Транспортная компания на холодном обзвоне: тысячи звонков в месяц, а конверсия в заявку низкая. ИИ показал, что дело не в базе, а в том, как менеджеры реагируют на первое «нам не нужно».
Логистическая компания возит сборные грузы по России, отдел активного обзвона ищет грузоотправителей. Звонков много, но заявок на просчёт мало. Руководитель подозревал «плохую базу», но проверить не мог — слушать тысячи холодных звонков нереально.
При запуске выяснилась техническая, но важная проблема: в расшифровках часто путалось, где говорит менеджер, а где клиент, — и оценки искажались. MEKOai решает это диаризацией по аудиоканалам: для стереозаписей роли определяются по звуку, а не угадываются по смыслу. После этого оценки стали корректными.
Система разложила возражения и показала долю их отработки. Результат совпал с тем, что мы видим у большинства отделов холодного обзвона:
| Возражение | Как реагировали менеджеры |
|---|---|
| «Уже работаем с перевозчиком» | в основном сразу прощались, не выясняя условия конкурента |
| «Дорого» | «поговорю о скидке» вместо аргументации ценности (сроки, автопарк, склады) |
| «Сейчас не отправляем» | завершали разговор, не уточняя будущую потребность и направления |
Проблема была не в базе. Менеджеры теряли готовых к диалогу клиентов на первом же возражении.
Ввели стандарт отработки возражений и обучение на конкретных записях. MEKOai показывает по каждому менеджеру, на каком возражении он «сыпется», и отслеживает динамику. Плюс сервис отделяет недозвоны и автоответчики от реальных разговоров — РОП тратит время только на содержательные звонки.
Подключим Битрикс24, настроим критерии под перевозки и покажем разбор звонков. Бесплатно.
Оставить заявку