Маркетинг может придумать сильную акцию. Руководитель колл-центра может отправить инструкцию операторам. Операторы могут подтвердить, что всё поняли.
Но это не значит, что акция действительно звучит в разговоре с пациентом.
С этой проблемой столкнулся медицинский центр. Колл-центр не только записывал пациентов на приём, но и предлагал комплексные программы, дополнительные услуги и сезонные акции.
На бумаге всё было правильно: акция запущена, скрипт обновлён, операторы предупреждены. Но допродажи росли слабее ожиданий.
Нужно было понять, где ломается процесс: пациенты не интересуются предложением, операторы не озвучивают акцию или озвучивают её формально, когда разговор уже заканчивается.
Задача: проверить не качество “в целом”, а конкретное действие
Обычная оценка звонка здесь не решала задачу.
Оператор мог быть вежливым, корректно записать пациента, не перебивать и говорить хорошим тоном. Но при этом ни разу не предложить комплексную программу.
Для бизнеса это важное отличие. Сервисный звонок может быть хорошим по качеству, но слабым по коммерческому результату.
Поэтому в Новофоне настроили правило оценки и AI-теги не только под качество общения, но и под конкретные события в разговоре:
- оператор озвучил акцию;
- предложил комплексную программу;
- предложил дополнительную услугу;
- пациент проявил интерес;
- пациент отказался из-за цены;
- оператор зафиксировал следующий шаг.
Что настроили в Новофоне
Для анализа взяли только релевантные звонки: обращения по записи на приём и звонки с рекламных каналов, где у оператора была возможность предложить акцию или дополнительную услугу.
Короткие технические звонки, ошибочные обращения и разговоры без предметного обсуждения не включали в оценку.
Внутри правила оценки добавили пункты сценария:
- Корректно выявил запрос пациента.
- Записал на основную услугу или консультацию.
- Озвучил актуальную акцию.
- Предложил комплексную программу или дополнительную услугу.
- Объяснил выгоду предложения.
- Уточнил интерес пациента.
- Зафиксировал следующий шаг: запись, консультация, отправка информации.
Отдельно настроили AI-теги по событиям. Это позволило находить звонки, где акция действительно прозвучала, а также разговоры, где пациент проявил интерес или отказался из-за цены.
Как искали проблему
В отчёте по звонкам с оценкой качества руководитель отбирал разговоры по периоду, сотрудникам и AI-тегам.
Например, можно было посмотреть звонки, где сработал тег “Озвучена акция”, и сравнить их с разговорами, где пациент был записан только на основную услугу.
Можно было открыть звонки с тегом “Отказ из-за цены” и проверить, оператор объяснил выгоду комплексной программы или просто назвал стоимость.
Можно было отобрать разговоры без тегов допродажи и посмотреть, почему предложение не прозвучало: пациент торопился, услуга была нерелевантна или оператор просто не перешёл к акции.
Что нашли в разговорах
Оказалось, что проблема была не в самой акции.
У сильной группы операторов предложение звучало после решения основного запроса пациента. Сначала оператор помогал записаться на приём, уточнял услугу и удобное время, а затем аккуратно предлагал комплексную программу или дополнительную услугу.
У слабой группы повторялись два сценария.
Первый — акция не звучала вообще. Оператор быстро записывал пациента и завершал разговор.
Второй — акция звучала формально в самом конце, когда пациент уже считал разговор законченным.
— Вы записаны на четверг, приходите за 10 минут.
— Спасибо.
— Ещё у нас есть акция на комплексную программу.
— Я потом посмотрю.
Такое предложение почти не работало. Оно появлялось слишком поздно и не было связано с запросом пациента.
Во вкладке “Сводка” руководитель быстро понимал, что произошло в звонке: была ли только запись на услугу или оператор действительно предложил акцию и получил реакцию пациента.
Что изменили
Компания не стала переписывать весь процесс колл-центра.
Изменения были точечными.
Операторам показали, где предложение звучит естественно: после решения основного запроса, но до финального завершения звонка.
Супервайзеры начали разбирать не “слабых операторов вообще”, а конкретные действия: озвучена ли акция, объяснена ли выгода, был ли следующий шаг.
Маркетинг получил понятную обратную связь: акция может быть хорошей, но если она не попадает в разговор или звучит слишком поздно, продаж не будет.
Результат
Через несколько недель после настройки AI-тегов, корректировки скрипта и точечных разборов конверсия в допродажу дополнительных услуг и программ выросла с 9,8% до 12,1%.
Это рост на 23% относительно исходного уровня.
Главный вывод оказался простым: проблема была не в силе акции, а в её присутствии в разговоре.
Новофон помог увидеть это на реальных звонках: где предложение звучит, где звучит формально, а где не появляется вообще.
