ИИ оператор коллцентра на входящих звонках

Керамова Кира
Хочу познакомить вас с новым сотрудником коллцентра. Да, это ИИ-агент. Хотел ее назвать Кира Могранитова. Работает она у нас с сегодняшнего дня и отвечает на все звонки от новых клиентов:
  • отвечает на стандартные вопросы;
  • консультирует по наличию товара;
  • квалифицирует клиента;
  • оформляет заказы.

Хафизов Рустам
Директор
3 400 из 4 000 заявок нецелевые
Для нас это очень нужный сотрудник, поскольку в месяц у нас 4000 заявок и только 600 продаж. Получается, что 85% звонков нецелевые, где нужно докупить 1-2 плитки, товара нет в наличии и т.п. Операторы и менеджеры обрабатывают весь этот поток, но когда 9 из 10 заявок в "молоко", то и настрой соответствующий.
Решение

Механика работы

Керамова Кира принимает все звонки от новых клиентов, квалифицирует их и регистрирует заявки. Менеджер просматривает заказ и принимает решение: целевой это клиент или нет. Если нет, то ставит задачу перезвонить Гранитовой Вере и потом проверяет, как она выполнила задачу. Если клиент целевой, то менеджер работает с клиентом сам.
Менеджер может прослушать сам звонок и ознакомиться со стенограммой
Это простая автоматизация большого объема однотипной рутинной работы.
Керамова Кира консультирует клиента
Запись разговора • MP3
0:00 / 0:00
Качество решения

А вы человек?

Да, ИИ агенты пока не заменяют человека и люди должны за ним присматривать, но вот все рутинные задачи они выполняют здорово. Даже текущее качество сопоставимо с качеством работы "живого" оператора.
Теперь мы принимаем звонки круглосуточно!
Благодаря Керамовой Кире, ИИ-подбору аналогов, ИИ-поиску товаров, ИИ-тренеру продаж мы можем повысить операторов колл-центра до менеджеров отдела продаж.

Клиентам будет больше внимания и будет больше продаж! Мы любим технологии❤️
Кейсы
Делимся опытом внедрений голосовых ИИ агентов, рассказываем задачи, которые приходится решать в процессе внедрений в реальный бизнес
Внедрение
Хочу такого агента в свой бизнес
Нейросети склонны «галлюцинировать», а в бизнес-процессах это недопустимо. Сделать агента, который качественно закрывает 60–80% случаев, несложно; добиться ~98% точности — редкость. И мы сделали это. В этой серии статей мы покажем, как мы поднимаем качество на примере нашего бизнеса. Это рабочее решение, а не прототип. Если хотите, чтобы практики из реального бизнеса, а не стартаперы с гипотезами, автоматизировали ваши процессы — оставляйте заявку и вышлем план по автоматизации бизнеса с помощью ИИ.