Как Сравни в 1,5 раза увеличил количество заявок в колл‑центре

Бизнес

Сравни — маркетплейс для подбора финансовых и страховых услуг. Он помогает сравнивать и выбирать кредиты, ипотеку и страховые полисы, а зарабатывает на комиссиях от продаж. Ежемесячная аудитория сервиса — 16 млн человек, а продажами занимаются четыре аутсорсинговых колл‑центра.

Сравни постоянно проверяет, как операторы общаются с клиентами. В отделе контроля качества работают четыре специалиста, которые вручную прослушивают часть звонков и отправляют колл‑центрам замечания. Сами колл‑центры тоже выборочно прослушивают звонки.

В 2022 году звонков стало больше, ресурсов отдела качества не хватало. Сотрудники могли прослушать только четверть от всех звонков. Клиенты оставляли комментарии, что операторы дают неполную информацию. Чтобы проверять больше звонков, команда Сравни подключила платформу Речевой аналитики от Т‑Банка.

Задача

В Сравни хотели решить три основные задачи.

Отслеживать звонки с негативом от клиентов. Например, когда они высказывали недовольство или разговаривали с раздражением. Используя эти звонки, Сравни хотел дополнить скрипты под разные ситуации.

Находить звонки, где операторы не отрабатывали первичные возражения. Это когда клиенту звонили, а ему было неудобно разговаривать или он говорил, что предложение неактуально. Операторы должны были отвечать, что не займут много времени, или посоветовать включить громкую связь, если клиент за рулем.

Звонки без отработки первичных возражений Сравни хотел отправлять в колл‑центры, чтобы улучшать обучение операторов.

Отслеживать звонки, где операторы не озвучивали предложение. Например, оператор должен был предложить оформить кредит, а если клиент отказывался, то кредитную карту. Диалоги, в которых оператор не предлагал карту, тоже планировали отдать в колл‑центр для переобучения сотрудников.

Как помог Т‑Банк

Сравни подключил платформу Речевой аналитики от Т‑Банка к четырем аутсорсинговым колл‑центрам по API. Все диалоги с клиентами Сравни записывались и автоматически выгружались в личный кабинет платформы. Там же формировалась аналитика: платформа распознавала интонации и теги — ключевые слова, ставила оценки диалогам и отмечала ошибки операторов, например плохую отработку возражений.

Собранная аналитика помогла Сравни решить такие задачи.

Анализировать 100% звонков. Вручную специалисты могли проверить только четверть от всех звонков.

Отфильтровать все звонки за месяц по тегам и найти негативные. С помощью речевой аналитики удалось быстрее находить такие звонки. Команда Сравни обновила процедуры работы операторов и скорректировала скрипты под негативные сценарии.

Найти звонки, где операторы не пытались отработать первичное возражение. Эти диалоги платформа находила по тегам. Например, клиент говорил «занят», «мне неудобно», «не нужно», а в ответах оператора не было фраз «займу немного» или «две минуты буквально» — настроили несколько десятков таких тегов. Звонки с неотработанными первичными возражениями отдали в колл‑центр, чтобы провести работу над ошибками.

Найти звонки, где операторы не озвучивали предложение оформить кредитную карту. Эти звонки тоже отслеживали по тегам — оператор должен был произнести «кредитная карта», «кредитные карты», «кредитная», «карты», «кредитка», «карта». Звонков, в которых оператор не предлагал карту, оказалось 22%.

Результаты

Сервис подключил платформу речевой аналитики в августе 2022 года.

Вот результаты за первые три месяца работы.

Увеличили индекс удовлетворенности клиента с 91,4 до 97,5%. Показатель измеряют по оценкам, которые клиенты ставят после диалога с оператором.

Повысили конверсию в продажу. Это удалось сделать, проработав ошибки операторов.

Увеличили количество заявок на клиента в 1,5 раза. Это заявки, которые оператор составляет во время разговора с клиентом, например на кредит в несколько банков.

Сравни планирует решить с помощью речевой аналитики еще несколько задач:

• Отслеживать технические проблемы на сайте и в мобильном приложении. Это тоже будут делать по тегам. Например, когда клиенты произносят фразы «не работает», «не могу зайти».
• Узнавать, почему клиенты опасаются оформлять продукты. Речевая аналитика будет отмечать причины, например высокие проценты или опасения, что придет отказ. Сравни планирует выявить топ причин и разработать подходящие скрипты для отработки возражений. Зная больше о клиентах, сервис сможет предлагать продукты, которые им действительно интересны, и удерживать их.
• Создать систему быстрого реагирования на негатив. Если клиент недоволен, сразу же переводить звонок на службу заботы, где ему оперативно помогут.