ИИ в деле: как снизить нагрузку на маркетолога и правильно квалифицировать 100% звонков. Кейс Авилона

Наши коллеги из Авилона поделились интересным кейсом использования искусственного интеллекта в качестве помощника маркетолога. Как не переплачивать подрядчикам за нецелевые лиды, не тратя 40 человекочасов в месяц — рассказали в статье. Спойлер — ИИ Ассистент квалифицировал звонки не хуже человека, а контрагент согласился со 100% нецелевых лидов.

О компании

Авилон — лидирующая автомобильная группа в России. Компания развивается динамично и занимается продажей более 50 автомобильных брендов на российских рынках. У компании большие обороты и много каналов лидогенерации, эффективность которых постоянно тестируется и отслеживается. Об одном из них пойдет речь в статье. Вот что рассказывает Андрей Каменский, директор по маркетингу АГ «Авилон».

Как делать лиды на прозвоне холодных номеров

Один из наших каналов лидогенерации — это прозвон номеров телефонов, которые передает нам агентство.

Для этого в компании выделяется ежемесячный бюджет, и Авилон платит только за целевые лиды. Чтобы оставаться в рамках бюджета и не сливать его впустую, маркетолог прослушивает звонки и руками проставляет им квалификацию.

Раньше на прослушивание уходило порядка 40 часов в месяц. Это огромное количество времени, которое маркетолог мог бы потратить на стратегические задачи. Подключив ИИ Ассистента, мы смогли высвободить время специалиста и быстрее квалифицировать звонки. За 2 месяца использования мы обучили ассистента и получили до 98% точности. 

«Искусственный интеллект – это уже неотъемлемая часть стратегий многих компаний, с его помощью повышается эффективность бизнес-процессов, улучшается качество обслуживания клиентов, создаются инновационные решения», — резюмирует Андрей Каменский, директор по маркетингу АГ «Авилон».

По словам эксперта, компании важно находить практическое применение ИИ, так как он автоматизирует рутинные и повторяющиеся задачи. Это позволяет снижать трудозатраты, ускорять выполнение операций, экономить время и ресурсы. А сотрудники, работающие с высокими технологиями, становятся более вовлеченными в поиск новых решений и улучшение существующих процессов.

Маркетолог счастлив, что больше не нужно напрягать лапки ушки, а нам — переплачивать в случае, если маркетолог ошибся.

Проблема

Есть канал лидогенерации, на который выделен определенный бюджет. Выходить за рамки бюджета нельзя, при этом есть опасение, что нам принесут много нецелевых лидов — бюджет сольем, а KPI отдела маркетинга не выполним.

Как мы решали этот вопрос раньше?

Маркетолог прослушивал звонки и самостоятельно квалифицировал лид по скрипту. 

Боль маркетолога

На прослушивание уходило до 40 часов в месяц. Это монотонная рутинная работа, которая не драйвит. Хотелось освободить время на более стратегические задачи.

Возможные варианты решения

Мы уже присматривались к одному из продуктов Calltouch — Предикту, который транскрибирует и тегирует звонки. Это помогло бы оптимизировать процесс квалификации лидов, но при этом все равно требовалась помощь человека.

Другой путь

Пока думали над выделением бюджетов на Предикт, в Calltouch анонсировали новый продукт — ИИ Ассистент. Механика чем-то напоминает Предикт, но при этом продукт более «‎самостоятельный»‎ — он сам квалифицирует лид и даже отправляет уведомление ответственному лицу в течение получаса после звонка, если сделка сорвалась по вине менеджера.

То есть мы можем получить сразу два бенефита:

1. Квалифицировать звонки автоматически и полностью высвободить ресурсы маркетолога.
2. Возвращать клиентов на линию продаж, если менеджер отработал звонок некачественно.

Мы решили — внедряем!

Процесс

Прикрутить ИИ на сайт и обучить его квалифицировать лиды так же, как делали бы это мы — задача со звездочкой. На это требовалось время. Мы прошли через 2 итерации, со второй — ИИ работал уже так, как нам нужно.

Как выглядит квалификация с помощью ИИ Ассистента в ЛК Calltouch сейчас

Итерация первая

Настройка модели заняла неделю. В это время ИИ Ассистент учился нашим скриптам и алгоритмам квалификации лида. Чтобы обучить искусственный интеллект, мы скормили ему 400 звонков с проставленными тегами — целевой/нецелевой лид. А после — прописали нужные источники трафика и запустили инструмент в работу. 

Важное уточнение. Мы добавили и другие условия. Например, если звонок сбрасывается, его нет в системе или колл-центр соединяет клиента не с тем отделом — ИИ Ассистент квалифицирует звонок как нецелевой.

В первую неделю после запуска мы получили точность 87%. 

Итерация вторая

Как было сказано выше, ИИ учился на основе звонков, которые квалифицировал маркетолог в компании. Мы решили, что для того, чтобы добиться максимальной точности, нужен третий взгляд на ситуацию. Так ребята из Calltouch подключили свою команду, прослушали сотни звонков и внесли некоторые корректировки. А после — скормили новые данные ИИ Ассистенту и снова запустили его в работу.

Вторая итерация стала успешнее — теперь точность квалификации лидов ИИ Ассистентом достигла значений 95-98%. 

Качество оценки ИИ стало равняться качеству оценки тех же звонков живым человеком (с поправкой на то, что человек в ресурсе — не устал, не голоден, не болен и так далее).

Дополнительные бенефиты

Безопасность данных — то, за что переживает каждый маркетолог. Чтобы контрагент сам мог посчитать и свериться с тем, сколько целевых лидов привел, нам нужно было давать доступ в кабинет Calltouch. При этом хотелось бы, чтобы контрагент не мог посмотреть другие отчеты, бюджеты и источники трафика.

С ИИ Ассистентом мы решили и эту проблему. Теперь мы предоставляем доступ к журналу звонков, причем по конкретному источнику трафика, а номера отображаются в зашифрованном виде.

Итоги

С помощью ИИ Ассистента нам удалось:

— Снизить нагрузку на маркетолога. Освободилось около 40 человекочасов в месяц.

— Квалифицировать звонки точнее, исключив человеческий фактор.

Такие данные мы получали, когда звонки обрабатывал маркетолог

Такие данные мы получили с внедрением ИИ Ассистента

— Достигнуть большего понимания с подрядчиком. Контрагент согласился со 100% нецелевых звонков.

В планах подключить ИИ Ассистент к другим площадкам, которые обеспечивают нам лидогенерацию трафика. Один раз попробовали, понравилось — будем раскатывать дальше.