Контроль качества с помощью голосового бота: лучший способ получить обратную связь

Любая компания, занимающаяся прямыми продажами, всегда должна держать «руку на пульсе» своей аудитории. Для того, чтобы сформировать эффективную стратегию производства и продвижения продукта, вам необходимо знать:

• В чём нуждаются потребители;
• Какие особенности вашего продукта они ценят выше всего;
• Что в работе вашей компании или в качестве вашего продукта оставляет покупателю негативный опыт.

Контроль качества посредством опросов по телефону – эффективный способ с минимальными затратами получить реальные отзывы о вашем продукте. Это отличное дополнение к масштабным маркетинговым исследованиям, а в некоторых случаях проведённый голосовым ботом опрос и вовсе помогает избежать трат на такие мероприятия.

Какие методики контроля качества лучше использовать?

Как и любой маркетинговый анализ, контроль качества рекомендуется проводить по заранее определённой системе. Наша практика показывает, что наиболее эффективными являются два показателя:

• CSI (Customer Satisfaction Index). Показатель удовлетворённости клиента после контакта с вашей компанией – например, после заказа товара или услуги. При расчёте этого индекса учитывается в том числе изначальная заинтересованность потребителя в тех или иных характеристиках товара;
• NPS (Net Promoter Score). Оценка, позволяющая оценить, насколько клиенты готовы рекомендовать ваш продукт или бренд в целом своим знакомым. Таким образом выясняется также степень лояльности аудитории к бренду.

Оба показателя являются универсальными, они с успехом используются и на B2B, и на B2C рынках. Как правило, двух перечисленных оценок достаточно для того, чтобы:

• Оценить уровень удовлетворённости аудитории продуктами/услугами вашей компании и, возможно, предложением ваших конкурентов;
• Выявить причины оттока клиентов – как непосредственные, так и латентные;
• Скорректировать стратегию развития компании в соответствии с полученными данными.

И CSI, и NPS рассчитываются на основе данных, полученных непосредственно от клиентов– в том числе с помощью контроля качества по телефону. Ниже, в разделе кейсов, мы приведём пример такого расчёта и работы с дальнейшими данными.

Применение для контроля качества голосового бота

Робот для обзвона клиентов обеспечивает возможность сбора обратной связи с минимальными затратами и высокой эффективностью. Он оптимально подходит для решения этой задачи, поскольку опросы клиентов не предполагают высокой творческой нагрузки и всегда проводятся по заранее определённым сценариям.

К примеру, в Robovoice мы предлагаем в качестве базового варианта следующий скрипт контроля качества:

Точно следуя этому сценарию, робот для обзвона получает от клиента необходимую для оценки его удовлетворённости товаром/услугой информацию:

• Понравилась ли клиенту работа менеджера;
• Устроил ли его полученный продукт;
• Решил ли этот продукт задачу, ради которой приобретался;
• Готов ли клиент рекомендовать компанию своим знакомым.

Этих данных достаточно для того, чтобы провести дальнейший анализ. При этом робот:

• Работает значительно быстрее человека. Платформа Robovoice совершает 1000 звонков за полтора часа – в то время как один оператор колл-центра за это время обзвонит только 40-50 человек;
• Точно следует сценарию. Никаких ошибок, неточностей или отступлений – система аккуратно проходит скрипт шаг за шагом;
• Сразу вносит информацию в CMS. Голосовой бот Robovoice распознаёт речь и может быть интегрирован с CMS либо CRM компании. Информация, полученная в ходе звонка, сразу же будет переведена в удобный для дальнейшего анализа формат и занесена в базу данных.

При этом процент отказов из-за того, что клиенту позвонил робот для обзвона, а не человек, не превышает 10-12%. В большинстве случаев люди не сразу замечают, что с ними разговаривает автоматическая система, а иногда и вовсе этого не понимают. У нас был случай, когда Robovoice обзванивал посетителей детского клуба с приглашением записать ребёнка на мероприятие. Одна из клиенток ответила: «У меня нет ребёнка». Робот распознал ответ «нет», классифицировал его как отказ от услуги и перешёл к соответствующему пункту сценария: «Подскажите, пожалуйста, а почему?». И девушка действительно начала объяснять!

В данном случае наш клиент самостоятельно составлял скрипт для голосового бота и совершил ошибку: не учёл подобный ответ. Для того, чтобы исправить сценарий, оказалось достаточно добавить ещё один вопрос («У вас есть дети?») – при этом процент успешных контактов изначально составлял 78% с конверсией 17%. До перехода клиента на Robovoice схожие результаты показывал колл-центр, но при в 3-4 раза более высоких затратах и большем времени на обзвон всей базы.  Именно удешевление опроса клиентов без снижения охвата и конверсии является основной причиной, по которой имеет смысл рассмотреть переход на контроль качества с помощью голосового бота.

Отметим, что в сложных ситуациях – например, если клиент хочет дать развёрнутую обратную связь, задать вопросы или сделать повторный заказ – робот для звонков сразу переводит контакт на менеджера. Таким образом достигается полный охват потребностей аудитории, и компания получает комплексную обратную связь.

Практика использования голосового бота для контроля качества

Выше мы говорили о том, что контроль качества с помощью робота для звонков – эффективное и выгодное решение. Для подтверждения этого тезиса обратимся к практическому опыту наших клиентов.

Кейс 1: контроль качества в автосалоне

С Robovoice начал сотрудничать крупный сетевой автосалон, ежедневно совершающий 3000 звонков клиентам. Около половины из них – это звонки службы контроля качества. На момент начала нашего сотрудничества решением задачи занимался call-центр: наша цель заключалась в том, чтобы уменьшить бюджет без ущерба для эффективности обзвона.

Мы начали внедрение с того, что взяли сценарий клиента – тот, которым пользовались операторы колл-центра – загрузили его в Robovoice и провели небольшой тестовый обзвон. Такая проверка необходима, поскольку скрипт изначально создавался не для голосового бота, а для человека. В ходе теста мы выявили два значимых недочёта:

1. Вопросы были построены достаточно сложно, поэтому клиенты часто делали большую паузу перед ответом. Робот воспринимал её как молчание и начинал говорить, перебивая собеседника;
2. В сценарии были моменты с неочевидным переходом приоритета: несколько раз робот возвращался к вопросу, который уже был задан ранее.

Чтобы исправить ситуацию, наши специалисты скорректировали вопросы, исправили ветку приоритетов в сценарии и увеличили время ожидания ответа клиента. В результате был создан следующий скрипт:

Голосовой бот был успешно интегрирован с системами автосалона: телефонией Asterisk и CRM 1C. Система распознаёт речь клиента и сразу заносит всю информацию непосредственно в базу данных – в удобном для дальнейшей обработки виде. В результате скорость обзвона выросла в 5 раз, а затраты компании на такие звонки снизились в 3.5 раза. В абсолютном большинстве случаев робот без затруднений проводит весь разговор самостоятельно: звонок переводится на менеджера только в том случае, если клиент поставил низкую оценку и готов дать подробный отзыв.

Сам сценарий достаточно компактный и, при этом, он позволяет получить всю нужную для вычисления NPS информацию. Если предметно, то – при удачном контакте – мы получаем следующие оценки:

• Готовность рекомендовать сервис знакомым: оценка от 1 до 10;
• Удовлетворённость скоростью обслуживания: да/нет;
• Удовлетворённость сроками поставки: да/нет;
• Удовлетворённость качеством выполненных работ: хорошо/плохо.

На основании этого опроса всех клиентов можно разделить на две группы:

• Люди, давшие оценку 6 или ниже, учитываются системой как «критики»;
• Клиенты, поставившие оценку 7 или 8, считаются «нейтралами»;
• Респонденты, оценившие шанс рекомендовать продукт знакомым на 9 или выше, являются «промоутерами».

Остальные вопросы предназначены для того, чтобы уточнить оценку и получить более полную картину – в частности, определить, на каких моментах компания «теряет баллы». Далее вычисляется индекс NPS:

NPS = %ПРОМОУТЕРОВ – %КРИТИКОВ

Если NPS положительный, компания может рассчитывать на увеличение клиентской базы за счёт высокой лояльности покупателей. Если NPS близок к нулю или отрицательный, это – существенный риск оттока клиентов из-за антирекомендаций. Соответственно, увеличение NPS можно принять в качестве одного из показателей KPI, зафиксировав достижение определённых показателей в качестве одной из целей на период. Как правило, средние положительные значения индекса NPS колеблются в пределах 5-15, при этом норма зависит от рынка – например, для банков это 11, а для интернет-провайдеров всего 6. Зная нормальные показатели для своего сегмента и получая актуальные данные с помощью голосового бота, вы можете отслеживать своё положение на рынке и вовремя реагировать на снижение лояльности.

Кейс 2: контроль качества для спортивного центра

Выше речь шла о переходе от услуг колл-центра к использованию голосового бота, но всю систему контроля качества изначально можно выстроить на базе робота для обзвона. Такую задачу мы решали для спортивного центра: до начала сотрудничества с Robovoice клиент вообще не занимался сбором обратной связи о качестве услуг, не хватало ресурсов.

Наши специалисты разработали следующий сценарий:

Опрос достаточно масштабный, но за счёт того, что многие клиенты спортивного центра пользуются его услугами постоянно, процент успешных контактов превышает 60%. Стоимость одной заполненной анкеты (с учётом расходов на звонки с отказами) составляет всего 10 рублей.

При этом клиент получает минимально необходимые для расчёта CSI данные:

• Оценку работы ресепшена, от 1 до 10;
• Оценку работы центра в целом, от 1 до 10;
• Удовлетворённость стоимостью услуг, да/нет;
• Готовность рекомендовать центр знакомым, да/нет.

В результате исследования по двум оценкам рассчитываются средние баллы, из которых выводится общая взвешенная оценка уровня удовлетворённости – CSI. В дальнейшем сама оценка используется в качестве KPI для различных подразделений компании, а её отдельные составляющие помогают определить «узкие места» и справиться с проблемами, укрепив позиции компании на рынке.

На сегодняшний день возможностей Robovoice вполне достаточно для того, чтобы голосовой бот мог в полной мере заменить первую линию колл-центра. После интеграции с CRM робот для обзвона может свободно использовать любые сведения из базы данных компании: обращаться к клиенту по имени, пользоваться историей его посещений и т. д. В конечном счёте абонент может вовсе не заметить, что разговор ведёт не человек – а стоимость одного контакта для компании будет в 3-4 раза ниже, чем в случае с колл-центром.