Речевая аналитика в Битрикс24: о чём на самом деле говорят с вашими клиентами

Каждый день ваш отдел продаж проводит десятки разговоров с клиентами. В этих разговорах есть всё: какие вопросы людей волнуют, что их останавливает перед покупкой, из-за чего они уходят к конкурентам. Но эта информация растворяется сразу после того, как менеджер положил трубку. Руководитель видит итог (продали или нет), а сам разговор остаётся за кадром.

Речевая аналитика превращает разговоры в данные, которыми можно пользоваться. В этой статье разберём, что Битрикс24 умеет для этого сам, а где нужна доработка, и главное: как из звонков собрать картину, о чём на самом деле говорят с вашими клиентами.

Что Битрикс24 умеет сам

Начнём с того, что уже встроено. В Битрикс24 работает BitrixGPT (раньше он назывался CoPilot). В CRM он расшифровывает звонок в текст, готовит короткое резюме разговора и заполняет поля карточки по итогам звонка. Отдельно есть функция оценки звонка: BitrixGPT показывает оценку качества разговора и проверяет, насколько менеджер следовал скрипту продаж.

Есть и агрегированный слой: в BI-конструкторе Битрикс24 доступны наборы данных с оценкой разговоров по скриптам продаж, так что часть показателей по звонкам можно вывести на дашборд. Это уже шаг от отдельного звонка к сводке, но и он построен вокруг соответствия скрипту.

То есть базовая речевая аналитика в Битрикс24 уже есть, и подключать сторонние сервисы для расшифровки не обязательно. Для контроля отдельных разговоров этого достаточно: открыли карточку, прочитали резюме, посмотрели оценку, при желании собрали дашборд по скриптам.

Чего не видно в одном звонке

Оценка отдельного звонка отвечает на вопрос «как менеджер отработал этот конкретный разговор». Это важно, но это взгляд вблизи. Руководителю часто нужен другой ответ: о чём вообще говорят с клиентами по всему потоку звонков, что повторяется из недели в неделю.

Один разговор этого не покажет, даже идеально расшифрованный. Закономерность видна только тогда, когда вы смотрите на сотни звонков сразу и замечаете, что одно и то же всплывает снова и снова.

Рис.1. Поштучная оценка звонка и аналитика по всему потоку отвечают на разные вопросы

Разница здесь как между отдельной сделкой и отчётом по воронке. По одной сделке нельзя судить о продажах в целом, для этого смотрят на всю воронку. Со звонками так же: ценность не в одной расшифровке, а в том, что видно на массиве разговоров. И этот массив в компании уже есть, он копится каждый день, просто обычно им никто не пользуется.

Что видно, когда собираешь расшифровки вместе

Когда расшифровки звонков сводятся в одну картину, проявляется то, чего не заметить поштучно: какие вопросы клиенты задают чаще всего, какие возражения повторяются, на каком этапе разговор обычно срывается и что люди спрашивают прямо перед покупкой. Несколько примеров, как это выглядит на практике (примеры условные, для наглядности):

• Представим интернет-магазин оборудования. Разбор звонков показывает, что каждый третий клиент в первую минуту спрашивает про доставку в регионы, а на сайте об этом ни слова. Вывод очевиден: добавить условия доставки на видное место, и часть звонков вообще не понадобится.
• Допустим, отдел продаж теряет сделки «на цене». Речевая аналитика показывает, что клиенты не спорят о сумме, а не понимают, что в неё входит. Проблема не в цене, а в том, как её объясняют, и лечится это правкой скрипта, а не скидкой.
• Или сервисная компания замечает в разговорах повторяющийся вопрос, которого нет ни в одном рекламном материале. Это готовая тема для статьи, поста и нового оффера, подсказанная самими клиентами.
• Представим оптовую компанию, где половина клиентов в разговоре упоминает конкретного конкурента. Из отдельного звонка это выглядит как случайность, а на потоке становится понятно, с кем именно вас сравнивают и по какому параметру, и это меняет и скрипт, и позиционирование.
• Допустим, у компании сезонный спрос. Речевая аналитика показывает, что за месяц до пика клиенты начинают спрашивать про сроки и наличие. Значит, к этому моменту стоит заранее подготовить ответы, склад и рекламу, а не реагировать постфактум.

Ни один из этих выводов не виден в отдельном звонке. Он появляется, когда расшифровки собраны и разобраны по темам. И чем больше поток звонков, тем надёжнее картина: на десятке разговоров это ещё догадка, а на нескольких сотнях уже закономерность, на которую можно опираться в решениях.

Какие решения принимает руководитель

Собранная картина это не отчёт ради отчёта, а основа для конкретных решений в разных отделах.

Продажи.По повторяющимся возражениям меняют аргументацию в скрипте и разбирают сложные места с менеджерами. Если клиенты раз за разом спотыкаются об один и тот же вопрос, ответ на него добавляют в скрипт заранее, и разговор идёт ровнее.

Маркетинг. То, что клиенты спрашивают прямо перед покупкой, показывает, чего им не хватает для решения. Эти же формулировки ложатся в рекламные сообщения и в тексты на сайте: вы говорите с рынком его словами, а не своими.

Продукт и сервис.Причины отказов, которые звучат в звонках, подсказывают, что стоит поменять в самом предложении: условия, комплектацию, сроки. Иногда выясняется, что теряете вы не там, где думали.

Сайт и контент. Частые вопросы это прямая подсказка, какой информации не хватает на сайте и о чём писать статьи. Каждый вопрос, закрытый на сайте, это звонок, который менеджеру не придётся принимать.

Смысл во всех случаях один: решения опираются на реальные слова клиентов, а не на догадки о том, что им нужно.

Речевая аналитика и контроль качества это разные задачи

Здесь важно не смешивать две вещи. Оценка звонка по скрипту, которую делает BitrixGPT, отвечает на вопрос «как сработал менеджер»: соблюдал ли регламент, что упустил. Это контроль качества, и он про сотрудников.

Речевая аналитика в том смысле, о котором мы говорим, отвечает на другой вопрос: «что нам говорят клиенты». Это про рынок и про продукт, а не про дисциплину отдела продаж. Обе задачи полезны и обе решаются на расшифровках звонков, просто смотрят в разные стороны. Как выстроить именно контроль качества звонков с помощью ИИ, мы подробно разобрали в отдельном материале: автоконтроль качества звонков в Битрикс24.

Что нужно, чтобы это заработало

Речевая аналитика собирается на записях разговоров, поэтому первое условие это подключённая к Битрикс24 телефония с включённой записью звонков. Если звонки идут мимо CRM, через личные телефоны или сторонний сервис без интеграции, разбирать будет нечего: разговоры просто не попадают в систему.

Второе это доступ к BitrixGPT для расшифровки. Он работает по пакету запросов, и на большом потоке звонков объём стоит прикинуть заранее, чтобы расшифровка не упёрлась в лимит на середине месяца.

Третье, и самое важное, это заранее решить, какие темы вы разбираете. Расшифровать все звонки подряд легко, но если не задать вопросы, на выходе получится гора текста без выводов. Польза появляется тогда, когда расшифровки разбираются под конкретные темы: возражения, вопросы о цене, упоминания конкурентов, причины отказов. Список тем со временем дополняется по мере того, как в разговорах всплывает новое.

С чего начать

Начинать стоит не с инструмента, а с вопроса, на который хотите получить ответ. Определите, что именно вы хотите узнать из разговоров: почему срываются сделки, какие вопросы задают новые клиенты, чего не хватает на сайте. От этого зависит, какие звонки разбирать (входящие, исходящие, по конкретным сделкам) и по каким темам.

Дальше включается расшифровка звонков в Битрикс24, накапливается массив разговоров, и он разбирается по выбранным темам. Нативная оценка BitrixGPT работает поштучно, а для картины по всему потоку расшифровки собирают и анализируют вместе, и эту часть удобно собрать под ваши вопросы через нейросети и вайбкод, чтобы отчёт отвечал именно на то, что важно вам.

Первый заход не обязан быть большим. Возьмите одну тему, которая волнует прямо сейчас, например причины срыва сделок, и разберите по ней звонки за пару недель. Даже такой узкий срез обычно приносит один-два вывода, которые сразу видно, как применить. Дальше объём и число тем наращивают, а речевая аналитика из разового разбора превращается в постоянный источник данных о клиентах, к которому возвращаются каждый месяц.

Итог

Битрикс24 умеет расшифровывать и оценивать звонки сам, и для контроля отдельных разговоров этого хватает. Но самое ценное появляется, когда расшифровки собраны вместе: становится видно, о чём клиенты спрашивают чаще всего, что их останавливает и почему они уходят. Эти данные лежат в ваших же звонках, их нужно только собрать и разобрать. Начать можно с одной темы и одного вопроса, а дальше речевая аналитика становится постоянным источником обратной связи от рынка, которого нет ни в одном отчёте о продажах. Хотите настроить речевую аналитику под свой поток звонков и получить ответы на конкретные вопросы бизнеса, обсудите задачу с командой Соль.

Об авторе

Карпук Василий

Основатель и директор по маркетингу и развитию в «Соль». Руководит продажами с 2008 года и внедряет CRM с 2012 года; за это время вместе с командой реализовал более 500 проектов по автоматизации бизнеса. Автор статей о продажах, маркетинге и внедрении корпоративных систем. Ведущий подкаста «Пуд Соли», где вместе с экспертами обсуждает технологии, бизнес и эффективное управление.