Анализ скриптов разговоров с помощью Power BI

431

Анализ скриптов разговоров с помощью Power BIПривет, с вами Алексей Вертков из компании ЦИФРЫ. Предлагаю вашему вниманию отчет, который помогает анализировать скрипты разговоров.

В каждой компании есть отдел продаж, который должен:

  • Продавать, причем, как можно дороже;
  • Стараться увеличить конверсию, влияя на общие показатели;
  • Удерживать клиентов, так как новые клиенты всегда стоят дороже;
  • Увеличивать главный источник повышения прибыли.

Для отдела продаж всегда или в большинстве, существует скрипт разговора – заранее простроенная логическая цепочка ответов, в зависимости от ситуации. И вот хороший менеджер этой цепочке следует, а плохой – нет.

Для того чтобы понять, как работает менеджер, внедряют 100-бальную систему оценивания звонков. Предварительно, отдел контроля качества прослушивает разговор каждого из них. Далее  проставляет по каждому вопросу оценку. Суть – сотрудник отдела должен следовать правилам: представиться, предупредить о том, что ведется запись, не запинаться, не грубить, вести разговор по скрипту (прописанным правилам и разговорным тактикам), назвать дату следующего звонка и так далее.

Если наблюдается много косяков, то дело может быть не в сотруднике, а, вероятнее, в системе. Поэтому отдел качества, оценивая обстановку, начинает подбирать различные мотивационные или иные стратегии. Будь то обучение, внедрение курсов, поощрения.

Высокий процент «не успеха» по звонку или неправильно закрытым возражениям требует детального изучения. Существующие данные в компаниях не дают нужного результата, так как выявляют лишь поверхностные проблемы. Создается точка, на которой замирает процесс.

Для этого компания и обратилась, по классике, за внедрением аналитики, для ясного представления работы в сердце отдела продаж.

Задача:

Схема работы компании, которой потребовался отчет, практически идентична. В этой схеме нам нужно было отладить несколько пунктов, которые влияют на достоверность всех возможных данных:

  1. Звонки каждого из менеджеров прослушивал человек из контроля качества с нашей стороны. Количество звонков на каждого из менеджеров – от 1 до 5 .
  2. Определились с перечнем проверочных вопросов по существующему скрипту. Всего 32 вопроса, по 1 проверке.
  3. Выбрали способ, по которому будет оцениваться звонок. Есть две системы оценок: бинарная, где за каждый вопрос фиксированное количество баллов и весовая, где ключевые баллы можно получить с определенных вопросов, на которые нужно сделать упор. Мы сошлись на бинарной системе.

Далее отладили crm-систему, а именно, было решено перенести пункты проставления оценок в виде дополнительных полей в amo, так как все данные хранились и велись в таблицах, что крайне неудобно. Дублируем вопросы из скриптов в карточку сделки, где менеджер прослушивает звонок и проставляет да/нет, заполняя эту карточку.  Соответственно, надо настроить PowerBi, проанализировать информацию и сделать сводку данных.

Мы пришли к необходимости таких страниц в отчете:

  1. Анализ ключевых проблем;
  2. Отчет сравнения результатов по вопросам и менеджерам в разрезе двух разных дат;
  3. Проверка исполнения нужного количества проверок самим отделом контроля качества, для релевантности результатов аналитики.

Инструменты:

  • amoCRM (можно использовать также Bitrix24) – система учета;
  • MS Power BI – инструмент визуализации;
  • myBI Connect – выгрузка и сбор информации.

Страница 1.

Здесь мы видим данные в разрезе по звонкам:

  • Динамика средних оценок;
  • Когда была совершена оценка;
  • Номер лида по каждому менеджеру. Можно выставлять объем лидов, для того чтобы видеть релевантную оценку, а система декомпозирует эти данные и показывает результат, который нужно достичь;
  • Количество лидов за месяц;
  • Ответственного за лид;
  • Среднюю оценку.

Особо интересная информация в этом отчете – проблемы по группам и менеджерам.

В этой таблице отображаются все вопросы, которые были оценены отделом контроля качества в 0. То есть сотрудник его не использовал, не продал, не сказал и так далее. По каждому из вопросов суммируется количество ошибок, и система декомпозирует их, показывая самые проблемные зоны по группам.

Здесь же мы наблюдаем: проблемы по группам, по менеджерам, динамику оценок, количество оценок, количество оцененных лидов, среднюю оценку по лидам.

В середине страницы присутствует табличка, которая распределяет лиды по группам:

  • До 65 баллов;
  • От 65 до 79 баллов;
  • От 80 до 100 баллов.

Эти данные помогут посмотреть на работу с другой стороны, таким образом:

Если звонки совершаются без нарекания, то сотрудник попадает в раздел от 80 до 100. Здесь мы наблюдаем, что средний чек по оплате больше чем предыдущий на 50%. Если же звонит плохо, то средний чек увеличивается в 2 раза, соответственно и остальные данные также. Делаем вывод: здесь проставляем KPI для сотрудников.

Страница 2.

На этом листе сравниваются результаты за неделю, с данными:

  • По менеджерам;
  • По группе;
  • По каждому вопросу.

Особенно полезный дашборд для отдела контроля качества тем, что можно сравнивать предыдущую неделю и настоящую для вылавливания различных показателей по вопросам, чтобы далее это урегулировать или же поощрить. Например, сделать вывод, что требуется обучение, что процесс тормозит определенный менеджер или иное. Все нововведения также можно сравнить в последующей недели, чтобы понять актуально ли такое решение. Идеально-отлаженный инструмент по работе над ошибками и выявлению слабых сторон сотрудников. Данные представлены в процентным соотношении, по дельте.

Страница 3:

Проверка для отдела контроля качества. KPI по объему проверок. Помогает найти пробелы при проверке звонков.

При выставлении KPI по объему прослушанных звонков, видим:

  • План-факт по прослушанным звонкам;
  • План-факт в среднем срезе по менеджеру;
  • План-факт за месяц по всему отделу продаж.

Добавили список, где наблюдается количество проведенных проверок по каждому менеджеру. Вывели среднюю оценку, распределив по датам.

В отдельной таблице находится проверка по заполнению полей при прослушивании разговора по скрипту, что особенно важно, для верной информации.

Справа встроили ссылку с быстрым переходом в amoCRM, карточку сделки, для проверки данных.

Вывод.

Компании не понимают, где искать проблемы или пустоты в отделе продаж. Начинают сыпаться отрицательные отзывы, менеджеры не достигают поставленных целей. И тогда приходят к тому, что существующая ситуация не удовлетворяет потребностям. И, поэтапно, приходят к внедрению дашбордов.

В этом отчете автоматизировано все, кроме прослушивания звонков. К сожалению, не существует такого механизма, который сможет работать со смысловыми нагрузками. Поэтому отдел контроля качества играет здесь практически главную роль, а дашборд дает максимально полезную информацию:

  • Руководитель видит, как работают сотрудники.

Просто знать, что сотрудник на рабочем месте – это одно. Другое – видеть всю его работу в развернутом виде, давать оценку, искать слабые стороны, находить и работать над ними, в последствии улучшая общие показатели.

  • Оценки по звонкам, группам или менеджерам.

Развернутая аналитика не показывает, а объясняет происходящее в компании.

  • Сравнивание периодов времени по менеджерам или по группам.

Каждая новая неделя – новый результат. Чтобы понять какой из результатов был лучше, достаточно нажать пару кнопок в отчете. На основе сравнений, можно делать массу полезных выводов по скриптам.

К примеру, если менеджер попадает в группа от 80 до 100, а средний чек растет, то для него создается атмосфера мотивации и здоровой конкуренции. А если сложить две другие группы в 80-100, то выручка увеличится на 75%:

  • Конверсия сделки становится лучше;
  • А также цикл сделки;
  • Средний чек растет.

Здесь складывается прямая дорога к выставлению KPI по звонкам.

Заполните наш Бриф. А мы:

  • Изучим проблему;
  • Внедрим;
  • Покажем цифры.

Оставить комметарий