Зарабатывайте до 70 500 ₽ с клиентаПартнерская программа для бизнеса, поддержка 24/7
Подробнее
Подробнее
Подробнее
Идеи для бизнесаБизнес с нуляМаркетплейсыБухгалтерияНДС 2026СправочникШаблоны документов
Идеи для бизнесаБизнес с нуляМаркетплейсыБухгалтерияНДС 2026СправочникШаблоны документов

Ещё несколько лет назад абоненты закатывали глаза от роботов на том конце провода. Сейчас же голосовые помощники никого не вводят в ступор. Роботы звонят и напоминают о скидках, консультируют по услугам и даже собеседуют кандидатов.

Голосовые ассистенты могут даже работать в связке с реальными операторами. О том, какие особенности существуют при внедрении роботов в существующие колл‑центры, расскажем в этой статье на примере реального кейса.

Предыстория

К разработчику голосовых помощников Neuro.net обратился оператор сотовой связи Tele2. Была поставлена цель — привлечь новых корпоративных клиентов Tele2 по услугам корпоративной сотовой связи.

Чтобы осуществить этот план, было решено повысить конверсию через синергию голосовых роботов и операторов контакт‑центра.

Колл-центр
Под синергией голосовых роботов и операторов понимается совместная работа, когда роботы отвечают за один аспект проекта, а люди — за другой. Такое планирование эффективнее, чем если бы колл‑центр состоял только из роботов или только из операторов

Проблема

Лидогенерация в B2B‑сегменте имеет свою специфику. Здесь компании сталкиваются с уникальными препятствиями: сложностью цикла продаж, ограниченностью перфоманс‑инструментов и базы потенциальных клиентов.

Даже при условии качественного таргетинга обработка холодных звонков остаётся сложной задачей. Дело в том, что операторам не хватает времени на качественное общение с потенциальными клиентами, не говоря уже о трудностях, связанных с человеческими ресурсами.

Поэтому сейчас всё больше компаний используют комбинированный подход при продаже услуг корпоративным клиентам. Голосового робота — для первичного выявления потребности и отработки возражений, а операторов контакт‑центра — для завершения продажи: активации номеров и подготовку документов.

Расширение команды
Привычные колл‑центры всё чаще не справляются с возникающими нагрузками. В то же время компании часто не могут позволить себе расширение команды

Реализация

Чтобы решить поставленную задачу в кейсе с Tele2, специалисты Neuro.net использовали проверенные инструменты:

  • правильно написанный скрипт (вариативность робота);
  • адаптацию скрипта под диалог оператора колл‑центра;
  • выбор диктора (включая пол, скорость речи и интонации);
  • «рулетка» офферов (для каждого звонка — свой оффер);
  • запуск кампаний в наиболее конверсионные часы.

Помимо этой задачи, удалось закрыть и другие. А именно:

  • допродажа новых голосовых сим‑карт действующим клиентам;
  • сохранение активной абонентской базы в сегменте «банкрот»;
  • продажа интеллектуальных M2M решений;
  • допродажа коробочных и облачных решений (8‑800 и КАТС);
  • информационно‑сервисные сценарии по подтверждению персональных данных согласно закону «О связи»;
  • сохранение абонентов, MNP.

В данном кейсе связка робот‑оператор показала свою эффективность в формате синергии. С помощью интеграций с системами Tele2 специалисты Neuro.net оптимизировали большую часть процесса и реализовали автоматический контроль за количеством переданных лидов.

Neuro.net
В данном проекте, кроме поставленной задачи, специалисты Neuro.net смогли решить и другие
«Перед запуском цифровой агент от Neuro.net прошёл отбор‑сравнение наряду с альтернативными способами коммуникации и доказал свою эффективность. Использование подобных передовых технологий в B2B‑сегменте не только открывает новые горизонты в управлении взаимоотношений с клиентами, но и позволяет достигать поставленных KPI как в департаменте корпоративных продаж, так и по компании в целом.

Взаимодействие между Tele2 и Neuro.net стало очередным подтверждением тому, что правильно выбранные инструменты и тесное партнерство могут привести к впечатляющим результатам».
Александр Лошкарев

Александр Лошкарев

Коммерческий директор Neuro.net
«Наше сотрудничество с Neuro.net помогло решить сразу несколько задач: получить стабильную лидогенерацию, автоматизировать ряд бизнес‑процессов, провести оптимизацию времени сотрудников и освободить квалифицированных специалистов от решения рутинных задач. Настроенный API между двумя системами позволяет передавать лиды в режиме реального времени вместе с записью звонка и транскрибацией. Стоит отметить, что именно благодаря гибкой системе взаимодействия с партнером мы успешно, а главное, быстро тестируем различные гипотезы продвижения услуг компании, меняя скрипт голосового агента. Благодаря этому мы достигаем своих бизнес‑целей».
Михаил Кононистов

Михаил Кононистов

Направление по прямым корпоративным продажам Tele2

Результаты

Благодаря грамотно собранному таргету и кастомному подходу к разработке скрипта Neuro.net удалось добиться следующих результатов: конверсия в лидогенерации составила 7,45%, а в апсейле выросла до 11%. Совокупно умные голосовые роботы разработчика охватили аудиторию до 1 млн абонентов в месяц.

Голосовой помощник
Внедрение голосовых помощников помогло выполнить поставленную задачу

Чек‑лист: каким должен быть голосовой робот

Опыт внедрения голосовых помощников в живые колл‑центры легко переносится и на другие сферы. Например, голосовые помощники активно используются в финансовом секторе, ритейле, здравоохранении, рекрутинге и образовании.

На рынке голосовых роботов существует множество решений:

  1. Простые готовые шаблоны, которые можно запустить в кратчайшие сроки. Они обладают небольшим функционалом и подходят для типовых задач малого бизнеса.
  2. Более продвинутая версия — платформы с открытым low code конструктором, где на базе готовых шаблонов возможна разработка и создание роботов без собственных команд Production и R&D. Для такого решения достаточно базового понимания построения логических схем.
  3. Кастомные решения для больших и сложных проектов. Они собраны с учетом всех пожеланий заказчика. На любом этапе в робота можно внести доработки.

Создание голосовых помощников включает в себя несколько этапов.

Определение цели и задач. Подумайте над тем, каких целей вы хотите достичь с помощью голосового робота. Возможно, вы хотите повысить уровень обслуживания клиентов или автоматизировать простые запросы.

Сбор данных. Изучите потребности и поведение вашей целевой аудитории. Определите типичные запросы, с которыми к вам обращаются пользователи. Для этого потребуются записи звонков с вашими клиентами.

Разработка скрипта. На собранных данных начинается аналитика и выстраивание логики диалога — фундаментальный процесс. Для малого бизнеса этот этап можно заменить подбором подходящего шаблона.

Интеграция с существующими системами. Для решения многих задач потребуется настройка интеграции с различными системами: базами данных, . Важно протестировать, правильно ли отрабатываются занесения данных в нужные системы.

Тестирование. Проведите всестороннее тестирование голосового робота в различных сценариях, чтобы удостовериться в его правильной работе.

Мониторинг и оптимизация. Вместе с разработчиком регулярно отслеживайте работу голосового робота и анализируйте показатели эффективности. Вносите необходимые изменения на основе пользовательского опыта и отзывов.

Обратная связь и регулярное обновление. Собирайте обратную связь от клиентов и сотрудников о работе голосового робота. Внедряйте регулярные обновления и улучшения на основе собранной информации.

Особенно важно, чтобы скрипт был персонализирован. Робот должен уметь обращаться по ФИО, повторять номер абонента, называть дату обращения, номер заявки и многое другое. Озвучивание этих переменных делает голосового помощника не отличимым от живого оператора.

Помимо этого, у робота должен быть чёткий приятный голос. Он поможет расположить абонентов и улучшить их пользовательский опыт. Чтобы голос робота нельзя было отличить от голоса человека, разработчики используют разные хитрости. Например, делают так, чтобы робот вёл себя как человек: перебивал, запинался, покашливал или вежливо переспрашивал.

Данные разработки помогают создавать человекоподобных голосовых помощников. Они намного лучше справляются с поставленными задачами.

Речевая аналитика <nobr>от Т-Банка</nobr> — платформа на основе машинного обучения

Предложение Т‑Банк

Речевая аналитика от Т‑Банка — платформа на основе машинного обучения
  • За 5 минут обрабатывает тысячи звонков и подсвечивает те, на которые стоит обратить внимание
  • Увеличивает конверсию в продажи и снижает расходы на персонал
  • Повышает лояльность и LTV клиентов
Узнать больше

АО «ТБанк», лицензия №2673

Александр Лошкарев
Александр Лошкарев

Вы используете голосовых помощников в своем бизнесе?

Комментарии проходят модерацию по правилам редакции


Больше по теме
Почему большинство внедрений AI не дают результата в бизнесе, и что работает на практике

Разбираем, почему AI‑внедрения часто не приносят результат, и показываем рабочие решения на реальных кейсах. В статье — 3 способа использовать искусственный интеллект для роста прибыли и снижения затрат

Новости