5 июня 2019
9 мин на чтение
261

Битва технологий: call-scoring и Предикт. Кейс крупного автодилера

author__photo
Tandem Group
Performance-агентство
Нет времени читать?



Tandem Group испытали две технологии в тегировании звонков: Calltouch Предикт и call-scoring. Рассказываем, что получилось.

О чем кейс?

Эксперимент и проверка точности работы Calltouch Предикт в бинарном тегировании (бинарное тегирование в данном случае означает, что система способна работать в режиме «да» или «нет», например, целевой/нецелевой звонок, мужчина/женщина и т.д.).

Tandem Group не использует Calltouch Предикт в своей работе, так как требования к аудиту иные – бинарное тегирование не подходит. Оно подразумевает использование только двух вариантов тегов, двух параметров. Тогда как в случае Tandem Group требуется более детальная оценка звонков: вплоть до стоимости автомобиля, марки и модели, указания содержания разговора нецелевых и несостоявшихся звонков по стандартизированной форме. Технология call-scoring включает в себя прослушивание звонков в ручном режиме — специальными операторами и проставление множества вариантов тегов в зависимости от содержания разговора в звонке.

Однако в работе Tandem Group при оценке звонков есть случаи, когда звонку можно присвоить один параметр из двух. Провели эксперимент и проанализировали 2 584 звонков мультибрендового дилера в Москве за период с 11 по 24 апреля 2019, чтобы проверить, насколько точно Предикт справляется с этой задачей.

Кто клиент?  

Крупный автодилер в Москве, входит в топ-10 автодилеров Московского региона, владелец одной из крупнейших сетей официальных дилерских центров Тойота и Лексус в Европе. На рынке более 25 лет. Специализация – продажа б/у автомобилей.

Исходные данные

В среднем через коллтрекинг этого клиента в месяц проходит от 2000 до 3000 звонков. Call-scoring Tandem Group аудирует звонки по 171 параметру:

  • б/у и новые,
  • целевой/нецелевой,
  • 18 параметров года выпуска (1 параметр = 1 год выпуска),
  • 3 диапазона пробега б/у автомобиля,
  • 3 диапазона стоимости автомобиля.

Так как дилер мультибрендовый, необходимо было присвоить модели автомобилей для каждого звонка, где это возможно – всего 143 уникальных модели.

Задача, которая стояла перед Tandem Group

Хотели проверить, насколько точно Calltouch Предикт определяет звонок в бинарной системе тегирования.

Так как были и поливариантные параметры, такие как цена и модель автомобиля, например, выбрали только 2 пары тегов для эксперимента:

  • определение звонка по б/у или новому автомобилю,
  • определение целевого и нецелевого звонка.  

Анализ

Проверяли точность Calltouch Предикт путем обычного сравнения – операторы call-scoring проставляли теги как обычно в системе Calltouch. А Предикт ставил свои теги рядом.

По истечению двухнедельного эксперимента мы сопоставили полученные данные.

Шаг 1.

Необходимо было выбрать клиента и проект, который подходил под данный эксперимент.

Монобрендовый дилер или дилер с небольшим количеством звонков не подходили для данного теста, так как выборка звонков получилась бы незначительная для того, чтобы делать объективные выводы.

Сроки

1-3 дня

Что получили  

Нашли идеального клиента – мультибрендовый автодилер в Москве с большим объемом входящего трафика.

 

Шаг 2.

Согласовали параметры тегирования (пары бинарных тегов) и обучили Предикт на тестовой выборке. «Скормили» системе 150 звонков по каждому тегу за последние 60 дней, то есть всего 600 звонков за последние 60 дней.

Сроки

Срок обучения – 4 дня

Что получили  

Готовый к эксперименту Предикт.

 

Шаг 3.

Определили срок эксперимента, количество звонков для объективной выборки и запустили тест.

Сроки

14 дней

Что получили  

Выборку из 2 584 звонков, из них Calltouch Предикт смог протегировать 2 492 звонка (96,4%), остальные 3,6% не подходили ни под критерии целевого/нецелевого звонка, ни под определение типы автомобиля.

 

Результат

Всего выборка распределилась таким образом. Напомним, что Предикт тегировал только парные параметры:

Получившаяся точность:

Таким образом, Calltouch Предикт обладает достаточно высокой точностью распознавания бинарных тегов звонка и его однозначно можно рекомендовать тем компаниям, у которых один или пара офисов и достаточно ограниченный набор услуг.

caltouch-platform

Предикт

Автоматически определяет тип обращения
  • Выявляет и тегирует сомнительные звонки от недобросовестных рекламных подрядчиков или спам
  • В основе технологии: распознавании речи, машинное обучение и лингвистический анализ
  • Позволяет анализировать продвижение отдельных направлений

Полноценный аудит Call-scoring необходим компаниям, которые:

       используют call-tracking;

       у дилера одного бренда автомобилей, а если вы не дилер – то вы продаете больше одного типа товара и объекта (например, несколько ЖК, разные товарные категории в e-com и т.д.);

       есть, помимо продаж, еще и услуги: сервисное обслуживание, продажа запчастей и так далее;

       более одного офиса или точки продаж;

       нужен аудит отдела продаж;

       нужно оценить, сколько звонков «теряется» и по каким причинам;

       в бюджет заложены площадки с оплатой за звонок или заявки (лиды);

       нужно выявить «фродовые» звонки;

       есть желание обогатить данные сквозной аналитики;

Иными словами, Предикт закрывает задачу аудита звонков, если вам не нужна глубокая аналитика по содержанию разговоров (например, у вас не так много звонков и/ли предпродажный и продажный этап происходит в офлайне). В данном случае вы можете выбрать те каналы и инструменты, которые дают отрицательный ROI, отнимают слишком много ресурсов у вашего отдела продаж или колл-центра, Предикт помогает сделать медиапланирование более гибким, а результат – управляемым.

Если у вас «звонящий» сегмент рынка, много продуктов, большой состав колл-центра и отдела продаж, уже есть или в планах сквозная аналитика – то для оптимизации рекламной кампании полноценный аудит необходим. Call-scoring в данном случае поможет не только оптимизировать медиапланирование и отключить неэффективные источники, но еще и понять, какие товары, продукты или услуги у вас продаются лучше, а какие – хуже, на каком этапе воронка продаж «проседает», а так же персонализировано понять, как каждый сотрудник ОП или колл-центра качественно обрабатывает целевые лиды, «не сливает» ли он половину из них из-за физической загруженности или технических проблем со связью.

caltouch-platform

Сквозная аналитика

 от 990 рублей в месяц
  • Автоматически собирайте данные с рекламных площадок, сервисов и CRM в удобные отчеты
  • Анализируйте воронку продаж от показов до ROI
  • Настройте интеграции c CRM и другими сервисами: более 50 готовых решений
  • Оптимизируйте свой маркетинг с помощью подробных отчетов: дашборды, графики, диаграммы
  • Кастомизируйте таблицы, добавляйте свои метрики. Стройте отчеты моментально за любые периоды
    171

  • Параметр аудита звонка
    2 584

  • Звонка протегировано
    89%

  • Точность распознавания
Оцените
Битва технологий: call-scoring и Предикт. Кейс крупного автодилера
2 (40%) 1 vote
Поделитесь с друзьями
Подпишитесь на обновления
Нажимая на кнопку "Подписаться", вы даёте своё согласие на обработку персональных данных.
Пришлите свою статью

Комментарии:

Рекомендуем прочитать
У нас тут cookies…
На сайте используются файлы cookies. Продолжая использование сайта, вы соглашаетесь с этим. Подробности об обработке ваших данных — в политике конфиденциальности.