Nazwa organizacji jest zanonimizowana ze względu na poufność projektu. Zakres, założenia i sposób wyliczenia efektu opisujemy poniżej.
Rozwiązania dotyczące transkrypcji i implementacji AI w analizie rozmów z klientami
Transkrypcje i modele językowe automatycznie podsumowują rozmowy, wykrywają ryzyko churnu i identyfikują potencjał sprzedażowy.
Wyzwanie
Zespół nie miał systematycznej wiedzy o tym, dlaczego klienci rezygnują z usług ani które rozmowy niosą sygnał sprzedażowy - decyzje opierały się na wyrywkowych odsłuchach i subiektywnej ocenie, bez spójnych danych dla managementu.
Co zrobiliśmy
- Współtworzenie wdrożenia rozwiązań dotyczących transkrypcji i implementacji AI, wykorzystujących transkrypcje rozmów i modele językowe do automatycznej analizy kontaktów z klientami
- Zaprojektowanie automatycznych podsumowań rozmów zasilających historię klienta w CRM i budujących pełny obraz customer journey
- Stworzenie modelu wykrywania w rozmowach sygnałów ryzyka churnu i wypowiedzenia umowy
- Opracowanie modeli klasyfikacji przyczyn kontaktu na podstawie tysięcy rozmów przychodzących i wychodzących
- Zaprojektowanie struktury raportów opartej o GCP oraz budowa aplikacji dającej pracownikom stałe, codzienne raportowanie wskaźników KPI
- Rozwój aplikacji AI kontrolującej zgodność rozmów ze standardami komunikacji, w tym wykrywanie sformułowań świadczących o braku przygotowania pracownika
- Zaprojektowanie sposobu identyfikowania potencjału sprzedażowego bezpośrednio z transkrypcji i koncepcji automatycznego tworzenia leadów na podstawie treści rozmowy
Efekt
- Codzienna, mierzalna informacja dla managementu o kondycji portfela klientów
- Wcześniejsze wykrywanie sygnałów ryzyka rezygnacji, zanim klient złoży wypowiedzenie
- Ustandaryzowana jakość obsługi dzięki automatycznej kontroli zgodności rozmów ze standardami
- Nowe źródło leadów sprzedażowych generowane bezpośrednio z treści rozmów
O projekcie
Contact center obsługujący klientów w modelu abonamentowym nie miał systematycznej wiedzy o przyczynach rezygnacji ani o tym, które rozmowy niosą realny potencjał sprzedażowy - ocena opierała się na wyrywkowych odsłuchach. Wdrożenie rozwiązań dotyczących transkrypcji i implementacji AI wykorzystało transkrypcje rozmów i modele językowe do automatycznego podsumowywania każdego kontaktu, klasyfikacji przyczyn zgłoszenia i wykrywania w wypowiedziach klienta sygnałów ryzyka churnu. Zbudowano też aplikację kontrolującą zgodność rozmów pracowników ze standardami komunikacji oraz strukturę codziennych raportów KPI opartą o GCP, dającą managementowi bieżący obraz kondycji portfela klientów. Dodatkowo zaprojektowano mechanizm identyfikacji potencjału sprzedażowego wprost z treści rozmowy, otwierający nowy, wcześniej niewykorzystywany kanał generowania leadów.
Masz podobny problem w swojej firmie?
Umów się na rozmowę