11 Января 2024 SalesAI Роман Магдаленко 411 0 В избр. Сохранено

Как рассчитать экономику отдела контроля качества звонков

Полное руководство по построению процесса контроля качества звонков и по применению нейросетей, для повышения эффективности отдела продаж в СМБ.

Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

Эффективное общение менеджеров по продажам с потенциальными и действующими клиентами — один из важнейших факторов, влияющих на конверсию и успех бизнеса. Однако контроль качества такого общения часто оказывается непростой задачей для средних компаний.

В этой статье мы поделимся практическими советами для РОПа о том, как наладить процесс контроля звонков в отделе продаж. А также расскажем, как современные технологии, на базе нейросетей, помогают автоматизировать рутинные задачи и повысить эффективность работы менеджеров.

Масштаб, при котором не нужен отдел качества

Владельцы многих небольших растущих компаний считают, что им не нужно внедрять полноценный отдел качества для контроля звонков. Действительно, при нескольких менеджерах РОП может сам невольно слышать их разговоры и давать обратную связь сотрудникам по горячим следам.

Однако по мере роста компании количество клиентских звонков увеличивается, и контроль вручную становится все сложнее. Эксперты рекомендуют автоматизировать оценку звонков после достижения следующих показателей:

Более 5 менеджеров по продажам
Более 50 звонков в день в среднем
Более 300 звонков в неделю
Объем продаж от 1 млн рублей в месяц

Если ваш отдел продаж пока не достиг указанного масштаба, вы можете обойтись без полноценного отдела качества. Для экономии времени рекомендуем использовать базовые инструменты для записи звонков и выборочного анализа с помощью чек-листов. А по мере роста компании внедрять системный подход и автоматизацию контроля.

На каком этапе развития появляется потребность в отдельном юните контроля качества звонков, разберем далее.

Когда отдел контроля становится жизненной необходимостью

По мере того, как компания выходит на определенный уровень зрелости, количество звонков лидам начинает исчисляться сотнями в день, а число менеджеров — десятками. В таких условиях внедрение полноценного контроля качества становится жизненной необходимостью.

Вот типичные ситуации, когда требуется масштабирование процессов оценки звонков:

Более 20 менеджеров в компании
Более 300 клиентских звонков в сутки
Более 2000 звонков в неделю
Более 5000 клиентских разговоров в месяц
Объем продаж от ₽50 млн в месяц

При таких объемах ручной анализ каждого звонка становится попросту нереальным. Оценка 5 тысяч звонков заняла бы более 300 часов рабочего времени РОПа!

В то же время создание отдела качества требует вложений на найм и обучение новых сотрудников. Поэтому многие компании по-прежнему откладывают этот шаг.

Выходом в такой ситуации является внедрение инструментов для автоматизации контроля на базе искусственного интеллекта. Решения на базе нейросетей, как SalesAI позволяют за считанные часы оценить тысячи клиентских разговоров и сформировать качественную обратную связь для десятков менеджеров. Это избавляет от необходимости создавать целый отдел, но при этом получать все преимущества от масштабного контроля качества обслуживания.

Таким образом, использование нейросетей для анализа звонков — оптимальный вариант при растущих объемах продаж до того момента, пока бюджет компании не позволит создать полноценный отдел качества контроля звонков.

Значение контроля качества звонков для бизнеса

Контроль качества звонков — это процесс анализа записей разговоров менеджеров по продажам с целью оценки результативности общения и поиска возможностей для улучшения.

Контроль качества позволяет:

Повысить конверсию звонков в сделки на 15-25%;
Снизить потерю клиентов из-за плохого сервиса;
Выявить сильные и слабые стороны каждого сотрудника;
Разработать персональные планы обучения и развития менеджеров.

Таким образом, регулярный контроль звонков — это стратегически важный инструмент, позволяющий руководителям отделов продаж повышать эффективность бизнеса.

Типичные проблемы при организации системы контроля звонков

Контроль качества звонков в средних компаниях сталкивается с уникальными проблемами, которые могут существенно влиять на эффективность бизнеса. И при формировании такой структуры или просто процесса, рекомендуем предусмотреть следующие особенности.

1. Высокая трудоемкость ручного анализа больших объемов звонков

По мере увеличения клиентской базы количество звонков в средних компаниях растет до нескольких сотен в день. Ручное прослушивание и оценка каждого разговора требует около 10-15 минут рабочего времени аналитика. Так при 100 ежедневных звонках менеджеров на анализ уйдёт более 25 часов работы РОПа в неделю, из это 62% его рабочего времени на секундочку(!). С учетом необходимости формирования рекомендаций, отчётности и взаимодействия с сотрудниками получается неподъёмная нагрузка.Без автоматизации качественный и регулярный анализ всех клиентских разговоров становится практически невозможным.

2. Сложность обеспечения объективности экспертных оценок

Человеческие эксперты неизбежно привносят элемент субъективности в оценку звонков. Каждый воспринимает диалоги под влиянием личного опыта и предпочтений.Это ведёт к значительному разбросу при выставлении баллов разными аналитиками для одних и тех же записей звонков. Как следствие — невозможно обеспечить единые стандарты контроля для всей команды продаж.Кроме того, со временем качество работы аналитиков снижается из-за усталости и снижения концентрации. Что также сказывается на объективности и точности контроля.Без использования технологий сложно построить целостную систему оценки, которая обеспечивала бы неизменно высокое качество и объективность анализа всех звонков.

3. Ограниченные возможности для масштабирования процесса

С увеличением штата отделов продаж в средних компаниях до 20-30 человек объем анализируемых разговоров растёт до 500-800 в день. Оценить такой поток звонков в ручном режиме практически невозможно.Попытки решить проблему за счёт увеличения аналитиков приводят к росту управленческих издержек. Сложно обеспечить единообразие оценок и оперативно агрегировать данные от разных экспертов.Кроме того, возникают трудности масштабирования обучения — разработка индивидуальных планов развития для десятков менеджеров на основе анализа сотен звонков в неделю становится трудновыполнимой задачей. Без интеллектуальной автоматизации крайне затруднительно масштабировать процессы улучшения качества обслуживания в растущих средних компаниях с большим штатом менеджеров.

4. Недостаточная квалификация аналитиков

Даже при наличии штата экспертов по оценке звонков остро встаёт вопрос их профессионального уровня. Контроль качества требует целого комплекса soft skills — от развитого эмоционального интеллекта до навыков конструктивной обратной связи.Однако, редко удаётся подобрать команду, когда все сотрудники в равной степени обладают требуемым набором компетенций. А даже один слабый специалист может исказить объективность общей картины по всему отделу продаж.Так недостаток квалификации в аналитическом отделе становится существенным барьером на пути повышения качества обслуживания клиентов в компании в целом.

5. Сложность составления качественной обратной связи

Помимо оценки звонков, от суперайзеров требуется предоставление развёрнутой обратной связи и персональных рекомендаций каждому из десятков менеджеров. Подобные задачи требуют колоссальных временных затрат.К примеру, на написание практических советов по развитию навыков на основе реальных звонков для одного менеджера уходит минимум 30 минут работы супервайзера. А в течение месяца таких случаев набирается более сотни. Как итог — перегрузка отдела контроля и снижение качества предоставляемых рекомендаций.

6. Низкая вовлечённость менеджеров в анализ

Ещё одна критическая проблема — отсутствие заинтересованности рядовых менеджеров в изучении результатов оценки разговоров и работе над рекомендациями супервайзеров. Зачастую сотрудники воспринимают это как формальную обязанность или как залезание в свой огород.В итоге, дорогостоящая работа отдела качества не приносит желаемого эффекта в виде повышения мотивации и навыков персонала. А главная цель — рост качества обслуживания клиентов — не достигается.Таким образом, без внедрения технологий, способных решить обозначенные проблемы, невозможно выстроить масштабную и эффективную систему анализа и повышения качества клиентских коммуникаций в современных условиях.

Эффективные методы оценки разговоров

Исходя из типичных проблем, мы подготовили для вас список эффективных методов контроля качества звонков, позволяющих упростить этот процесс:

Запись всех входящих и исходящих звонков менеджеров с использованием специального ПО.
Выделение ключевых показателей для оценки, например процент соблюдения скрипта в звонке, соотношение слушал/говорил, среднее время разговора, оценки вовлеченности клиента и т.п.
Автоматизация анализа записей звонков с использованием нейросетей.
Формирование персональных планов обучения для каждого сотрудника на основе анализа записей его разговоров.
Регулярный диалог РОПа с сотрудниками об итогах контроля звонков, мотивация к улучшению показателей.

Как видно, комбинация инструментов, метрик и человеческого подхода позволяет в разы повысить эффективность процессов контроля качества. Давайте подробнее остановимся на том, как технологии могут помочь в решении указанных задач.

Для того чтобы контроль качества звонков был эффективным и приносил реальные результаты, необходимо использовать проверенные методики и технологии. Вот некоторые из наиболее эффективных подходов.

Проверенные методы

Стандартизация Процессов: Создание четких и последовательных процедур оценки звонков упрощает их анализ и улучшает общее качество. Используйте чек-листы проверки качества разговоров менеджеров. На каждом этапе продаж должен быть свой чек-лист. В следующей статье мы подробно расскажем, как правильно составлять чек-листы, которые подходят для контроля качества как людьми, так и нейросетью.
Использование SMART-целей: Установление конкретных, измеримых, достижимых, релевантных и временно ограниченных целей для каждого этапа звонка или встречи.
Технологии Анализа Данных: Применение инструментов для анализа данных звонков, таких как распознавание речи и анализ тональности, предоставляет ценные инсайты о качестве общения.
Регулярное Обучение и Коучинг: Обеспечение постоянного профессионального развития сотрудников, включая тренинги и мастер-классы по навыкам общения.
Применение нейросети SalesAI: может стать ключевым элементом в процессе контроля качества звонков. С его помощью можно автоматизировать сбор и анализ данных, обеспечивая более точную и объективную оценку. Интеллектуальный анализ поможет выявить как сильные, так и слабые стороны в общении с клиентами, а также предоставит рекомендации по улучшению.

Как стать Data Driven Директором по продажам, наш канал в Telegram: VP of sales.

Помощь технологий в автоматизации контроля

Читайте далее, полную статью>

В избр. Сохранено