Rezultāti

Reālas sistēmas. Reāli rezultāti.

Šie ir reāli scenāriji, kuros MI, automatizācija un integrācijas tika izmantotas, lai novērstu pārdošanas un operāciju procesu problēmas.

Gadījums#1

Galvenais rezultāts: Servisa līmenis stabilizēts ap ~93%

Servisa darbības stabilizēšana bez papildu personāla piesaistes

Finanšu pakalpojumu platforma ar tūkstošiem klientu pieprasījumu mēnesī un nelielu klientu atbalsta komandu.

Pirms optimizācijas

Problēma

Pieaugošais zvanu apjoms pārslogoja komandu
Ilgs gaidīšanas laiks un arvien vairāk neatbildētu/pamestu zvanu
Spiediens paplašināt komandu, lai saglabātu esošo servisa līmeni

Riski

Ieņēmumu risks: vājš serviss → uzticības kritums → klientu aizplūšana.

Pēc optimizācijas

Risinājums

MI balss aģents rutīnas un pārslodzes zvanu apstrādei
Automatizēta pieprasījumu sākotnējā izvērtēšana un nodošana atbalsta komandai
Zināšanu bāze biežākajiem jautājumiem

Pēc optimizācijas

Servisa līmenis stabilizēts ap ~93%
+23% servisa līmeņa uzlabojums
Papildu pieņemto darbinieku skaits: 0

Kāpēc tas strādāja: Atkārtojošie, zemas pievienotās vērtības zvani tika automatizēti, samazinot komandas noslodzi. Tas ļāva koncentrēties uz sarežģītiem gadījumiem, kuros cilvēka kompetence rada vislielāko pievienoto vērtību.

Gadījums#2

Galvenais rezultāts: 93% zvanu apstrādāti automātiski

Nevajadzīgo pieprasījumu apjoma un administratīvā sloga samazināšana

Personāla atlases uzņēmums ar lielu ienākošo zvanu apjomu un laikietilpīgu manuālo apstrādi pēc katra zvana.

Pirms optimizācijas

Problēma

90 % ienākošo zvanu nebija saistīti ar uzņēmuma pakalpojumiem
Vidēji 45 minūtes pēc katra zvana tika patērētas kopsavilkuma sagatavošanai
Pastāvīgi pārtraukumi būtiski kavēja kandidātu apstrādes procesu

Riski

Kritiska produktivitātes samazināšanās.

Pēc optimizācijas

Risinājums

MI reģistrators filtrē un apstrādā ienākošos zvanus
Atslēgvārdu maršrutēšana ar nodoma noteikšanu
MI ģenerēti zvanu kopsavilkumi un piezīmes

Pēc optimizācijas

93% zvanu apstrādāti automātiski
90% samazinājums zvaniem, kas nonāk pie cilvēkiem
Kopsavilkuma laiks samazināts no 45 uz 15 minūtēm (−67%)
Pārsūtīšanas laiks samazināts par 50%

Kāpēc tas strādāja: Ienākošā plūsma tika filtrēta sākotnējā posmā, nododot komandai tikai vērtīgu darbu.

Gadījums#3

Galvenais rezultāts: Prognozēšanas process par 30% ātrāks

Prognozēšanas cikla saīsināšana un automatizēta darījumu prognozēšana

B2B finanšu pakalpojumu uzņēmums ar gariem un sarežģītiem pārdošanas cikliem.

Pirms optimizācijas

Problēma

Pārdošanas dati bija sadrumstaloti starp rīkiem
Vadītāji manuāli analizēja zvanus
Prognozēšana prasīja manuāli rekonstruēt darījumu vēsturi

Riski

Lēna lēmumu pieņemšana, nokavēta risku reakcija un svārstīgas prognozes.

Pēc optimizācijas

Risinājums

MI zvanu transkripcija un kopsavilkumi
Automatizēta darījumu riska noteikšana
Integrācija ar CRM kā vienotu datu avotu
Kopīga redzamība komandām

Pēc optimizācijas

Prognozēšanas process par 30% ātrāks
30 stundas nedēļā ietaupītas darījumu pārskatē
Agrīna risku identificēšana

Kāpēc tas strādāja: Pārdošanas sarunas kļuva par strukturētiem, meklējamiem datiem. Vadītāji pārstāja minēt un sāka balstīties uz reāliem datiem un to signāliem.

Redzējāt pietiekami? Parunāsim.

Pieteikt zvanu

Gadījums#4

Galvenais rezultāts: +67% darījumu pieaugums uz vienu pārdevēju

Sarunu pārvēršana izaugsmes dzinējā

Strauji augošs B2B SaaS uzņēmums, kas strauji izvērš pārdošanas komandu.

Pirms optimizācijas

Problēma

Zināšanas atradās cilvēkos, nevis sistēmās
Jauniem pārdevējiem vajadzēja mēnešus, lai apgūtu bāzes zināšanas
Nepastāvīga pieeja klientu iebildumu un konkurences situāciju vadībai

Riski

Nevienmērīga izpilde un lēna izaugsme.

Pēc optimizācijas

Risinājums

Centralizēta zvanu apstrāde un analīze
MI ģenerēti kopsavilkumi un ieskati
Strukturēta konkurentu pieminējumu izsekošana
Atkārtoti izmantojami pārdošanas scenāriji, izstrādāti no reālu sarunu pieredzes

Pēc optimizācijas

+67% darījumu pieaugums uz vienu pārdevēju
Noslēgto darījumu īpatsvara pieaugums par 13 %
Onboarding laiks samazināts 3×

Kāpēc tas strādāja: Mācīšanās kļuva sistematizēta. Komanda mācījās no reāliem datiem, ne tikai individuālās pieredzes.

Gadījums#5

Galvenais rezultāts: Par 5 % pieauga lietotāju īpatsvars, kas turpināja procesu kritiskajos posmos

Klientu atbiruma samazināšana dažādos darījuma posmos

Tiešsaistes finanšu platforma ar lielu lietotāju plūsmu un vairāku soļu pieteikšanās procesu.

Pirms optimizācijas

Problēma

Būtiskākajos procesa posmos tika zaudēta daļa lietotāju
Neskaidri soļi un gaidīšana uz atbalstu
Nepilnīga informācija bloķēja progresu

Riski

Zaudēti pieteikumi un pieaugusi atbalsta noslodze.

Pēc optimizācijas

Risinājums

MI čatbots reāllaika palīdzībai
Automatizēta klientu komunikācija (SMS un atgādinājumi)
Dinamiskas plūsmas pēc lietotāja datiem

Pēc optimizācijas

Par 5 % pieauga lietotāju īpatsvars, kas turpināja procesu kritiskajos posmos
Mazāka nepieciešamība pēc manuāla atbalsta
Ātrāka apstrāde

Kāpēc tas strādāja: Automatizācija tika ieviesta kritiskajos procesa punktos, kur lietotāji visbiežāk pārtrauca darbību. Tieši šajos posmos ietekme uz gala rezultātu ir visbūtiskākā.

Kas šiem gadījumiem ir kopīgs

Kavēšanos aizstāja operatīva rīcība
Sistēmas aizstāja manuālo darbu
Dati aizstāja minējumus

Lielākajai daļai uzņēmumu nav pārdošanas problēma. Viņiem ir lēni procesi, trūkstoša redzamība un salauztas sistēmas.

Mēs to salabojam.

Pieteikt zvanuSaņemiet skaidru sistēmas plānu 2 nedēļu laikā

Ir jautājumi par to, kā tas darbojas?

Lasīt BUJ

Apspriedīsim jūsu pārdošanas procesu

Pastāstiet, kas šobrīd kavē jūsu komandas rezultātus. Mēs parādīsim, kur automatizācija var dot ātrāko praktisko ieguvumu.

Pieteikt zvanu