Результаты первого пилота Lexis Voice в компании «Ростелеком»
Провели первое тестирование алгоритма обучения менеджеров по продажам, который лежит в основе продукта. Контрольная группа против группы на нашем алгоритме — 4000 реальных звонков клиентам.
- Отдел
- ГАП — группа активных продаж
- Участников
- 8 менеджеров (2 группы по 4)
- Звонков
- ~4 000 реальных, по 500 на человека
- Формат
- Ручная симуляция сервиса
Введение
Мы рады представить результаты нашего исследования, проведённого в компании «Ростелеком» в течение последнего месяца.
Основной целью эксперимента было выявить ключевые проблемы, с которыми сталкиваются менеджеры по продажам в процессе онбординга, а также оценить потенциал разрабатываемого нами продукта Lexis Voice для решения этих задач.
Подход, который мы использовали, включал сравнение стандартного процесса обучения сотрудника и обновлённого процесса, который предлагаем мы.
На чём фокусировались
- 1Анализ существующих методов обучения и их эффективности
- 2Проверка гипотезы о том, что наш алгоритм обучения с использованием ИИ может значительно сократить время адаптации новых сотрудников
- 3Оценка возможного повышения эффективности работы менеджеров в долгосрочной перспективе
Мы предполагали, что наш подход к обучению сможет продемонстрировать свою эффективность в сравнении со стандартным методом. В случае успешной проверки гипотезы это подтвердит возможность интеграции нашего решения в отделы продаж различных компаний.
Замеченные проблемы
В ходе предварительного анализа существующих процессов онбординга сотрудников мы выявили несколько системных проблем
Более 40% звонков новых менеджеров — неэффективные
Значительная часть рабочего времени на раннем этапе уходит впустую. Около 40% клиентов, с которыми поговорил новичок, получают не самое лучшее обслуживание — и именно на его основе складывается впечатление о компании.
Около 25% времени опытных сотрудников уходит на новичков
Мы замерили: 1 час 26 минут в день тратит опытный коллега на одного новичка. Это отвлекает от основных обязанностей и снижает продуктивность всего отдела.
Отсутствуют практические методы обучения
Существующие способы — это теоретические знания, которых недостаточно для формирования реальных навыков общения с клиентами. Менеджеры оказываются неподготовленными к практическим задачам.
Контроль уровня навыков неточен и необъективен
Существующие методы оценки не позволяют корректно отслеживать прогресс и готовность менеджеров к выполнению реальных задач.
Замкнутый круг текучки
Наряду с этим существует ещё один фактор — высокая текучка среди новых менеджеров. Когда менеджеры не получают своевременной поддержки на этапе адаптации, они быстрее выгорают. Возникает замкнутый круг: компания постоянно набирает и обучает новых сотрудников.
Как проходил эксперимент
Поскольку продукт находился в стадии разработки, мы не стали дожидаться запуска и провели эксперимент в ручном режиме — максимально правдоподобно моделируя работу будущего сервиса
Стандартный процесс обучения
4 человека следовали стандартному процессу обучения компании. Мы отслеживали их показатели без вмешательства.
Обучение по алгоритму Lexis Voice
4 человека проходили обучение по разработанному нами алгоритму, полностью контролируемому нашей командой.
Каждый участник совершил по 500 реальных звонков клиентам. Эксперимент охватывал весь путь сотрудника — от первого дня в офисе до 500-го звонка.
Какие метрики отслеживали
Путь новичка: до и после
Слева — стандартный онбординг компании. Справа — маршрут, который проходили участники второй группы.
Стандартный путь новичка
- 1Менеджер приходит в компанию
- 2Изучение общего «Учебника новичка»
- 3Изучение ассортимента компании
- 4Изучение основных скриптов и методов продаж (участвуют РОП и опытный коллега)
- 5Практические занятия с опытным менеджером (участвует опытный коллега)
- 6Экзамен (участвует РОП)
- 7Переход на реальную базу клиентов
7 шагов, из которых 3 требуют личного участия РОПа и опытного коллеги
Путь новичка по алгоритму Lexis Voice
- 1Менеджер приходит в компанию
- 2Диагностика личных навыков менеджера
- 3Изучение ассортимента и экзамен в сервисе
- 4Формирование персонализированной программы обучения на основе данных диагностики
- 5Составление индивидуального скрипта продаж под менеджера
- 6Практические занятия с ИИ, моделирующим поведение и речь клиента
- 7Персонализированные рекомендации после каждого звонка
- 8Финальный экзамен в сервисе
- 9Выход на реальную базу клиентов
В этом процессе не участвуют коллеги менеджера — обучение идёт автономно
Что мы делали в эксперименте
Наша главная задача — максимально правдоподобно моделировать работу будущего сервиса
Первичная диагностика и обучение
Диагностика личных навыков менеджера, изучение ассортимента компании и проведение экзамена. Сформировали персонализированную программу обучения на основе данных диагностики и составили индивидуальные скрипты продаж под каждого сотрудника.
Сбор и подробный анализ каждого звонка
Анализировали каждый звонок по параметрам: соотношение разговор/слушание, слова-паразиты, скорость разговора, время ответа на возражения, анализ структуры разговора.
Персонализированные рекомендации на каждый звонок
Выдавали обучающие рекомендации после каждого диалога — до тех пор, пока обе группы не сравнялись по количеству сделанных звонков.
Итоговые показатели двух групп
Обе группы сделали сопоставимое количество звонков — около 2000 на группу, по 500 на человека
| Показатель | Группа Aстандартный онбординг | Группа Bалгоритм Lexis Voice | Разница |
|---|---|---|---|
| Холодных звонков | ~2 018 | ~2 009 | — |
| Конверсия в продажу | 1,5% | 3,2% | 2,1× |
| Отработанных возражений | 22% | 67% | 3,0× |
| Средняя продолжительность диалога | 0,51 мин | 1,47 мин | 2,9× |
| Время наставника на новичка | 1 ч 36 мин/день | 25 мин/день | −74% |
| Средняя стоимость проданного тарифа | 650 ₽ | 800 ₽ | +23% |
Обе группы работали в одном отделе, с одной клиентской базой и в один период. Единственное отличие — процесс обучения.
Какие выводы мы сделали
Колоссальное время уходит на личное обучение
Порядка полутора часов в день тратит опытный коллега на работу с новичком: обучение продажам, специфике клиентов, ассортименту, практические занятия перед выходом на линию.
Конверсия в продажу плохо контролируется
В контрольной группе конверсия составила всего 1,5%, при этом сам показатель почти не поддавался контролю и управлению.
Ручной анализ звонков практически невозможен
Главная трудность эксперимента — вручную проанализировать тысячи звонков и собрать с них показатели. Отследить путь новичка и подсчитать время на обучение оказалось крайне трудозатратно.
Итоги и выводы
Однозначно можно сказать, что наша гипотеза подтвердилась. Ускорение обучения, снижение нагрузки на старших менеджеров и повышение эффективности новых сотрудников — это показатели, которые могут быть воспроизведены и в других компаниях.
Замеченные нами проблемы не уникальны. Долгие процессы онбординга, низкая конверсия на первых этапах работы и высокая нагрузка на опытных коллег — это реалии, с которыми сталкивается большинство компаний с отделами продаж.
Результаты, которых мы добились, говорят сами за себя. Мы уверены, что эти достижения могут масштабироваться и приносить пользу компаниям и, что самое главное, людям, которые в них работают.
Кейсы с реальными данными платформы
ИЦ «ИСКРА»
3 133 тренировочных звонка и 48 сотрудников в четырёх подразделениях — крупнейшее внедрение по объёму практики.
Сложные B2B-продажиСтроительные машины
70% звонков с достигнутой целью — лучший показатель результативности среди крупных внедрений.
EdTech и образованиеЛига Роботов
2 052 звонка и 64 активных сотрудника — 13 месяцев непрерывной практики.
Соберём такой же разбор по вашему отделу продаж
Покажем платформу на ваших сценариях и посчитаем, во сколько обходится обучение новичка на живых клиентах — так же, как считали для «Ростелеком».