C одной стороны, преимущества ИИ (искусственный интеллект, он же AI) перед человеком понятны: не спит, не болеет, не ходит в отпуск, за секунды обрабатывает огромные объёмы информации. С другой стороны, этот же самый AI выдумывает страшные истории про мультфильм «Маша и медведь» и рисует людям по шесть пальцев — ну как такому можно доверять бизнес?

Рассеиваем опасения и рассказываем, как работают специализированные нейросети и что позволяет им не только не совершать ошибки, но и исправлять их за людьми.

Нейросети «хайпанули» на генерации контента — написании текстов и рисовании картинок, — но для бизнеса важнее их умение распознавать информацию. Решения на базе GPT умеют понимать и текст, и аудио.

А я милого узнаю по походке

При этом последнее они распознают в разбивке по голосам, что позволяет им анализировать отдельно менеджерские реплики и отдельно — клиентские. При интеграции с телефонией ИИ будет знать и длительность каждого звонка, что тоже пригодится ему при анализе.

Умеют нейросети и определять эмоции (в аудио — по тональности голоса, скорости речи и изменению её громкости, в тексте — по характерным фразам, структуре предложений и частоте тех или иных частей речи).

А если нейросеть интегрировать в CRM, то она сможет учитывать информацию из сделки и карточки клиента: воронку либо этап, бюджет сделки, utm-метки, теги и многое другое. Всё это может пригодиться ей для определения сегмента клиента и атрибута «целевой/нецелевой».

Важно, что все эти параметры ИИ учитывает независимо и беспристрастно. Да, ему может потребоваться время на обучение, чтобы распознавать информацию корректно, но после внедрения вы сможете забыть про нарочно завышенные или заниженные показатели и про проблемы, которые сотрудники замолчали.

Специализированные нейросети требуется донастраивать под каждый бизнес и его конкретные нужды. Это обеспечивает «понимание» искусственным интеллектом именно вашей специфики. Например, чтобы ИИ не считал за абракадабру редкую терминологию или креативные названия брендов, в него можно загрузить «словарь» из таких слов (впрочем, в словаре могут быть не только отдельные слова, но и целые фразы). Также AI можно дообучить диалогами конкретно ваших сотрудников.

Учиться, учиться и учиться

Словарь и обучение позволят обрабатывать не только стандартные ситуации типа приветствия и озвучивания цен, но и сложные кейсы.

Так, ИИ будет понимать все составные части вашего скрипта. Возьмём пример: квалификация клиента для медицинской клиники. Обученный AI отдельно определит, спросил ли менеджер о хронических заболеваниях, об аллергии, о противопоказаниях, о прошлых операциях, так что при оценке диалога это позволит ему оценить квалификацию не в градации «зачёт/незачёт», а в процентах (подробнее в следующем разделе).

При этом AI можно научить не только положительным фразам, которые должны прозвучать, но «негативным» («стоп-словам»), за присутствие которых оценка сотруднику, наоборот, будет снижаться.

Мы разобрались, как нейросети распознают информацию. Теперь начинается самое интересное: что они с ней делают.

Внимание к деталям

Когда ИИ понимает, о чём менеджеры говорят с клиентом, он может давать диалогам оценки, а сделкам и лидам — назначать атрибуты (например, делить их на целевые и нецелевые).

А когда каждый диалог и даже каждая фаза диалога (приветствие, квалификация, презентация продукта, закрепление договорённостей и т. д.) разобрана и имеет оценку, то система может вывести сводный балл для каждого менеджера. И мы не зря акцентировали внимание на составляющих продажи и диалога: детальное распознавание позволяет давать и детальную оценку.

На выходе руководитель получает набор готовых таблиц по менеджерам, где для каждого сотрудника оцифровано качество его работы на каждом этапе. Например, менеджер Пётр на 100% выполняет скрипт приветствия, на 75% - квалификацию (хорошо задаёт вопросы, определяет причины и цели обращений, но забывает спрашивать про опыт клиента с конкурентами), а вот успешно отрабатывает возражения только в 25% случаев.

Кроме того, ИИ умеет не только оценивать, но и тегировать диалоги (например: первичный, конфликтный, содержащий обратную связь по продукту). Это позволяет настраивать отдельные отчёты или нотификации по каждому типу.

Важно, что ИИ может оценивать диалоги дифференцированно, с учётом сценария или сегмента клиента. Например, правила оценки для онлайн-школы могут быть такими: по учащимся девятых классов нейросеть будет дополнительно учитывать, рассказал ли менеджер про скидку на курс по органической химии; а родителям младшеклассников не нужно предлагать услугу подготовки к ЕГЭ.

Если ИИ интегрирован не только в телефонию, но и в CRM, то он становится не просто наблюдателем, но и полноценным участником процесса продаж.

Меньше слов – больше дела

Нейросеть сможет присваивать сделкам атрибуты, менять их статус (в т.ч. восстанавливать закрытые сделки, если они подпадают под те или иные условия) и рассылать уведомления РОПу (например, если был замечен конфликтный диалог или в «корзину» отправлена сделка с целевым лидом).

Само собой, что на основе распознанных диалогов ИИ может писать примечания и резюме к сделкам и даже ставить задачи (например, если менеджер пообещал клиенту перезвонить на следующей неделе).

И, конечно же, с помощью решений на базе ChatGPT можно тренировать менеджеров вести диалоги. Нейросеть «притворится» клиентом, только с той разницей, что она будет специально обучена на вашей специфике и «косяках» ваших менеджеров, поэтому притворяться будет действительно хорошо. Зная слабые места каждого сотрудника, ИИ будет имитировать диалоги именно на темы, которые вызывают у человека наибольшие затруднения.

В этой статье мы разобрали основные инструменты и возможности, которые позволяют нейросетям контролировать продажи и автоматизировать рутинные действия:

Резюме

распознавание письменных и голосовых диалогов

обучение и гибкая настройка под бизнес

система скоринга диалогов и сегментации сущностей CRM на основе распознанной информации

интеграция в CRM, позволяющая ИИ совершать в ней действия.

Примеры того, как эти инструменты применяются на практике и какие результаты приносят бизнесу, можно найти здесь.