Искусственный интеллект для выявления негативных эмоций в звонках менеджеров в Битрикс24

1. Пример бизнес-сценария: плюсы от внедрения ИИ

Допустим, вы владеете бизнесом и продаете различные товары или услуги. Рабочий процесс ведется в Битрикс24.

Каждый день ваши менеджеры из отдела продаж прозванивают клиентов через SIP АТС, а контроль звонков выполняют сотрудники отдела контроля качества (ОКК).

На основе данного анализа формируется KPI, а также отслеживается эффективность продажников.

Звонков за день может быть очень много, а сотрудникам ОКК обязательно нужно их послушать и это занимает немалое количество времени.

В какой-то момент коммуникаций станет так много, что менеджеры перестанут успевать все проверить.

Тогда придется либо расширять штат, что понесет за собой дополнительные затраты, либо воспользоваться другим решением - подключить к работе искусственный интеллект.

Помимо сокращения времени на анализ коммуникаций, ИИ решит еще и задачу автоматизации рутинных действий.

По сути, менеджеру ОКК требуется прослушать запись звонка (или прочитать переписку), выявить негативные моменты и дать оценку работе продажника.

А с этим ИИ прекрасно может справиться. Проверяющему останется только провести финальную работу над ошибками и зафиксировать результаты.

Итак, разберем работу и настройку интеграции Битрикс24 и искусственного интеллекта на платформе Пинкит.

2. Снижаем трудозатраты при помощи ИИ: принцип работы и настройка интеграции в Пинкит

Мы протестировали работу интеграции на отделе контроля качества нашей компании.

В отделе работает два человека, в обязанности которых, в том числе, входит оценка качества коммуникации с заказчиками.

Результаты были отличные. После внедрения интеграции Битрикс24 и ИИ трудозатраты сотрудников ОКК снизились приблизительно на 60 часов в месяц, а это более чем 700 часов в год.

Для начала поясним, как выполнялась оценка звонков до использования ИИ.

Продажники общались с заказчиками по скриптам, расписанным по пунктам.

Если менеджер проговаривает какой-либо из пунктов, то получает один балл, если нет - ноль баллов.

После прослушивания звонка сотрудник ОКК проставляет баллы по всем пунктам в электронной таблице, суммирует их и считает процент качества сделанного звонка:

Далее разберем работу и настройку интеграции.

Шаг первый: Откуда

Откуда отправляем данные - Битрикс24, Когда - Добавление нового звонка.

Шаг второй: Инструменты

На данном этапе нужно прописать инструментарий, который будет отслеживать негативные фразы или слова в текстовой расшифровке звонка.

Здесь же можно прописать особые стоп-слова.

Шаг третий: Куда

Куда отправляем данные - Google Sheets, а также выставляем такому звонку оценку 0 по критерию "Использование негативных слов или фраз".

Подобный бизнес-сценарий снимет с менеджеров ОКК как прослушку звонка, так и создание отчета.

Далее переходим к главной задаче интеграции - оценке каждого звонка.

Если оценка звонка меньше определенного балла или в нем есть проблемы, выявленные при помощи ИИ, на сотрудника ОКК автоматически ставится задача для анализа коммуникации.

Резюмируем

Интеграция Битрикс24 и искусственного интеллекта снимает с сотрудников значительную часть рутинного труда, а также помогает более качественно провести анализ звонков.

Плюс, как мы убедились на собственном примере, существенно экономятся трудозатраты отдела контроля качества.

Протестировать данную интеграцию вы можете зарегистрировавшись в личном кабинете по ссылке: https://lk.pinkit.io/register.

Если у вас есть вопросы, пишите нам в Телеграм или WhatsApp.

Алексей Окара,
продакт-менеджер Пинкит