннях на зразок CRM X10 добре продумана логіка фільтрації таких даних. Починайте з мінімальної кількості критеріїв, поступово додаючи нові параметри лише тоді, коли команда повністю звикне до такого формату моніторингу.
Ваши права
Ответить с цитированием