Выпуск

Кейс звонка на миллион долларов. Как речевая аналитика помогла не упустить сделку

Евгений Шувалов, управляющий директор компании S4b Group (ООО «Услуги для бизнеса») рассказал про кейс как система автоматического анализа звонков помогла не упустить сделку на 60 миллионов рублей во время пандемии.

Послушать выпуск

0:00 4:25
Скачать выпуск

Транскрибация выпуска

Привет, меня зовут Евгений Шувалов, я из компании S4b Group, и это новый выпуск Кейсов. Подкаста, в котором нету ведущего, и каждый раз меняются гости, рассказывая о своих кейсах. В данном случае с вами буду я. Поехали.

Речь про 2020 год, пандемия. Мы только запустили речевую модель в одной из производственных компаний. Компания российская занимается изготовлением и продажей средств индивидуальной защиты, маски. Это реально производство, несколько заводов, которые из отечественных комплектующих делают, собственно, эти маски. Очень востребованный и дефицитный продукт. Как вы помните, в 2020 году нигде их нет, все их хотят купить.

Хронология событий следующая. Один из опытных покупателей, зная прекрасно телефон своего аккаунт-менеджера, почему-то звонит не ему, а звонит на общую линию колл-центра, которая у них на сайте размещена. Снимает трубку специалист колл-центра, диалог примерно у них следующий. Здравствуйте, здрасте, я из компании такой-то, хочу кучу масок у вас заказать, выпишите, пожалуйста, счет. Она говорит, пожалуйста, секундочку, сейчас я все буду, я все устрою. Через пару минут возвращается, говорит, извините, на складе такого объема масок нет, срок изготовления два месяца, ждать будете. Он говорит, конечно, я не собираюсь ничего ждать, мне нужны маски прямо здесь сейчас, выписывайте мне счет. Он говорит, я еще раз посмотрела, масок нет, чем-то еще могу помочь. Он там ругается, бросает трубку, в общем, все как мы любим, но при этом звонок обыкновенный, минуты три он продолжается, ничего особенного.

Но у клиента сработала наша речевая модель автоматического анализа звонков по двум критериям. Первый критерий – это в том, что признак большой сделки, а второй критерий – это в том, что недовольство со стороны заказчика. И по этим заложенным правилам в речевой модели такие звонки должны автоматически попадать на рабочий стол руководителя отдела продаж.

А дальше еще интереснее получается ситуация. То есть система отработала, сообщение ушло, но ропа в этот момент нет на рабочем месте у него совещания. Видит он это сообщение через полтора часа. И прикол в том, что он знает этого клиента, он знает, что за компания, слушает звонок, все понимает, перезванивает. Ему, о чудо, удается до него дозвониться. За это время, за эти полтора часа, клиент в свое время уже запросил и получил счет на оплату на обычные какие-то китайские маски, которые ему тоже с удовольствием хотели продать. И он уже, в принципе, этот счет был готов отдать в оплату. Наш роб звонит и выясняется, что на самом деле у них... У нашей производственной компании есть необходимое количество масок на складе. И девочка из 1С просто не туда посмотрела. А счет на минуточку на 60 миллионов рублей. То есть по курсу на начало 2020 года это ориентировочно миллион долларов. Один миллион долларов. В результате у нашего клиента заказ на маски на 60 миллионов рублей. Производство загруженное. Под завязку реальными заказами. Рабочие на российском производстве платят за зарплату. И компания продолжает нормально работать, собственно, в самый ад, в кризис. А мы об этой ситуации узнаем так вот случайно, в качестве прикола, через несколько месяцев. Клиент нам рассказал об этом в переговорке. Ну и нам, конечно, супер приятно, что наш труд и наша построенная система так четко отработала.

Ну, просто на минуточку у них в день 2000 звонков. И случайно наткнуться на такой звонок в течение полутора часов после завершения практически невозможно. С этим могут справиться реально только роботы. Было приятно, что наша система дала работу стольким людям в кризис. А если вы хотите, чтобы подобная разработка была у вас, можете заказать себе такую разработку, чтобы ваши звонки автоматически отслушивались роботами по вашим методикам и правилам. Ну, фактически, где каждый диалог будет замечен, оценен.

В общем, приходите к нам в нашу компанию S4B Group. Ссылка будет в описании. А еще подписывайтесь на наш телеграм-канал, который называется Робот Робо. Ну и, конечно же, слушайте другие выпуски кейсов. До встречи, пока!

Ссылка на сайт: https://www.okkmax.ru

Ссылка на Телеграм-канал: https://t.me/Robot_Robo

Ссылка на сайт: https://www.s4b-group.ru

 

Реклама
ООО «Услуги для бизнеса»
ИНН: 7724644281
Erid: 2VtzqukFPZQ

Недавние эпизоды

Выпуск

Кейс: 4 инструмента оптового кабинета автозапчастей, которые помогут увеличить выручку

Николай Чумаков, директор компании «е-комЭКСПЕРТ», рассказал про реальные практики из проектов для дистрибьюторов автозапчастей, которые напрямую влияют на выручку, лояльность…