73%
загрузка
AE-Clinic
услуги
о проекте
Увеличили конверсию звонков в запись с первичных звонков на 40%
город
Воронеж
количество администраторов
4 чел.
О проекте
Без искусственного интеллекта колл-центр работал вслепую: не было ни аналитики, ни автоматической обработки запросов, ни персонализированных рекомендаций. Это делало каждый звонок неудобным и непредсказуемым для операторов. Как следствие — лишь 35% обращений доходили до записи.
Пациенты упирались в вопрос стоимости, а средняя продолжительность разговора в 1-2 минуты не позволяла раскрыть ценность услуг. Картину дополняло избегание сложных клиентов: вместо отработки возражений операторы просто закрывали сделку.
Пациенты упирались в вопрос стоимости, а средняя продолжительность разговора в 1-2 минуты не позволяла раскрыть ценность услуг. Картину дополняло избегание сложных клиентов: вместо отработки возражений операторы просто закрывали сделку.
проблема
Внедрили искусственный интеллект, интегрированный с amoCRM: устраняет слепоту колл-центра и превращает хаотичную обработку запросов в прозрачный конверсионный механизм.
Система ежедневно выгружает и анализирует каждый звонок, автоматически выявляет моменты, где оператор теряет инициативу и диалог за 1–2 минуты скатывается в обсуждение цены, и тут же формирует персонализированную рекомендацию: как перехватить управление, раскрыть ценность услуги и отработать возражение, не закрывая сделку. Одновременно алгоритм фиксирует все случаи избегания сложных клиентов и помечает короткие разговоры, в которых не было попытки удержать пациента.
На базе этой аналитики раз в неделю и раз в месяц генерируются сводные отчёты с подсвеченными слабыми местами отдела и адресной программой дообучения, а руководитель получает готовую фактуру для еженедельных встреч, где команда на реальных проваленных кейсах тренирует удержание инициативы и отработку скриптов.
В результате операторы перестают избегать сложных обращений, средняя длительность продуктивного разговора растёт, а конверсия из звонка в запись поднимается с текущих 35% до целевых показателей, возвращая клинике упущенную выручку.
Система ежедневно выгружает и анализирует каждый звонок, автоматически выявляет моменты, где оператор теряет инициативу и диалог за 1–2 минуты скатывается в обсуждение цены, и тут же формирует персонализированную рекомендацию: как перехватить управление, раскрыть ценность услуги и отработать возражение, не закрывая сделку. Одновременно алгоритм фиксирует все случаи избегания сложных клиентов и помечает короткие разговоры, в которых не было попытки удержать пациента.
На базе этой аналитики раз в неделю и раз в месяц генерируются сводные отчёты с подсвеченными слабыми местами отдела и адресной программой дообучения, а руководитель получает готовую фактуру для еженедельных встреч, где команда на реальных проваленных кейсах тренирует удержание инициативы и отработку скриптов.
В результате операторы перестают избегать сложных обращений, средняя длительность продуктивного разговора растёт, а конверсия из звонка в запись поднимается с текущих 35% до целевых показателей, возвращая клинике упущенную выручку.
предложили и реализовали
оценка работы администратора
по основным критериям на базе искусственного интеллекта
по основным критериям на базе искусственного интеллекта
этап
точка А
точка Б
конверсия в запись, %
57
27
FG, %
78
39
средняя скорость обработки заявки, мин
8
90
средний рост по всем этапам, %
47
52
Ключевые показатели
Пример дашборда
Итог внедрения
Администраторы и операторы перестали работать вслепую, а обработка обращений превратилась в прозрачный и управляемый конверсионный механизм.
Благодаря ежедневному ИИ-анализу каждого звонка и персонализированным рекомендациям операторы научились удерживать инициативу, раскрывать ценность услуг и отрабатывать возражения вместо того, чтобы закрывать сделку после обсуждения цены за 1–2 минуты.
Встроенная в amoCRM аналитика и еженедельные отчёты с адресной программой дообучения дали руководителю инструмент для точечного усиления команды на основе реальных проваленных кейсов.
В результате привычка избегать сложных клиентов ушла, средняя длительность продуктивного разговора выросла, а конверсия из звонка в запись поднялась с 27% до 57%, напрямую вернув клинике упущенную выручку.
Благодаря ежедневному ИИ-анализу каждого звонка и персонализированным рекомендациям операторы научились удерживать инициативу, раскрывать ценность услуг и отрабатывать возражения вместо того, чтобы закрывать сделку после обсуждения цены за 1–2 минуты.
Встроенная в amoCRM аналитика и еженедельные отчёты с адресной программой дообучения дали руководителю инструмент для точечного усиления команды на основе реальных проваленных кейсов.
В результате привычка избегать сложных клиентов ушла, средняя длительность продуктивного разговора выросла, а конверсия из звонка в запись поднялась с 27% до 57%, напрямую вернув клинике упущенную выручку.
к чему пришли
было
стало
Информация о работе только с первичными пациентами.
Сторонние тренинги сотрудников (обучение и адаптация новых сотрудников);
Подсчет конверсии вручную;
Оценка ограниченного количества звонков человеком;
Результат эффективности сотрудников в работе со всеми пациентами клиники.
Ежедневные отчет по ошибкам и рекомендациям к исправлению данных ошибок;
Конверсия считается автоматически ежедневно и предоставляется в отчете;
Анализ всех звонков клиники с помощью искусственного интеллекта;