Контролировать тысячи звонков, экономя миллионы рублей: запуск нейросети «Bewise» в компании «Кредита нет»

Юридические услуги

B2C

Как мы помогли клиенту решить боли готовым функционалом и за минимальное время, не только избежав расширения штата, но и сократив траты на фонд оплаты труда.

Кейс

Финансы

Юридическая корпорация, занимающаяся банкротством физлиц и ИП. В зоне ответственности отдела контроля качества (ОКК) — звонки колл-центра и отдела продаж.

Компания «Кредита нет»

О клиенте

> 1 000

списано долгов

процедур

на 1 млрд. рублей

103

в разных городах России

филиала

7

штат ОКК

человек

Проблема: много звонков и мало ресурсов

Ситуации, в которых человеку нужно избавиться от долгов и начать новую жизнь, всегда разные. Между собой отличаются виды долгов и кредитов, важные обстоятельства — тип занятости клиента и банк, которому он оказался должен. Сама процедура банкротства тоже имеет массу нюансов, «путь банкрота» может быть очень разным в том или ином случае.

Так что правильная квалификация клиента — ключевой этап для такого бизнеса; в противном случае будет выбран неправильный план действий, и помочь клиенту не удастся. Поэтому менеджеру по продажам критично вникнуть в каждую ситуацию, задать все необходимые вопросы и максимально погрузиться в детали.

Соответственно, для компании предельно важно контролировать качество обработки лидов, выявлять систематические ошибки менеджеров и диалоги, где они задали не все вопросы. Нашему заказчику это мешало делать месячный объём в 7000 звонков. Даже отсекая слишком короткие звонки (менее 30 секунд для колл-центра и менее 3 минут — для отдела продаж), ОКК брал на оценку никак не больше 50% разговоров.

Теоретическим выходом из ситуации был найм дополнительных специалистов в ОКК, но руководство не рассматривало расширение штата и увеличение расходов.

Внедрение

Одним из критичных требований заказчика было быстрое внедрение: на проект отводилось 2 месяца. Но нам хватило и половины этого срока.

Также мы настроили автоматический контроль установления контакта с клиентом (стандартный набор реплик) и автоопределение целевого лида (критерии: длительность звонка и принадлежность сделки к той или иной воронке CRM). На запуск всего вышеперечисленного потребовалась неделя, пока проводились остальные настройки, этот функционал уже работал.

Первоочерёдной задачей было автоматизировать контроль квалификации клиента. Для этого мы выделили 9 вопросов клиенту, наличие которых в диалоге должен определять ИИ:

В течение следующих трёх недель были сделаны дополнительные настройки, которые позволили нейросети определять:

семейное положение

есть ли дети

какие сделки совершал клиент

какое есть имущество у клиента или супруга

есть ли у клиента автомобиль и находится ли он в кредите

презентовал ли менеджер цену

отработал ли возражения

предложил ли клиенту реферальную программу

упоминал ли клиент конкурентов.

какой официальный и неофициальный доход

какая сумма задолженности

какие кредиторы.

Результаты

1,5%

увеличилась конверсия

на

100%

проходят контроль и оценку

звонков

7

был сокращён штат ОКК

с

2,8 млн

ожидается сэкономить на ФОТ

рублей в год

3

сократилось время на проверку звонков

в

4

до

человек

около

раза

Тоже хотите сократить издержки на контроль качества продаж?

Напишите нам