КЛЮЧЕВОЕ РЕШЕНИЕ
Проверять интерес до перевода на оператора
Вместо короткого автоинформатора с нажатием кнопки внедрили голосовой диалог. Робот уточнял интерес и переводил подходящие обращения на сотрудника.
Задача и мой вклад
Со стороны CarMoney я участвовала в запуске как директор по продуктам. Вместе с командой NAUMEN определяли требования к пилоту: понятный разговор, перевод на оператора без разрыва диалога и аналитика причин отказов.
Как улучшали сценарий
- Проверяли гипотезу, что голосовой диалог лучше вовлекает собеседника, чем автоинформатор.
- Анализировали точки отказа и уточняли формулировки реплик.
- Добавили подтверждение интереса перед повторным звонком и уточняющие вопросы перед переводом на сотрудника.
Результат: 0,4% → 1,3%
Доля звонков, переводимых на оператора, выросла с 0,4% до 1,3% — более чем втрое. Пилот запустили за три недели.
Показатель относится к переводу звонка на оператора. Он не означает такую же конверсию в оформление или выдачу займа.
Что изменилось для команды
Операторы могли сосредоточиться на заинтересованных клиентах. Первичный разбор нецелевых обращений выполнял робот; проект помог разгрузить сотрудников без сокращения команды.
ВЫВОД
Измерять пользу автоматизации на конкретном этапе
Эффект создаёт сочетание технологии, сценария разговора и постоянной проверки. В этом проекте важны качество передачи клиента сотруднику и работа с причинами отказов.
По совместному докладу CarMoney и NAUMEN. Результат командный; со стороны NAUMEN проект представляла Александра Деханова.