Як використовувати дані з кол-центру для прогнозування попиту

Зі зростанням бізнесу стає замало просто бачити поточні показники. Керівництво прагне розуміти тренди: як змінюється попит, які канали стабільно приносять продажі і як розподіляти ресурси на майбутнє. 

У цій статті дізнаєтеся, як перетворити кол-центр на джерело інсайтів та використовувати його дані для точного прогнозування попиту.  

Які дані кол-центру використовуються для прогнозування попиту

Побудувати точну модель майбутнього попиту можна завдяки хмарним рішенням для кол-центрів. 

На базі даних віртуальної телефонії система формує кастомні звіти з 30+ параметрів. Серед основних показників, за якими можна визначити прогнозовану інтенсивність звернень: 

• кількість вхідних і вихідних дзвінків; 
• кількість пропущених викликів; 
• розподіл дзвінків за годинами й днями тижня;
• ефективність кожного менеджера (тривалість розмов, дані із CRM про статуси угод та конверсії, відгуки й оцінки клієнтів). 

Якщо система має вбудований AI, як у випадку Ringostat, вона ще й аналізує тривалість попередніх циклів продажів і визначає етапи, на яких угоди закриваються найчастіше. Це дозволяє точніше прогнозувати результати й коригувати стратегію відповідно до очікуваного графіка, а також вчасно наймати й адаптувати персонал під майбутні пікові навантаження. 

Та для ефективного прогнозування необхідні не лише кількісні показники, а й дані, які показують, що саме цікавить клієнтів та як змінюється їхня поведінка. 

Їх можна отримати двома шляхами: прослуховуванням розмов вручну (ефективно лише за невеликих обсягів дзвінків) або ж за допомогою AI-аналітики розмов. 

Перевага AI-рішень у тому, що вони можуть опрацьовувати величезні масиви історичних даних значно швидше й точніше за людину. 

Зокрема, штучний інтелект допомагає відстежувати такі стратегічні маркери:

• якими продуктами люди цікавляться й з якими проблемами стикаються;
• причини відмов і заперечень, а також етапи, на яких споживачі найчастіше втрачають інтерес;
• настрій клієнтів при згадці конкретних товарів і ціни — за ключовими словами, тональністю, тривалістю пауз; 
• сезонну зміну тематики запитів для підготовки актуальних оферів;
• дані про джерела дзвінків, аби відстежити, яка реклама формує попит (за умови інтеграції телефонії з колтрекінгом і CRM).

Як аналізувати дзвінки для прогнозування трендів

Раніше для виявлення тенденцій супервайзерам доводилося прослуховувати записи вручну. За великого обсягу звернень, на аналіз однієї 5-хвилинної розмови могло йти до пів години, що унеможливлювало повне і якісне охоплення всіх дзвінків. 

Використання AI дозволяє автоматично транскрибувати й аналізувати 100% діалогів. Штучний інтелект розпізнає понад 50 мов, враховує акценти й навіть фоновий шум. Завдяки цьому бізнес може помітити нові тренди ще на етапі їх зародження: 

1. Мовна аналітика з AI допомагає категоризувати дзвінки за темами й відстежити повторювані запити й те, як вони змінюються з часом. Ріст звернень щодо конкретного продукту й буде індикатором майбутнього тренду. 
2. Аналіз емоційного стану клієнтів може показати помітне зростання негативних дзвінків, що може свідчити про проблему, яка в майбутньому негативно позначиться на попиті. Або ж позитивну емоційну динаміку — у такому разі слід, навпаки, очікувати сплеску продажів. 
3. Поєднання даних із CRM і маркетинговою аналітикою допоможе побудувати коректний ланцюжок від першого контакту до закритої угоди й формувати точні прогнози. 

Переваги використання даних кол-центру для планування

Дані кол-центру допомагають планувати на основі реальних звернень клієнтів. Це вкрай важливо для бізнесів із сезонністю, високим навантаженням на операторів і довгим циклом продажу.

Такі дані допомагають:

• прогнозувати пікові періоди звернень;
• планувати графік операторів і навантаження на команду;
• оцінювати, які продукти потребують більшого запасу;
• швидше помічати зміну інтересу клієнтів;
• перерозподілити бюджет на ефективнішу рекламу;
• виявляти угоди в зоні ризику;
• точніше ставити цілі для відділу продажів.

Наприклад, аналіз дзвінків показав, що клієнти частіше питають про доставку в конкретний регіон, нову комплектацію товару або послугу, якої ще немає в основній пропозиції. Так бізнес може заздалегідь оновити скрипти, посилити рекламу й змінити пріоритети в закупівлях.

Як покращити точність прогнозів за допомогою аналітики

Що більше записів аналізує AI і що більше історичних даних про цикли продажів має система, то точнішими будуть прогнози.

Максимальну цінність ці дані дають за умови інтеграції із CRM. Коли оцінки AI, ключові слова й короткі резюме розмов потрапляють до картки клієнта в CRM, бізнес отримує можливість визначати угоди в зоні ризику та розрахувати ймовірність їх закриття.

Показовий приклад — інтернет-магазин сантехніки «Keramis». Після того як компанія інтегрувала AI-аналітику з CRM, всі дані про дзвінки, включно з оцінками AI та переліком помилок, автоматично передаються до карток лідів і угод. У результаті бізнес підвищує конверсію та замінює роботу двох спеціалістів контролю якості. 

Водночас будь-яка модель прогнозування попиту з часом потребує коригування, адже ринок змінюється, з’являються нові патерни поведінки клієнтів. Тож регулярно звіряйте прогнози з реальними результатами.  

Інструменти для обробки даних і прогносточної аналітики

Віртуальна телефонія з AI

Штучний інтелект визначає тематику звернень і настрій клієнтів, формує стислий підсумок розмови та підсвічує ключові моменти. Додатково система оцінює дотримання скриптів і генерує рекомендації щодо наступних кроків. Усі ці дані передаються в CRM, що створює основу для подальшої аналітики та прогнозування. 

Колтрекінг

Технологія відстеження джерел дзвінків пов’язує кожне звернення з конкретним рекламним каналом для розуміння того, які маркетингові активності реально формують попит.  

Аналітичні звіти

Зведена аналітика Ringostat охоплює загальні показники кол-центру і результативність кожного менеджера. Відтак можна виявляти патерни у кваліфікації лідів і прогнозувати ймовірність укладення угод. 

До того ж, за даними Salesforce, 80% менеджерів, які працюють із ШІ, кажуть, що їм простіше отримувати інсайти про покупців для успішного закриття угод.  

BI-інструменти

Для глибшого аналізу дані кол-центру можна інтегрувати з Business Intelligence-сервісами. Owox BI, зокрема, збирає інформацію з GA4 і CRM та доповнює її даними про цільові, пропущені й повторні дзвінки. Це дає змогу оптимізувати рекламні витрати на основі вартості звернення й ROI кожної кампанії, а також будувати звіти будь-якої складності для прогностичної аналітики.

Висновок

Кол-центр перестає бути лише операційним підрозділом і стає джерелом інсайтів для прогностичної аналітики.  

Завдяки поєднанню телефонії, AI-аналітики, колтрекінгу та CRM бізнес бачить, які запити повторюються, як змінюється інтерес до продуктів, які канали приводять найбільш цільові звернення. 

Це дозволяє приймати обґрунтовані рішення щодо розподілу бюджетів, встановлювати реалістичні цілі для відділу продажів, виявляти тренди попиту й  прогнозувати потреби клієнта ще до того, як він їх озвучить.