Автоматизация контроля отдела продаж с помощью искусственного интеллекта в Битрикс24

1. Работа отдела продаж и коммуникация с клиентами

Как обычно выглядит стандартный отдел продаж и рабочие процессы в нем?

Представим себе стандартный офис, где трудятся несколько менеджеров по продажам, а весь процесс контролирует начальник подразделения.

Первое, что необходимо предусмотреть в такой трудовой деятельности — это канал связи, позволяющий контактировать с клиентами с помощью переписки.

Бывают случаи, что дозвониться до абонента с первого раза не получается, поэтому всегда должна быть возможность оставить ему сообщение.

Для решения такой задачи используется открытая линия. С ее помощью можно отослать нужную информацию клиенту в Телеграм или WhatsApp непосредственно из Битрикс24.

Диалог сохранится в живой ленте сделки. Выглядит диалог как открытая линия Wazzap:

Данные из переписки также уходят в чат сделки:

Подробнее об интеграции WhatsApp или Telegram с чатом сделки Битрикс24, которая еще и отправляет руководителю уведомления о наличии неотвеченных обращений заказчика, читайте здесь.

Второе, что необходимо для рабочего процесса — это оценка качества звонков.

Оценивать необходимо и входящие, и исходящие звонки.

Один из главных критериев, по которому должно определяться качество — содержательность беседы.

К примеру, если менеджер попал на автоответчик, то этот звонок считается нецелевым.

Также отделу продаж нужно стремиться к сокращению количества недозвонов.

Сейчас многие люди не принимают вызов при звонке с неизвестного номера.

Поэтому клиент должен понимать, кто и зачем ему звонит.

Для этого перед звонком отправляем сообщение в Ватсап или Телеграмм из открытой линии.

При таком раскладе шанс ответа на звонок гораздо выше.

Вопрос также можно будет обсудить и в переписке.

Кейс об искусственном интеллекте (YandexGPT) для ответов клиентам по почте в Битрикс24 читайте в статье.

И как нам все это проконтролировать?

За один рабочий день звонков и диалогов могут быть сотни.

Один руководитель отдела не справится одновременно с помощью менеджерам при контакте с клиентами и оценкой качества всех звонков.

Как вариант, можно создать специальный отдел для проверки качества — ОКК.

Первое что приходит в голову владельцу бизнеса — это довольно большие затраты, и это действительно так.

Но представим, что все удачно удалось организовать. Менеджеры справляются со своей работой и качество звонков выросло.

Тогда мы подходим к следующей проблеме — рост числа звонков.

Работники начинают загружаться сильнее, и могут не успевать качественно выполнить проверку или вовремя ответить клиенту.

Выход в такой ситуации — расширение штата, а это опять траты средств.

Кейс о получении текстовой расшифровки ZOOM-встречи в событие календаря Битрикс24 для совещаний читайте здесь.

Решить такую задачку лучше всего с помощью привлечения нейросетей и искусственного интеллекта.

Это существенно сэкономит средства и время вашему бизнесу, плюс исключит количество ошибок из-за человеческого фактора.

Даже если у вас уже есть ОКК, то его не придется расформировывать.

Искусственный интеллект — это в первую очередь ассистент менеджера, а не его прямая замена.

Кстати, вам может пригодиться наш кейс о создании контента для маркетинга в задачах Битрикс24 с помощью нейросетей YandexGPT 2 и YandexART (мы писали об том здесь).

2. Интеграция Пинкит с искусственным интеллектом

Рабочий процесс будет выглядеть следующим образом:

Допустим, в отдел поступила входящая заявка. В этот момент в Битрикс 24 создается сделка и переходит на стадию "Открытая линия".

Через нее же отправителю уходит сообщение.

Далее один из менеджеров по продажам связывается и разговаривает с клиентом.

Запись данной коммуникации сохраняется в Битрикс24 в разделе Телефония > Детализация звонков.

Следом к процессу подключается нейросеть, которая расшифровывает запись звонка и переводит его в текст, который отображается в живой ленте сделки.

Есть вариант делегировать искусственному интеллекту еще и оценку качества звонков. Но этим может также заниматься и ОКК.

Как бы то ни было, отделу контроля качества теперь не нужно прослушивать все звонки, так как все нерелевантные отфильтровываются.

К тому же по текстовой расшифровке звонка сразу можно заметить наличие или отсутствие нарушений регламента коммуникации с клиентом.

Для более усовершенствованной автоматизации с YandexGPT, которая будет оценивать звонок по расшифрованному тексту, нужно будет настроить вторую интеграцию.

В нее можно добавить ключевые слова, по наличию которых и будет определяться качество выполненной работы.

3. Настройка интеграции Битрикс24 с Yandex SpeechKit

Шаг первый: Откуда

Откуда получаем данные - Битрикс24, Когда - “Дело-создание” (звонок). Тут же можем назначить ответственного.

Шаг второй: Инструменты

Инструмент “Получить информацию о звонке”

Используем API-запрос методом GET с URL: /voximplant.statistic.get?filter[CRM_ACTIVITY_ID]={{source.ID}}.

Инструмент “Проверка, есть ссылка или нет”

Используем инструмент "Проверка". Укажем название поля, содержащего входящие данные: step1.result.0.CALL_RECORD_URL.

Условие проверки - “Не пустое значение”, действие, которое необходимо выполнить в зависимости от результата проверки - “Продолжить”, если проверка пройдена.

Инструмент ”Тип элемента”

Настраиваем сопоставление по полю source.OWNER_TYPE_ID - это идентификатор связанной сущности CRM, к которой привязано дело.

Это необходимо для выгрузки расшифровки звонка именно в ту сущность, в которой совершался звонок (в нашем случае достаточно сопоставить только сделки).

Инструмент “Скачать файл”

Используем инструмент “Скачать файл” для получения аудиозаписи звонка. Для этого необходимо выполнить запрос методом GET по урлу {{step1.result.0.CALL_RECORD_URL}}.

Инструмент “Распознать речь”

Используем нейросеть Yandex SpeechKit для расшифровки аудиозаписи звонка.

Она отправляет запрос в Yandex SpeechKit на распознавание аудио и получение текстовой расшифровки записи. Указываем URL: {{step2}}.

Шаг третий: Куда

Куда отправляем данные - “Битрикс24”. Это должен быть тот же портал, что мы выбирали на первом шаге, подключаем к нему доступ.

Текст записи звонка выгружаем в таймлайн сделки.

Шаг четвертый: Сопоставление данных

Настраиваем сопоставление:

ID элемента соответствует ownerId - идентификатору элемента основной сущности, к которому привязано дело.

Тип элемента указываем {{step5}}.

Комментарий - {{step3}}.

Автор комментария - ID пользователя, от кого будет создан комментарий.

Шаг пятый: Запуск

Даем интеграции наименование, задаем периодичность запросов данных, время отправки первого запроса (или выборку за все время) и запускаем.

Готово!

Если у вас есть необходимость улучшить качество работы ваших продажников, вы можете самостоятельно настроить интеграцию по нашей инструкции в личном кабинете Пинкит, зарегистрировавшись по ссылке: https://lk.pinkit.io/register.

Алексей Окара,
основатель Пинол и продакт-менеджер Пинкит