Коммуникации с клиентами нужны любому бизнесу. Вне зависимости от того, каким способом они осуществляются, коммуникации обязательно присутствуют во взаимоотношениях бизнеса и аудитории клиентов, партнеров, стейкхолдеров. Именно коммуникации в каждой компании требуют огромное количество человеко-часов, и именно их в первую очередь стремятся оптимизировать, используя технологические новшества.
Немножко истории
Те времена, когда все действия были завязаны целиком на сотрудника компании, канули в лету в момент появления методов автоматизации электронных способов общения. Еmail-письма, причем не только массовые, но и личные, стали программируемыми и их шаблонные варианты отправляются через CRM, взаимодействие на сайте и в мессенджерах взяли на себя чат-боты, и до недавнего времени только телефонные звонки оставались обязательной трудовой обязанностью, для которой не было автоматизированной аналогии.
Как создать голосового робота для обзвона клиентов? Как эффективно автоматизировать бизнес-процессы?
Единственным способом автоматизировать взаимодействие с аудиторией были автоинформаторы — записанные сообщения, которые запускались после ответа абонента и озвучивали предложение. Конверсия информаторов в реальные сделки статистически невысока, так как большинство абонентов давно научились не брать трубку при звонке с незнакомого номера, пользоваться антиспам-приложениями, отсекающими массовые обзвоны, и узнавать автоинформаторы на слух. Даже привлечение звезд шоу-бизнеса для записи аудиосообщений не увеличивает интерес к ним настолько, чтобы сделать такой вид автоматизации перспективным. Но в последние несколько лет и технологии общения голосом стали доступны, что позволяет автоматизировать и одну из самых трудозатратных сфер деятельности в любом бизнесе — телефонные звонки.
Это стало возможным прежде всего благодаря развитию технологий распознавания голоса и их доступности широкому кругу пользователей. Еще в 2016 году пользователи активно тестировали программное обеспечение от Google и Яндекс, позволяющее добавлять к приложениям и телефонии распознавание речи. Первые опыты, конечно же, были не всегда удачными, речь распознавалась плохо и с большими ограничениями, однако уже в 2017 году Google открыл полноценный доступ к Cloud Speech API — технологии распознавания речи, которой пользуется и сам Google при разработке своих продуктов.
Модели нейронной сети распознают множество языков и диалектов, выдавая готовую транскрипцию сразу после завершения фразы. Чуть позже и Яндекс заявил о возможности использования распознавания речи в форме speech-to-text: в модели Яндекса выделяются несколько гипотез для распознанного слова, они сверяются с другими словами фразы, финальный текст обрабатывается для лучшей читаемости и возвращается ответом на программный запрос.
Собственно, после того, как в 2018 году все желающие получили возможность «обучать» голосовых помощников от Google и Яндекс, новая технология «пошла в народ», так как все большее количество разработчиков оказывалось вовлечено в эксперименты с голосом, и достаточно быстро нашлись и те, кто понял, как поставить технологию на коммерческие рельсы. На данный момент существует не меньше десятка SaaS-платформ, которые позволяют конструировать голосовых роботов, и для этого не нужны глубокие знания программирования.
Как сделать голосового робота и автоматизировать бизнес-процессы?
Как устроен голосовой робот
Если говорить о платформах для разработки голосовых роботов, их наполнение несильно отличается от наполнения платформ для разработки чат-ботов и прочих автоматических воронок. Конечно, существует и программная часть, обеспечивающая телефонию и распознавание голоса, однако она надежно скрыта от обычного пользователя. Устройство же робота не слишком отличается от чат-бота.
Прежде всего, робот имеет голосовые блоки, воспроизводящие аудиофайлы. Именно этими файлами робот «разговаривает». Каждый раз при выполнении заданного условия робот запускает требуемый файл, загруженный на платформу.
После проигрывания звукового файла робот переходит в режим «слушания», пытаясь услышать ответ абонента и распознать его. Распознанные слова сверяются с ключевыми словами, заданными разработчиком, и если соответствие найдено, разговор направляется в соответствующую «ветку» беседы, где проигрывается следующий аудиофайл.
Фрагмент голосовой автоворонки, выполненной на платформе LPtracker
Несколько усложняет систему по сравнению со стандартными чат-ботами тот факт, что на старте автоворонки может случиться так называемый «недозвон» (когда от абонента приходит сигнал «занято»), а во время проигрывания аудиофайла абонент может положить трубку, и для этих действий необходимо предусмотреть свой порядок обработки: будет ли ожидание между звонками, сколько раз робот попробует дозвониться до абонента, считать ли факт повешенной трубки отказом или попробовать перезвонить еще раз. Эти моменты, а также определенная сложность в подборе ключевых слов и дальнейшем «обучении» робота, и составляют основную сложность в разработке, требуя определенного опыта и навыков.
Однако небольшие сложности разработки с лихвой компенсируются полученным результатом: если логика звонка качественно проработана, аудиозаписи обработаны, ключевые слова продуманы и скрипт разговора соответствует задаче, звонок робота практически неотличим от звонка живого человека. Конверсия таких звонков зачастую превосходит конверсию звонков менеджеров колл-центра, ведь робот всегда бодр, позитивен, говорит исключительно по скрипту и только то, чему его научили, к тому же его можно озвучить в соответствии с собственными предпочтениями — например, голосом лучшего продавца или генерального директора компании.
Хотите обсудить вашу задачу?
Заполните небольшую форму и вам перезвонит наш специалист.
Обсудить задачу
Как использовать голосовых роботов?
Каждая компания, вступающая на путь поиска новых цифровых возможностей, должна представлять себе не только технологию, которую она ищет, но и тот результат, который хотелось бы получить в перспективе. Рассмотрим несколько вариантов применения голосовых роботов в разных сферах бизнеса.
Обзвон холодной базы
Первая и самая тривиальная задача, которая приходит на ум при упоминании автоматизации телефонных звонков. Что может быть прекраснее, чем взять холодную базу, до которой так и не дошли руки, и провести звонки со скоростью десять звонков в минуту? Если такую задачу поручить реальному менеджеру, он будет не только тратить время на разговор, но и на набор номера, а также попытки перезвонов, а к концу дня будет, что называется «выжат как лимон» и вряд ли станет приятным собеседником. А если говорить о базе в тысячи контактов, для ее обзвона потребуется целый колл-центр, при этом результат скорее всего будет непредсказуемым и неконтролируемым. Учитывая, что холодные звонки всегда были сложной задачей с низкой конверсией в реальные продажи, поручить эту задачу роботу будет хорошей идеей для любой сферы бизнеса.
Работа с «отказниками»
В процессе работы в каждом бизнесе накапливаются контакты тех, кто по каким-то причинам отказался от сотрудничества или просто потерялся и поля зрения менеджеров по продажам. Чаще всего менеджеры работают со стоп-листами, а вся масса старых контактов остается лежать до лучших времен, иногда снабжаемая электронными рассылками с низким процентом открытия писем. Телефоны организаций, да и отдельных специалистов, меняются гораздо реже — даже мобильные операторы давно поняли, насколько важен в современном мире номер мобильного телефона, и предлагают сохранять его при переходе к другому оператору. В связи с этим и телефонные звонки по старой базе контактов имеют гораздо больше шансов на успех, чем безликие рассылки.
Автоинформирование и напоминание
Несмотря на то, что возможности робота гораздо шире, чем возможности простого автоинформатора, его использование для напоминания о предстоящих событиях не лишено смысла. В отличие от просто записи робот поздоровается, еще раз расскажет о событии, продублирует дату и время, ответит на вопросы, если таковые появились. Например, для онлайн-школ, где многие регистрирующиеся на вебинары не могут рассчитать своих возможностей и не успевают на вебинары, а часто попросту забывают про них, внедрение такого «умного автоинформатора» сильно повышает доходимость до вебинара.
Если у вас есть резулярный входящий трафик, например, с рекламы, то часто случается ситуация, когда менеджер после выставления счета клиенту вынужден проконтролировать его получение. Для автоматизации этой задачи часто используются настройки CRM, однако здесь всегда возможен «человеческий фактор» — менеджер может банально забыть о задаче, у абонента может быть постоянно «занято», в конце концов, абоненту может быть неудобно говорить прямо сейчас, и задача все никак не завершается, а клиент тем временем неизбежно «остывает» и отдаляется от совершения сделки. Чтобы этого не происходило, для таких звонков отлично подойдет робот-«дожимальщик»: он не пропустит ни одного клиента, дозвонится до тех, у кого вечно занят номер, перезвонит тем, кому неудобно разговаривать прямо сейчас, и все это без участия сотрудника.
Быстрое реагирование на запрос обратного звонка
Все чаще на сайтах размещаются блоки заказа обратного звонка, гарантирующие, что представитель компании перезвонит в ближайшие минуты или даже секунды. Понятно, что выполнение данного обещания имеет определенные сложности, а невыполнение снижает лояльность потенциальных клиентов, ведь по такой небольшой оплошности они могут сделать выводы о компании. Многие бизнесы отказываются от обратного звонка именно по причине того, что не в состоянии обеспечить такой уровень сервиса. Использование же роботов стирает границы между возможностями крупной компании с собственным колл-центром и небольшими предпринимателями: робот перезвонит максимально быстро, узнает проблему клиента, на самые простые вопросы ответит самостоятельно, а для решения сложных передаст задачу компетентному сотруднику.
То же самое касается и заполненных форм: часто бывает, когда клиент заполняет форму заявки на нескольких сайтах, и к моменту звонка менеджера выясняется, что он уже сделал заказ у более расторопного конкурента. Автоматизация звонков, переводы на менеджера сразу после заполнения формы или звонки робота сильно снижают риски ухода к конкурентам: потенциальный клиент, заказ которого уже находится в работе, с большей готовностью ждет исполнения заказа.
Всетрчаются и ситуации, когда условия, размещенные на сайте, остаются незамеченными потенциальными клиентами. Например, если компания осуществляет доставку только в отдельные города и регионы, работает только с определенными категорями лиц или имеет специальные нишевые предложения. В этом случае многие заявки оказываются нецелевыми, так как не подпадают под условия, при этом отнимая время сотрудников. «Прослойка» в виде робота позволяет задать потенциальному клиенту уточняющие вопросы перед переводом на менеджера, что снижает нагрузку на менеджеров и позволяет им более качественно работать с целевыми заявками.
Подтверждение и перенос встреч
Человек может застрять в пробке, перемещаясь из пункта, А в пункт Б, может задержаться на предыдущей встрече, или же просто забыть о предстоящем визите. Это актуально не только для бизнес-встреч, но и для клиник, салонов красоты и других организацией, работающих по предварительной записи. К тому же не только встречи в офисе, но и онлайн-встречи в современном мире требуют подтверждения — с переходом на удаленный формат все большее число предпринимателей работает в коворкингах, до которых необходимо добраться. Звонок робота решает эту проблему без участия сотрудника — он подтвердит запись, при необходимости отменит ее или соединит с компетентным сотрудником для переноса времени встречи.
Техническая поддержка и фиксация обращений
Для компаний, осуществляющих обслуживание и поддержку своих пользователей, важно вовремя уведомить их о проблемах или профилактических работах, а также отреагировать на входящие звонки. К примеру, для управляющих компаний важно отреагировать на заявку и передать ее нужному сотруднику в течение пяти минут: прорыв трубы или засор канализации может создать серьезные трудности жильцам, и ликвидировать такие ситуации необходимо как можно скорее, ведь от этого зависит взаимодействие управляющей компании и жителей дома. На случай подстраховки от «человеческого фактора» на помощь диспетчеру приходит робот: он примет звонок, узнает имя и адрес абонента, запишет описание ситуации и самостоятельно определит, какому подразделению передать информацию.
Получение обратной связи
С развитием маркетинга в России бизнес все больше внимания уделяет удовлетворенности клиентов, и проведение автоматизированных опросов после оказания услуги или консультации уже давно не редкость. Однако для клиента такие опросы не интересны и не представляют ценности, если только это не единственный способ для недовольного клиента пожаловаться и обратить внимание на свою проблему. Довольные же клиенты, получившие от взаимодействия с компанией то, на что рассчитывали, чаще всего не оставляют отзывов и неохотно задерживаются на связи во время телефонного звонка.
Однако в случае персонального звонка от представителя компании клиенты ведут себя иначе. Во-первых, люди не склонны бросать трубку при телефонном разговоре с представителем компании, который интересуется их мнением, во-вторых, правильно заданные вопросы позволяют не только узнать что-то новенькое о компании, но и провести экспресс-интервью, большое число которых позволяет оптимизировать деятельность. Полученные роботом ответы сохраняются в записи телефонных звонков, которые могут прослушать маркетологи компании или руководители отделов.
И многое другое
Разумеется, перечисленными возможностями использование роботов не ограничивается. Автоматизировать можно практически любую точку коммуникаций, необходимым условием является лишь наличие достаточного объема звонков по данному направлению, так как индивидуальные контакты автоматизации пока еще не поддаются.
Интеграция систем
Одним из моментов, удерживающих компании от использования голосовых роботов, является то, что робот представляет собой внешний функционал, находящийся на сторонней платформе. Использование роботов сопряжено с привлечением определенных сотрудников, изучением новой платформы и т. д. Однако это неудобство можно обойти.
Первый способ обойти это ограничение — использование «сревиса-прокладки», таких как Zapier или Albato. Они предоставляют возможности разнообразных интеграций между системами. Второй способ — использовать API, благдаря чему штатный разработчик уровня junior или внешний подрядчик сможет произвести практически любые связки между системами. Наконец, третий способ — обратиться в профессиональное маркетинговое агентство, которое берет на себя все этапы разработки, начиная от подготовки скрипта и заканчивая обучением сотрудников организации правильному использованию результатов обзвонов.
Источник: aisamurai.ru
Голосовой бот + телефония на полном OpenSource. Часть 1 — создание и обучение текстового бота RU
Бот работает на принципе понятия намерения пользователя. На каждое намерение есть список заготовленных ответов. Чтобы бот мог понять намерение пользователя, необходимо обучить модель на датасете с намерениями и фразами, которые могут активировать это намерение
Намерение: Поздороваться
Возможные фразы: привет, добрый день, дратути…
Ответ: Привет
Намерение: Попрощаться
Возможные фразы: Пока, До свидания, Прощай…
Ответ: Пока
Шаг 1: Предобработка датасета
За основу взят датасет из открытого обучения skillbox по написанию чат бота в телеграмм, который может пообщаться с вами на тему кино. Выложить не могу по понятным причинам.
Предобработка является очень важным этапом.
Первым делом уберем все символы и цифры из текста и приведем все к нижнему регистру.
Далее необходимо исправить опечатки и ошибки в словах.
Сервара — сервера
Эта задача не самая простая, есть хороший инструмент от Yandex под названием Speller, но он ограничен по числу запросов в день, поэтому будем искать бесплатные альтернативы
Для python есть замечательная библиотека jamspell, которая неплохо исправляет опечатки. Для нее есть хорошая предобученная модель для русского языка. Прогоним все входные данные через эту библиотеку. Для голосового бота этот шаг не так актуален, так как система распознавания речи не должна выдавать слова с ошибками, она может выдать не то слово. Для чат бота этот процесс необходим.
Так же для минимизации влияния опечаток можно обучать сеть не на словах, а на n-граммах.
N-граммы, это части слов, состоящие из n букв. к примеру 3-граммы для слова привет будут
при, рив, иве, вет. Это поможет быть менее зависимым от опечаток и повысит точность распознавания.
Далее необходимо привести слова к нормальной форме, так называемый процесс лемматицизии слов.
Доброе утро — добрый утро
Для данной задачи хорошо подходит библиотека rulemma .
Так же можно из фраз убрать стоп слова, которые несут мало смысловой нагрузки, но увеличивают размер нейронной сети (я брал из библиотеки nltk stopwords.words(«russian»)), но в нашем случае лучше их не убирать, так как пользователь может ответить роботу только одним словом, а оно может быть из списка стоп слов.
Шаг 2: Преобразование датасета в понятный для NN вид
Для начала необходимо сформировать словарь из всех слов датасета.
Для обучения модели понадобится перевести все слова в oneHotVector
Это массив, которые равен длине словаря слов, в котором все значения равны 0 и только одно равно 1 в позиции слова в словаре.
Далее все входные фразы преобразовываются в 3-х мерный массив, который содержит все фразы, фраза содержит список слов в формате oneHotVector — это и будет наш входной датасет X_train.
Каждой входной фразе нужно сопоставить подходящее к ней намерение так же в формате oneHotVector — это наш выход y_train.
Шаг 3: Создание модели
Для небольшого бота достаточно маленькой модели с двумя слоями lstm и двумя полносвязными слоями:
model = Sequential() model.add(LSTM(64,return_sequences=True,input_shape=(description_length, num_encoder_tokens))) model.add(LSTM(32)) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Dense(1024, activation=’relu’)) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Dense(len(set(y)), activation=’softmax’))
Компилируем модель и подбираем оптимизитор, я выбрал adam, так как он давал лучший результат.
Шаг 4: Обучение модели
После подготовки датасета и компиляции модели можно запустить ее обучение. Так как датасет небольшой, пришлось обучать модель на 250-500 эпохах, после чего происходило переобучение.
Шаг 5: Пытаемся поговорить с нашим ботом
Чтобы поговорить с нашим ботом, надо на вход обученной модели подать правильно подготовленные данные. Пользовательский ввод необходимо обработать так же как и датасет из первого шага. Дальше преобразовать его в вид, понятный NN как во втором шаге используя тот же словарь слов и их индексы, чтобы входные слова соответствовали словам, на которых проводилось обучение.
Обработанный ввод подаем в модель и получаем массив значений, в котором присутствуют вероятности попадания нашей фразы в то или иное намерение, нам же необходимо выбрать то намерение, у которого самая высокая вероятность, это можно сделать через библиотеку numpy
np.argmax(results)
Необходимо оценить уверенность сети в этом ответе и подобрать порог, при котором выдавать пользователю failure phrases, типа — я вас не понял. Для своих целей я установил порог в 50% уверенности, ниже которого бот скажет, что не понял вас.
Далее из списка наших намерений выбираем подходящий ответ и выдаем его пользователю
P.S.: Модель можно обучить не только на основе слов но и разделяя фразы на буквы или n-граммы, в таком случае понадобится модель посерьезнее.
model = Sequential() model.add(LSTM(512,return_sequences=True,input_shape=(description_length, num_encoder_tokens))) model.add(LSTM(256)) model.add(Dropout(0.25)) model.add(Dense(len(set(y)), activation=’softmax’))
- Python
- Искусственный интеллект
- Голосовые интерфейсы
Источник: habr.com
Голосовой робот для вашего бизнеса создать самому
Почему стоит использовать голосовой робот для бизнеса? В этой той статье мы раскроем 10 причин. Научим создавать самостоятельно голосового робота – помощника привлечения клиентов в бизнес. НаУчитесь самостоятельно выполнять рассылку на все телефонные номера одновременно.
Почему стОит использовать голосовой робот для бизнеса — ТОП 10 причин
Причина 1. У вас большой объем звонков
Например, цветочному магазину, чтобы увеличить количество продаж надо проинформировать клиентов о праздничной акции. Так, к Международному женскому Дню — 8 Марта надо из базы выбрать номера, например, мужчин и загрузить в систему Zvonobot. Записать аудиоролик с предложением бесплатной доставки букета курьером к празднику. Прикрепить функцию распознавания речи.
На вопрос рОбота «интересно наше предложение?», если собеседник ответит «да», то ему автоматически отправить смс-сообщение с адресом магазина или сайта, или промокодом на заказ по 8 марта включительно. После этого запустить рассылку.
Голосовой робот для бизнеса с этой задачей справится легко!
Причина 2. У вас однотипные монотонные телефонные разговоры
- информирование о новых условиях чего-либо
- регистрация
- консультирование о графике работы
Такие однотипные рассылки — обзвоны можно смело отдавать голосовому роботу! Он справится с обзвоном в 5 раз дешевле живого оператора! Он сэкономит около 100 000 рублей за 1,5 месяца работы.
Причина 3. У вас есть холодные звонки
Все мы понимаем, что сейчас вообще в принципе есть сложность с продажами. Есть сложность с поиском менеджеров, которые не любят холодные звонки — им кажется, что они навязываются. Им кажется, что это пустая трата времени. В действительности, если он сделал 150 звонков и получил только к 3 -5 положительных откликов — и это еще даже не встреча!
Естественно, низкая конверсия — это всё ведет к стрессу и выгоранию продавца. А голосовой робот здесь проявляет себя очень хорошо!
Причина 4. Вам требуется утепление трафика
Пускай робот молотит три тысячи звонков, выберет из них 250 заинтересовавшихся и переключит их на менеджера. Менеджер дальше по утепленному трафику сможет обработать эти заявки, клиента, продать встречу или еще что-то сделать. Молотить холодную базу в 30 000 звонков для менеджера это месяцы работы, а робот справиться с этим за один день и накидает теплые контакты менеджеру. Если у вас задача утепление больших объемов холодных клиентских масс, обязательно используйте голосового робота!
Например, в связи с ограничениями, введенными из-за пандемии COVID-19, количество продаж значительно упало. Расширением спектра услуг стали заказы с доставкой на дом.
После записи аудиоролика с предложением компании и функцией «Звонок менеджеру» при нажатии цифры «1», Zvonobot отправит рассылку на все контактные номера клиентов из базы заказчика. Благодаря мгновенной переадресации заинтересованного в услуге клиента на живого оператора, менеджеры компании получат возможность оперативно договориться о месте и времени доставки и ответить на дополнительные вопросы по заказу без лишних ожиданий и звонков.
Причина 5. У вас есть сложности с персоналом
Если у вас есть желание вообще снизить свою зависимость от продавцов — смотрите в сторону голосовых роботов. Они, во-первых, разгружают менеджера, снижают напряженность, утепляют трафик. Менеджеров становятся нужно меньше, уровень стресса ниже, уровень текучки ниже — поэтому используйте голосовых роботов! Например, с сервисом Zvonobot можно решить проблему с смс-рассылкой. Не придется дёргать менеджеров с выгрузкой баз и запуском рассылок вручную.
Причина 6. Вам нужно быть на связи 24 на 7
Если у вас стоит задача быть на связи 24 часа 7 дней в неделю и на 365 дней без выходных и праздников — используйте голосового робота! В первичном приближении, в первичном информировании клиента, робот лучше, чем ничего! Часто клиенты не дозваниваются: менеджер занят, не смог взять трубку, сорвался клиент или еще что-то. Голосовой робот тут даст дополнительные 35% продаж!
Причина 7. Вам нужно устранять ожидания на телефонной линии и снижать пиковую нагрузку
Например, попробуйте дозвониться в медицинскую клинику, а еще лучше в детскую клинику с утра в ноябре или октябре месяце. Вы не сможете этого сделать — вы будете ждать в очереди под номером 10, 15, 20 — ты просто бросаешь трубку в бешенстве. С этой задачей очень хорошо справляется голосовой робот!
Причина 8. У вас большой call-центр
Если вы зарабатываете деньги тем, что занимаетесь телефонными продажами и у вас задача сокращать издержки зарплаты, налоги организации, рабочего места — голосовой робот сможет снять нагрузку с call-центра. Позволит не набирать лишнего персонала, быстрее справляться с задачами по холодному обзвону. Через 5-7 лет call-центров, в привычном понимании, уже, вернее всего, не будет. Часть функций возьмет на себя робот! Поэтому, чем раньше вы будете смотреть в эту сторону, тем конкурентнее вы будете!
Причина 9. У вас есть необходимость постоянного обучения сотрудников
Если сотрудников учишь стандартам продаж, они ходят на тренинг, изучают что-то, а по факту потом получается, что они этого не делают! Сотрудников нужно контролировать, мотивировать, удерживать, чтобы они после мотивации не убежали, чтобы выполняли скучную монотонную работу. Если есть задача избавиться от этого груза проблем — смотрите в сторону роботизации: используйте голосовых роботов они помогут!
Причина 10. Маркетинговая
Все идет к тому, чтобы быть эффективнее и быстрее конкурентов. Голосовой робот в любом случае здесь выиграет. Он обзвонит 10 тысяч потенциальных контактов и вытащить 2000 заинтересованных. Менеджер на основании этого утепленного травка сделает свои 3, 5 как будто бы холодных продаж, которых он не сделал бы ни при каком раскладе, потому что сделать 3000 звонков, это 3 месяца работы. Поэтому конкуренция здесь повышается.
Хотим мы, не хотим — будущее уже пришло! Надо суметь оптимизировать и роботизировать бизнес — процессы — это гигантское конкурентное преимущество! Просто сейчас появятся компании, которые снимут сливки за счет того, что они используют кто-то новую технологию.
Если вы решили вкладываться в этот канал коммуникации, то это можно сделать и самостоятельно.
Инструкция «Как за 10 шагов создать голосовой робот для бизнеса»
С помощью голосового сервиса «Zvonobot» можно создать самые эффективные конверсионные обзвоны. Начните с главного — определите цель! От нее напрямую зависит как будет проходить разработка голосового робота!
С помощью голосового сервиса «Zvonobot» можно создать самые эффективные конверсионные обзвоны. Начните с главного: определите цель! От нее напрямую зависит как будет проходить разработка голосового робота.
Шаг 1. Пройти регистрацию на сервисе
Или выбрать другой сервис.
Шаг 2. Собрать телефонную базу целевой аудитории
Очень хорошо, когда у вас есть большая база, например, 50 тысяч контактов. Отдавать их в колл-центр бессмысленно — они будут месяца два-три их прозванивать. А мы с помощью Zvonobot сможем быстро вычленить оттуда свою целевую аудиторию. Сделаем выгрузку всех наших клиентов с рабочей или со своей сим-карты, либо звоним в админку и говорим: «Ребята, мне нужна выгрузка за все время существования номера – тех, кто мне звонил, т.е. входящие номера». Далее копируем эти номера, заходим в личный кабинет Zvonobot через кнопочку «базы», создавая «базу», как-то её называем.
Zvonobot сам уберет дубли и сам приведет «базу» в нужный вид. Еще фишка этого сервиса в том, что он отсортировывает телефоны по региональной принадлежности. К примеру, нам не надо делать рассылку в Иркутск, нажимаем «фильтр» и оставляем здесь только номера «Москва». Подгружаем их в «базу».
Шаг 3. Понять, что мы данной целевой аудитории будем говорить
Вообще, людей бесит, когда им звонят роботы и что-то начинают рассказывать. Поэтому, чтобы люди не негативили, наша ключевая задача сделать так, чтобы человек изначально не понял, что это робот. И сделать это таким образом, чтобы человек прослушал это сообщение до конца. Больше 15 секунд ролики не слушают! Нам нужно,желательно, уложиться в 12 секунд!
Шаг 4. Сделать аудио сообщение
Можно через специальные сайты с дикторами, через звукозаписывающую студию — https://diktorov.net/ Здесь можно выбрать любого диктора с женским или мужским голосом. И чей голос вам понравится — скинуть ему текст на 12 — 15 секунд и он вам в нескольких вариациях его зачитает. Это будет стоить рублей 500.
Но мы можем это сделать это и самостоятельно и бесплатно! Надиктовываем кому-нибудь аудиосообщение в WhatsApp — заходим в Веб WhatsApp, нажимаем «загрузить», но загрузится аудиофайл в формате «ogg». Теперь нужно будет перевести это все в формат «mp3». Просто заходим в Яндекс, набираем «ogg в mp3 онлайн», через конвектор выбираем свой аудиофайл, конвертируем и сохраняем в «mp3» формате. Скачиваем и называем его как-нибудь.
Важно! Если это холодная база, то нам нужно дать какое-то объяснение откуда номер
- «Алло, здравствуйте, ваша подруга вчера была у нас на маникюре и бесплатно подарила вам …».
- «Ресторан … проводил розыгрыш среди своих постоянных гостей, чтобы узнать какой приз достался вам, нажмите 1».
Шаг 5. Подгружаем аудиоролик в личном кабинете
Например, на сервисе Zvonobot в разделе «аудиоролики» нажимаем на кнопку «рассылки».
Будьте внимательны: тут очень много настроек, которые нужно учитывать!
- «Вычесть базы» — Zvonobot вычет из общей базы 36 000 тысяч те 10 000 звонков, которые вы прозвонили вчера. Таким образом можно делать, чтобы целевая аудитория не пересекалась – вы же не хотите, чтобы одному и тому же человеку пять дней подряд звонили?
- Дальше вы нажимаете «добавить голосовое меню» из «аудиоролики» нажимаете «сохраненные» и выбираете тот аудиоролик, который создали.
- Затем функция голосового распознания. Но эта функция не всегда работает корректно, поэтому лучше закрывать на цифру, то есть, нажмите цифру:
- чтобы получить подробную информацию
- если не хотите получать наше уведомление
- если хотите связаться с администратором.
Важно: при нажатии на цифру 1 — это может быть звонок менеджеру (или вам лично), то есть рассылки, обзвоны будут идти с другого номера телефона, а здесь можно спокойно оставлять свой номер.
Менеджер, или сами, вместо менеджера «закрываем» человека:
- «Здравствуйте, поздравляем вас — вам один из трех подарков на выбор! Давайте вам забронируем столик?!»
- Либо можно через СМС, если это какой-то промокод или ссылка на сайт. Здесь мы сможем написать только 70 символов. Нажимаем «сохранить»!
Шаг 6. Нажимаем «дополнительные настройки»
ОБЯЗАТЕЛЬНО!
- Функция «название рассылки» — вводим в окошечко своё название данной рассылки;
- Функция номер отправителя» — ВЫБИРАЕМ из предоставленных в окошечке номеров
ВАЖНО! – номер, максимально приближенный к СОТОВОМУ номеру, так как люди не берут трубку с телефона, например, 495 — стационарного городского номера.
Люди должны брать трубки — это очень важный показатель!
- Функция «скорость рассылки» — это тоже СУПЕР — важное поле! Если мы закрываем на звонок менеджеру и на смс одновременно, то будет, примерно конверсия от 5% до 20% нажатия — что это значит? Если у нас в базе 1000 номеров, то пятьдесят человек, грубо говоря, из этой базы нажмет цифру 1. Мы смотрим: как быстро надо прозванивать?! То есть, 400 звонков в час — это получается Zvonobot будет производить два с половиной часа. За два с половиной часа с 50-ю людьми, мы вполне сможем поговорить. А если конверсия у вас будет выше, то менеджер ваш просто не будет успевать принимать звонки.И если у вас не стоит мини АТС для переадресации звонков, обязательно поставьте вторую линию на телефоне, чтобы отображался пропущенный звонок. Если вы закрываете только на смс, то можете ставить абсолютно любую скорость, даже максимальную — 5 800 звонков в час — это неважно, так как все, кто нажмёт на цифру 1 — получат вашу смс – ку.Ну, а если у вас рассылки цикличные, повторяющиеся каждый день и вам надо одно и то же сообщение раскидывать, — вы можете просто создать «ШАБЛОН».
- Функция «запланировать рассылку» — тоже очень важная история! Вы можете запланировать рассылку на Zvonobot ТОЛЬКО на два дня вперед, то есть, если сегодня у нас вторник, то я могу запланировать рассылку только на среду и на четверг.
ВАЖНО! Если вы ставите рассылку с 10 часов утра, то обязательно следите за количеством звонков в час. У вас, допустимо в «базе» 1000 номеров — вы ставите по 80 звонков в час, то он у вас будет прозванивать по 12 часов в сутки. Соответственно, будет звонить до десяти часов вечера, а это уже поздно и люди будут негативить!
Чтобы этого не было, можно сделать ОГРАНИЧЕНИЕ рассылки. Например, у вас в базе 10000 контактов. Zvonobot будет останавливать рассылку каждый день до 09.00 и после 17.00 – если вы поставите данное ограничение — он перенесёт звонки на следующий день с 09.00 до 17.00, пока не прозвонятся все номера. Учитывайте, что выходные он тоже прозванивает! В выходные лучше не звоните!
- Функции «умная рассылка» и «запись звонка» — вам не нужны!
Шаг 7. Создаём рассылку
Например, на завтра на 10 часов утра и нажимаем функцию «запустить рассылку».
Шаг 8. Рассмотрим админку
Что происходит, когда мы запустили рассылку? У нас есть личный кабинет, то есть, мы заходим в «рассылки» и у нас здесь будет статус «в процессе». Дальше будет статус «на модерации».
Модерация проходит довольно быстро, где-то, максимум час, если вдруг какие-то проблемы или вопросы, то мы звоним по номеру телефона слева в углу «ВАШ МЕНЕДЖЕР» помогает все сделать. Отвечают моментально. Вопросы решают быстро!
В личном кабинете мы видим количество номеров в базе:
- Всего.
- Из них «сколько прозвонили».
- Из общего количества «базы» в «стоп-листе» — это люди, которые не хотят, чтобы им звонили. Тут может быть довольно большое количество людей.
- Результативные звонки» — это те, до кого мы дозвонились. То есть, люди, которые прослушали ваше сообщение.
- «Исходящие звонки» – те, кто сразу взяли трубки.
- «Перезвонили» — количество перезвонивших будет самое маленькое количество.
Сумма «исходящие звонки» + «перезвонили» = «результативные». Если 20% людей нажали цифру 1 – то это уже очень хорошая конверсия.
Например, я потратила на 1000 звонков – 748 рублей, значит один ЛИД мне обошёлся около 8 рублей.
Шаг 9. Скачиваем полный отчет
Всех, кто нам нажал цифру 1, выгружаем в excel формат и нажимаем «скачать отчёт». Там будет папка «архив» и внутри будет два файла, из которых можно будет взять нужные номера для проработки дальнейших горячих звонков.
Шаг 10. Прослушиваем записи звонков менеджеру
и, по желанию, просматриваем: кто перезвонил, кто нажал 1.
Голосовой робот для бизнеса вы можете сделать самостоятельно на сервисе Zvonobot
или обратиться ко мне:
Я буду рада, если Вы ответите на 3 вопроса анкеты: https://forms.gle/QsyETGRUR2w6caFW6
Насколько публикация полезна?
Нажмите на звезду, чтобы оценить!
Средняя оценка 5 / 5. Количество оценок: 3
Оценок пока нет. Поставьте оценку первым.
Источник: gaikova.ru