Некоторые люди в мире автодилеров когда-то считали, что телефон умер как основной инструмент продаж.

Но в 2007 году компания Apple представила iPhone, что быстро изменило фаталистическое мнение, говорит Мэтт Муйленбург, старший вице-президент по автотранспорту компании Marchex, которая занимается систематическим мониторингом телефонных звонков в целях обеспечения качества.

Смартфон с различными функциональными возможностями (например, кнопками перехода к звонку с веб-сайта) придал телефону новую актуальность в торговле автомобилями, говорит Муйленбург, чья компания по анализу разговоров представила новый продукт, использующий искусственный интеллект для оценки навыков телефонных переговоров сотрудников дилерских центров.

Он называется Marchex Engage, определяет и оценивает ключевые слова, тональность голоса и интенсивность взаимодействия с клиентом, а затем предоставляет аналитическую обратную связь по входящим и исходящим звонкам дилеров. Среди прочего, новое программное обеспечение:

• Автоматически оценивает и классифицирует разговоры между покупателями и сотрудниками отдела продаж дилерского центра, используя интеллектуальный анализ разговоров.
• Определяет, какие автомобили обсуждались, и была ли назначена встреча для тест-драйва.
• Генерирует списки действий, которые позволяют продавцам сосредоточить последующие разговоры на наиболее ценных предложениях.
• Генерирует предупреждения о действиях по спасению сделки, чтобы специалист команды мог спасти упущенного лида, если разговор закончился неудачно.
• Позволяет пользователям делиться результатами разговора с членами команды и устанавливать статус для координации действий или следующих шагов.

ИИ Marchex Engage также создает упрощенные отчеты о телефонных разговорах для анализа руководством.

Это важно, говорит Муйленбург в интервью WardsAuto. На заре появления систем мониторинга телефонных переговоров «у дилеров не было времени прослушивать записи разговоров, чтобы понять, как они прошли». Теперь им достаточно просмотреть сводный отчет, созданный искусственным интеллектом.

По его словам, пилотное тестирование Marchex Engage в отдельных дилерских центрах показало 108%-ное увеличение числа продавцов, назначающих встречу с клиентом по телефону. «Продавцы работают лучше, если понимают, что руководство следит за разговорами».

Он приводит пример: клиент может позвонить и спросить о конкретной модели автомобиля, но в дилерском центре ее нет в наличии. Вместо того, чтобы сказать, что ее нет в наличии, находчивый продавец скажет: «Но у нас есть три подобных модели на стоянке». Это может привести к назначению встречи и, в конечном итоге, к продаже.

McClusky Chevrolet в Цинциннати был одним из пилотных дилерских центров, тестирующих новый программный продукт, основанный на искусственном интеллекте.

«Наличие примеров неправильных разговоров в реальном времени позволило легко обучить наш отдел продаж в тот момент, когда обсуждение только началось», — говорит генеральный директор Кит МакКласки. «Наши продавцы сразу же стали работать значительно лучше».

Телефонные звонки и цифровые текстовые сообщения сейчас являются основными каналами связи, которые используют покупатели автомобилей, говорит Муйленбург. Он считает, что эти каналы работают в тандеме для продвижения потенциальной продажи.

Например, продавец, разговаривая с клиентом по телефону, может отправить ему или ей сообщение об интересующем его автомобиле, находящемся на стоянке.

По словам Мюленбурга, в досмартфонные времена, когда телефоны теряли свою актуальность в качестве инструмента продаж, автопроизводители побуждали дилеров оттачивать навыки работы с электронной почтой.

«Производители делали акцент на электронных письмах, особенно на необходимости отвечать на те, которые присылали клиенты, потому что на многие из них не было ответа», — говорит он. «Эта проблема была решена. Но телефон был как бы забыт в процессе». Как следствие, навыки телефонного общения в дилерских центрах упали.

Это было тогда. Телефон, изобретенный в 1876 году, вернулся как мощный и, как ни странно, современный инструмент продаж. Теперь дело за тем, чтобы продавцы знали, как извлечь из него максимум пользы.

Более того, важно, чтобы руководство дилерского центра знало с помощью аналитики разговоров, что персонал использует телефон в меру своих — и его — возможностей.

Это связано с тем, что многие покупатели по разным причинам звонят в дилерский центр на ранней стадии процесса покупки. От того, как пройдет этот разговор — почувствует ли клиент доверие, прозрачность и т.п. на другом конце, — зависит, «какие дилерские центры выиграют или проиграют продажу», — говорит Мюленбург.

По материалам WardsAuto.

Комментарии экспертов

Мы обратились к представителям крупных компаний и независимым экспертам, чтобы они прокомментировали, как технологии в дальнейшем будут помогать продажам.

Андрей Кузин,
финансовый директор СберАвто

В текущих экономических реалиях, сложной ситуации на авторынке и высокой конкуренции внедрение алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения представляется очень перспективным. Анализ больших данных может помочь отделам продаж предсказывать вероятность сделки и то, как поведет себя клиент в той или иной ситуации, и в итоге повысить количество и качество этих сделок.

Существует несколько алгоритмических подходов, над которыми мы работаем и планируем внедрять, в том числе, в СберАвто с помощью лучших профессионалов в области изучения аналитики и создания алгоритмов ИИ.

Один из них — модель прогнозирования вероятности сделки на основе поведения пользователя в приложении или на сайте. Алгоритмы позволяют отследить и проанализировать действия пользователя даже на ранних этапах касания с продуктом — например, при просмотре карточек авто. Можно анализировать активность пользователей в чате: частоту и характер сообщений, длину слов и предложений, ключевые слова. Анализ этого массива данных позволит определить вероятность совершения сделки для каждого конкретного клиента.

На базе ИИ строится и рекомендательная система, ставшая привычной для пользователей самых разных сервисов. Исходя из поведения клиента в определенном периоде, сервис может делать наиболее релевантное для него предложение: в нашем случае, отображать те авто, которые могут быть ему интересны. Это в будущем позволит увеличить конверсию в лиды.

Алгоритмы ИИ способны на многое — прогнозировать сроки продажи, исходя из данных по конкретному авто, вычислять «двойников» среди объявлений, оценивать состояние автомобиля по загруженной фотографии. Развитие технологий происходит стремительно, и при правильном применении они могут значительно упростить и даже изменить привычную нам схему продажи автомобилей.

Артур Саркисян,
директор по развитию Calltouch

Искусственный интеллект — это уже давно не про далекое будущее, это наша реальность. Технологии AI  достаточно активно развиваются и применяются во многих сферах бизнеса, и в маркетинге, в том числе.

Если говорить о том, какие задачи искусственный интеллект может решать для автодилеров, то это, безусловно, прослушивание звонков. Чаще всего дилеры делают это самостоятельно, либо заказывают услуги колл-скоринга, нанимая подрядчиков. Мы убеждены, что в скором времени они смогут об этой задаче забыть и в этом вопросе полностью положиться на технологии. И это сэкономит их время и ресурсы.

Уже сегодня технологии автоматического распознавания речи и транскрибации в текст позволяют в режиме реального времени понимать, какие звонки были целевыми,контролировать менеджеров продаж и корректировать их скрипты общения с клиентами: выявить причины, по которым клиент отказался от покупки или, наоборот, триггеры в разговоре, которые к этой покупке привели. Дилеры могут составить некий чек-лист, по которым робот будет проверять звонки, делать выводы и отмечать их, как целевые или нецелевые.

2 безусловных преимущества сервисов, предлагающих подобные технологии: они сделают это быстрее и дешевле, нежели сотрудники, которых вы наймете для прослушки звонков. Скорость прослушивания звонка будет сокращаться, что положительно повлияет на скорость принятия решений дилерами.

Отмечу, что на данном этапе всё ещё важно периодически следить за тем, что робот всё тегирует верно и обучать алгоритм. Но компании каждый год совершенствуют технологии и работают над их точностью. 

Искусственный интеллект сегодня чувствует себя уверенно и в российском бизнесе, на нашем рынке есть аналогичные решения. В частности, у нас уже несколько лет есть технология Calltouch Предикт, которая позволяет понять, что происходит с обращениями: распознает речь, транскрибирует разговоры в текст и, на основании этого, позволяет автоматически тегировать звонки и выявлять целевые обращения. Также, как и наши западные коллеги, мы постоянно совершенствуем точность технологии, и уверены, что за ней будущее.

Сергей Бургазлиев,
независимый консультант по индустрии «Автомобили и транспорт»

Безусловно, данная технология, которая будет построена на анализе больших данных, со временем будет все точнее и точнее предсказывать необходимую модель поведения с тем или иным клиентом однако, необходимо отметить, что пока не сформирован пул данных (это вопрос наполнения баз), программа будет, на начальном этапе, самообучаться за счет живых людей. Тем самым распознавая верную или неверную модель поведения продавца и покупателя. Еще, необходимо учесть, что даже если линия поведения продавца была безупречной, клиент может отказаться от покупки по иным причинам, и вот это спрогнозировать, практически, невозможно.

Егор Рожков,
директор направления Клиентских данных и аналитики компании РОЛЬФ

В настоящий момент компания РОЛЬФ реализовала два пилотных проекта по использованию сервисов речевой аналитики. Оба сервиса, которые мы тестируем, «умеют» переводить аудиозапись в текст и накладывать оценочный скрипт, разработанный для конкретного направления бизнеса, будь то направление продаж, сервиса и другое. Но в текущих условиях обучить искусственный интеллект можно только с помощью опыта отрасли и сотрудников компании, где эти алгоритмы будут применяться в соответствии с Клиентским опытом, внутренними процессами и правилами. На этом мы сейчас и акцентируем свое внимание.

Наша цель — не только получить представление, доброжелательно ли общался сотрудник с клиентом, остался ли клиент доволен, получил ли он нужную информацию. Нам также нужно знать, где «не доработал» наш продавец, что он мог бы сделать лучше. Эту информацию можно выводить on-line руководителям для принятия решений — в некоторых случаях необходимо провести беседу с продавцом, в другом — даже перезвонить Клиенту для предоставления более качественной информации или условий по сделке. При этом руководителям не нужно будет прослушивать тысячи звонков. Достаточно будет увидеть удельную картину по отделам и обращаться к нужным звонкам, по которым сработал «светофор», подсвечивая точки внимания.

Наиболее полно функционал сервисов речевой аналитики мы сможем использовать после внедрения CDP-платформы. Тогда у нас появится возможность анализировать большой объем данных. Если клиент при звонке проявляет интерес к определенному товару или услуге компании — мы получим представление о его предпочтениях и при последующих контактах будем предлагать ему в первую очередь именно то, чем он интересовался. Таким образом, речевая аналитика позволит нам делать персонализированные и индивидуальные предложения клиентам.

На примере трех локаций, где реализованы пилотные проекты по внедрению речевой аналитики, мы видим тренд на повышение Strike Rate по визитам. Прежде всего этот эффект достигается за счет повышения ответственности отдела продаж в целом. Сотрудники начинают понимать, что каждый звонок оценивается, а руководители точечно и по делу «бьют в цель» при работе с зонами роста продавцов. Но весь дополняющий потенциал речевой аналитики мы сможем раскрыть после запуска платформы CDP, когда на основе предпочтений клиента в разговоре мы сможем делать ему персонализированные предложения.

Анна Уткина,
руководитель пресс-службы ГК «АвтоСпецЦентр»

Технологии на базе искусственного интеллекта в 2021 году используются не только в производстве автомобилей, но и в ритейле. Например, в этом году появился сервис, оценивающий техническое состояние автомобилей с пробегом за 10 секунд с точностью до 95%. Помимо этого, ИИ анализирует данные о стиле вождения клиентов и основные показатели движения их автомобиля, собранные при помощи телематического устройства, установленного в авто. Например, благодаря телематике дилер или страховщик точно знают, сколько километров проезжает их клиент, а также местоположение, скорость, резкое ускорение или торможение, расход топлива, неисправности автомобиля и многое другое. Пока использование искусственного интеллекта для анализа телематических данных больше популярно у страховых компаний, но постепенно эти технологии начинают использовать автодилеры. Проанализировав опыт использования автомобиля клиентом, дилер может предложить ему авто, подходящее для его манеры вождения, расхода топлива и т.д.

Также существуют специальные программные решения на основе ИИ, которые позволяют составить психологический портрет клиента. Они уже используются некоторыми дилерскими центрами. За несколько секунд искусственный интеллект при помощи компьютерного зрения считывает профиль клиента и составляет примерную характеристику каждого, кто вошел в ДЦ, эти данные добавляются в единую базу. Анализ собранных данных позволяет дилерам выстраивать индивидуальную коммуникативную стратегию с клиентами. Как результат интеграции этих программных решений дилеры персонализируют продажи и увеличивают конверсию.