В последние несколько лет растет популярность телефонных обзвонов, в том числе роботизированных. Ботов стали использовать для информирования, NPS-опросов и даже продаж. Александр Чернин, Product Owner в компании Just AI, выступающей вендором и интегратором в проектах создания диалоговых систем, рассказывает, как запустить полноценного голосового ассистента в телефонном канале и сделать опыт общения клиентов с ним позитивным. 

Роботизированные обзвоны как канал продаж: достигать целей и не раздражать клиентов — это реально

Екатерина Алипова

Содержание:

Как работают обзвоны
Я замечаю, что популярность телефонных обзвонов как канала продаж растет, и как участник рынка в составе нашей команды, и как обычный абонент.
Это связано с тем, что зачастую небольшие компании ничего не знают о своих клиентах, кроме имени и номера телефона, а потому sms и звонок оказываются единственными вариантами для upsale. Причем звонок более эффективен, потому что он интерактивный.
При этом часто предприниматели и руководители продаж входят в проекты по роботизации телефонии с завышенными ожиданиями от предполагаемого эффекта. И недооценивают количество усилий, необходимых для его достижения.
Мы в команде часто сравниваем телефонные продажи с контекстной рекламой. Чтобы она заработала и принесла результат, нужно: 

Выделить аудиторию для рекламы. Ошибка приведет к пустой трате бюджета.

Создать креативы. Тексты и визуал для первого контакта с потенциальных клиентом очень важны. 

Сделать лендинг, который клиенту будет интересно и удобно изучить, чтобы принять решение о покупке.

Работать с аналитикой по воронке продаж, чтобы улучшать конверсию.

Рынок контекстной рекламы очень зрелый, ему уже почти 20 лет. Однако продукты, которые готовы вести кампании полностью автоматически, без участия специалистов, появились только в последние годы.
В большинстве же случаев проведение рекламных кампаний требует усилий как со стороны профильных специалистов или SEO-агентств, которые сделают техническую работу, так и со стороны команды продаж в части определения ценности продукта или услуги. 
Логично перенести отработанные и эффективные практики из рынка контекстной рекламы в проекты роботизированных обзвонов.
Как сделать разговор естественным за пять шагов 

Шаг 1. Ставим себя на место робота

Перед стартом проекта команде продаж надо поставить себя на место робота и попробовать пообщаться с потенциальными клиентами по предполагаемому сценарию. Желательно сделать хотя бы несколько десятков звонков. 

Шаг 2. Измеряем конверсию 

В ходе такого эксперимента стоит отметить, какой процент клиентов из базы ответит на звонок, вступит в диалог и дойдет до целевого действия (покупки или готовности ознакомиться с товаром). Конверсия зависит от того, насколько хорошо вы выделили аудиторию и как построили сценарий. 

Шаг 3. Даем боту имя 

Не лишним будет придумать боту имя — мы верим, что это тоже влияет на конверсию. Как назовешь корабль, так он и поплывет. 

Шаг 4. Привлекаем внимание 

Чтобы привлечь внимание клиента к товару или услуге у вас будет 2-4 секунды. Это больше, чем в контекстной рекламе, но все равно немного. Поэтому важно попробовать несколько вариантов вводной реплики, провести А/B-тесты и выбрать работающие варианты. 

Шаг 5. Снимаем возражения 

Если у вас получилось заинтересовать потенциального клиента, то далее вам предстоит ответить на его вопросы или снять опасения.
Уверен, ваша команда продаж знает, как справляться с этой задачей в личном общении. При создании телефонного бота в него закладывается та же логика, его надо научить распознавать уточняющие вопросы и отвечать на них.
Для роботов в больших проектах у крупных клиентов мы, как правило, предусматриваем варианты обработки 30-50 возражений. Для небольших обзвонов я бы порекомендовал заложить ответы на 5-10 ключевых возражений.
Если все сделать грамотно, то роботы показывают конверсию, сравнимую с хорошо обученными операторами контактного центра. 
Какие технологии и фичи нужны 
Чтобы бот умел реализовывать сложные сценарии бесед и подстраиваться под ответы собеседника, нужны умные платформы для создания исходящих обзвонов, например, от Neuro.net, TWIN, Just AI.
Мы запускали телефонные NPS-опросы на платформе JAICP для страховой компании «Кардиф» и получали результативность выше, чем когда обзвоны проводились силами сотрудников.
На старте проекта для Мегафона голосовой робот Вика за 3 дня обзвонила 90 тыс. абонентов с конверсией, как у оператора. Экономия компании на услугах контакт-центра по этому проекту составила до 60%. 
Чтобы бот мог понимать вопросы пользователя и строить с ним осмысленный диалог, требуется целый набор технологий. 

ASR (Automatic Speech Recognition) — система распознавания речи. Ее задача — точно уловить, что говорит пользователь, даже если его дикция не совершенна, а на заднем плане кричит ребенок. 

NLU (Nature Language Understanding) — понимание естественного языка. Система отвечает за то, чтобы бот понимал собеседника в правильном контексте и запоминал его предыдущие ответы, чтобы не спрашивать одно и то же дважды. 

Синтез речи или Text-to-Speech (TTS) — технология преобразования текста в речь. За последний год удалось достичь значительного прогресса в том, как звучит синтезированная речь — она стала практически неотличимой от живой и может выдавать естественные интонации. Кроме того, расширился выбор голосов, которые можно использовать для синтеза, в том числе благодаря запуску первого в России маркетплейса голосов Aimyvoice. 

Раньше, когда для проекта не удавалось найти подходящую технологию синтеза речи, часто использовали реплики, заранее записанные голосом диктора. Однако при таком подходе варианты ответов бота всегда ограничены, и это увеличивает вероятность того, что рано или поздно он не справится и звонок нужно будет переводить на оператора.
Грамотное альтернативное решение — гибридный синтез, позволяющий практически бесшовно склеивать синтезированную речь и предзапись. Такая технология пока есть только у нас и Yandex.Cloud, но думаю, этот технотренд будет усиливаться. 
Чтобы сделать бота более похожим на сотрудника колл-центра, мы разработали такую фичу, как «умное перебивание».
Оно позволяет программировать логику реакции на перебивания: например, бот понимает, что его перебили, и может повторить фразу целиком или проговорить только ее часть для продолжения беседы.
В то же время, если на заднем фоне залает собака, он продолжит диалог по сценарию. Также бот не будет обращать внимание на проявления активного слушания, когда пользователь произносит междометия «ага», «угу», «ну-ну» и пр. 
После запуска робота старайтесь анализировать его работу, используя аналитические возможности выбранной платформы, и улучшать клиентский опыт взаимодействия с ним, в том числе путем A/B-тестов. 
Как получить максимум
Если вы используете роботизированные обзвоны как канал продаж: 

Выделите для обзвона целевую аудиторию. 

Уделите внимание выбору платформы для создания обзвонов. Обязательно уточните, заложены ли в тариф распознавание и синтез речи (ASR и TTS), прослушивание логов, подключение телефонии, покупка номеров. Спросите, как устроена тарификация, поддерживается ли интеграция с внешними IT-системами, есть ли шаблонные решения, технические возможности для создания сценариев и инструменты аналитики.

Разработайте качественный сценарий для обзвона. 

Осознанно выберите голос бота, так как он будет ассоциироваться с брендом компании. 

Обратите внимание на возможности гибридного синтеза и управления интонациями. 

Внедрите фичи, которое делают звучание бота естественным. 

Тестируйте, анализируйте и постоянно улучшайте работу бота. 

Фото на обложке: vectorfusionart / Depositphotos


Source link

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.