Предиктивный обзвон снижает нагрузку на кол-центр: система автоматически набирает номера и соединяет оператора только с тем абонентом, который ответил. Расскажем, как применение искусственного интеллекта в обзвонах сокращает простои и увеличивает продажи.
Принцип работы предиктивного dialer
Технология реализуется в три этапа.
Аналитика. Искусственный интеллект — ИИ — рассчитывает вероятность ответа по следующим критериям
- Поведение клиента в прошлом
- Частота коммуникаций с компанией
- Реакция покупателя на рекламу
По результатам рассчитывается «окно» — благоприятный момент для звонка.
Оптимизация времени вызовов. Система распределяет контакты по «окнам», чтобы обзвон клиентской базы прошёл быстрее и с минимальной нагрузкой на операторов.
Распределение вызовов. Алгоритм направляет данные о клиенте свободному оператору. Он определяет оптимальное время для разговора и перечень продуктов, которые стоит предложить.
Технология работает аналогично, когда пользователь сам звонит в компанию. ИИ изучает важность контакта для бизнеса и потенциальную прибыль, после чего перенаправляет вызов на подходящего сотрудника и ставит звонок в очередь.
Система отслеживает изменения в поведении каждого пользователя. Она обновляет данные о его действиях и постоянно корректирует «окно» обзвона. В результате доля положительных звонков держится на высоком уровне.
Сравнение с другими технологиями
Перед внедрением ИИ в обзвоны рассмотрите, что предлагают другие технологии. Иногда их стоит совмещать.
- Ручной обзвон
Оператор самостоятельно набирает номера, ждёт ответа и поддерживает диалог. Минусы: нагрузка на кол-центр высокая, процесс трудоёмкий и медленный.
Единственное преимущество ручного обзвона — максимальная персонализация. Поэтому такой подход лучше оставить для обслуживания VIP-клиентов и решения сложных вопросов.
- Прогрессивный обзвон
Система набирает номер только после того, как оператор освободился. Это исключает ситуацию, когда клиент отвечает, но нет свободного сотрудника.
Технология лишь автоматизирует обзвон и перенаправляет звонки. В ней нет аналитики и прогнозирования продаж.
- Голосовой робот
Программа звонит лидам и включает голосовой скрипт, когда абонент отвечает.
Метод подходит для массовых холодных звонков и решения простых задач. Он дешевле и помогает быстро «пробежаться» по базе контактов.
Предиктивный обзвон же разгружает операторов, повышает качество и количество живых контактов. Часто эти технологии используют в комплексе.
Голосовые роботы МТС Exolve умеют
- Звонить и отвечать по заданным сценариям
- Распознавать речь
- Генерировать естественный ответ
- Отправлять SMS
Они снижают расходы на кол-центр и делают общение с аудиторией более персонализированным.
Алгоритмы предиктивного обзвона
Разберёмся, что помогает роботам предсказывать результаты обзвона. Важно: чем подробнее данные, тем точнее будет обработка.
Анализ базы клиентов
Алгоритмы изучают поведение клиента в онлайн- и офлайн-каналах
- Историю заказов и посещений сайта или магазина
- Участие в акциях
- Отклик на предыдущие звонки
На основе этих данных строятся модели, которые предсказывают лучшее время и сценарий звонка. Например
- Постоянные покупатели имеют более высокий приоритет для повторных звонков
- Для клиентов, которые покупают по выходным, звонки в пятницу работают эффективнее — алгоритм учитывает это
Сегментация помогает связываться с лидами, которые вероятнее всего дойдут до покупки.
История взаимодействий
Что учитывают алгоритмы предиктивного обзвона
- Содержание диалогов
- Время соединения
- Предпочтения покупателя
- Реакции на разные предложения
Эти сведения помогают нейросетям решать, кому звонить, и выбирать стратегии взаимодействия.
Пример: пользователь отвечал только утром и покупал товары по скидке. Значит, робот запланирует звонки на утренние часы и при действующих акциях.
Поведенческие паттерны
Система может заметить, что
- Одни покупают товар после первого знакомства с брендом
- Другим нужны дополнительные стимулы — акции, скидки
- Третьи хотят попробовать продукт перед покупкой
Через поведенческие алгоритмы определяют события-триггеры.
Например, если посетитель сайта часто сортирует товары по цене, значит, ему нужны позиции дешевле. Триггером может стать акция или скидка.
Оптимизация времени звонков
Выбор основывается на множестве параметров
- Место проживания человека
- График его активности
- Сезонность спроса
- Иногда — погодные условия
На расчётное время «окна» влияют и ресурсы компании: доступность операторов или технические ограничения. При этом система соблюдает законы — не звонит ночью или в праздники, даёт право отказаться от звонков. Это помогает избежать жалоб и улучшить качество общения.
Расчёт вероятности ответа
Система проверяет историю взаимодействия клиента с бизнесом и формирует его точный профиль. ИИ учитывает
- Тип продукта или услуги, которые приобретал человек
- Историю обращений
- Сегмент рынка, в котором работает компания
Именно по показателю вероятности ответа система решает, звонить клиенту или нет.
Интеллектуальное распределение вызовов
Предиктивная система учитывает квалификацию операторов, чтобы распределить звонки.
Обращения по частным вопросам ИИ направляет опытным менеджерам, а по общим — рядовым. Так компания использует рабочее время рационально и не теряет клиентов из-за ошибок новичков.
Автоматический выбор оператора
ИИ сам выбирает, какой сотрудник подойдёт для общения с клиентом. Так, если пользователь предпочитает разговаривать с женщинами старше 40 лет, то система найдёт кандидатуру по характеристикам персонала.
Такой подход повышает лояльность и уменьшает риски конфликтов из-за культурных различий или предпочтений в стиле общения.
Приоритизация лидов
Система распределяет звонки в зависимости от важности клиента или стоимости товара
- Постоянные клиенты первыми дозваниваются до консультантов
- Сделки с высокой стоимостью также получают приоритет
Так компания быстрее обслуживает важных клиентов и увеличивает доход.
Корректировка предиктивной системы
Программа самообучается, но её работу можно и нужно корректировать. Появляются новые методы аналитики и ведения продаж, под которые уже разрабатывают механизмы обработки данных. Поэтому корректировка нужна даже самым продвинутым ИИ-моделям.
Как внедрить предиктивную систему в компанию
Внедрение предиктивного обзвона в кол-центре проходит поэтапно.
Подготовка базы
Проведите глубокий аудит в отделе продаж и сервисных подразделениях
- Оцените эффективность инструментов, которые уже есть в компании
- Найдите слабые места
- Составьте чёткое представление о желаемом результате внедрения
Далее проверьте базу данных
- Оцените её актуальность
- Удалите дубликаты и устаревшую информацию
- Структурируйте сведения по единому шаблону
Качественная база — залог точного анализа.
Настройка и тестирование
Что нужно сделать
- Настроить интеграцию с вашей CRM через API
- Определить правила фильтрации и сортировки лидов
- Задать режим автоматического выбора операторов и процедуры обработки заявок
Запустите пилотный проект с несколькими операторами. Выберите сотрудников компании, которые будут играть роли клиентов. Подготовьте ТЗ и отыграйте сценарии.
Запуск и коррекция
Скорректируйте ошибки пилотного этапа и масштабируйтесь. Отслеживайте ход процесса, анализируйте информацию и вносите коррективы. Продумайте, как обучить сотрудников правилам работы с новой системой.
Через месяц оцените результаты. Это поможет решить, как развивать проект дальше.
Коротко о главном
- Предиктивный обзвон автоматически распределяет звонки и снижает время простоя операторов.
- Система анализирует данные о клиентах: историю взаимодействий, поведенческие паттерны. Это помогает выбирать лучшее время для звонка и добиваться ответов.
- Технология предиктивного обзвона использует аналитику и прогнозирование, чтобы быстрее обрабатывать клиентскую базу и выстраивать персональное общение.
- Для внедрения предиктивного обзвона в систему структурируйте базу данных, интегрируйте ИИ с CRM, протестируйте процессы и обучите сотрудников новым правилам работы.
