Маркетинг

Компания

Бачата создает автоматизированные решения для дилерских центров в России и СНГ, направленные на повышение качества клиентского сервиса и рост продаж.

Продажи

Бачата фокусируется на рынке подержанных автомобилей. В этом сегменте в России и СНГ работают порядка 2000 официальных и независимых дилеров со складом свыше 20 машин. Сегодня их совокупный годовой бюджет на маркетинг составляет более 50 млрд руб, стоимость входящего звонка в регионах перешагнула 2000 руб, в Москве доходит до 3000-4000 руб. и с высокой долей вероятности продолжит расти. Поэтому дилерам необходимо или повышать эффективность маркетинговых инструментов, или научиться лучше обрабатывать входящий трафик.

Для контроля качества звонков ряд дилеров нанимают отдельных сотрудников, стоимость обработки одного разговора при этом составляет 35-50 руб. Прослушать все звонки и вдумчиво оценить их довольно трудозатратно, поэтому в обработку попадает как правило до 10%. Другой путь — привлечь аутсорсинговую компанию, но тогда оценка звонка выходит еще дороже, 80-100 руб. за разговор.

Другая проблема — это скорость. Специалистам в найме и на аутсорсе требуются дни, чтобы дать обратную связь по звонку — клиент за это время может купить автомобиль в другом месте.

Июль 2024

Задача

Автоматизировать оценку звонков и повысить уровень продаж, объединив мощь нейросетей и экспертные знания в автобизнесе.

Инструменты

ChatGPT

YandexGPT

GigaChat

Yandex SpeechKit

SaluteSpeech

Бачата совместно с Raft разработали решение, в котором звонки дилеров оценивают нейросети.

Сначала система собирает звонки по разным источникам — CRM, АТС, файловое хранилище, и переводит данные из голоса в текст. Для voice-to-text используются Whisper от создателей ChatGPT, Yandex SpeechKit, SaluteSpeech — у каждой технологии свои преимущества и эффективность в зависимости от кейса, и для каждого дилера подбирается своя комбинация технологий. Whisper, например, можно установить на «железо», но тогда нужно заложить бюджет на настройку. Yandex SpeechKit и SaluteSpeech работают в облаке.

По текстовой расшифровке звонков происходит непосредственно анализ. Пилот сделали на ChatGPT-3.5, нейросеть показала высокие результаты — 78% по сравнению с оценкой эксперта 82%. Новые модели такие как GPT-4 и GPT-4o работают быстрее и обладает более высокой точностью.

При выборе нейросетей учитывается комбинация точности и стоимости. Например, самые мощные нейросети имеют большое контекстное окно и способны делать анализ по 50 и более критериям, но при этом они будут самыми дорогими, что сломает всю юнит-экономику. Поэтому в кейсе старались использовать более дешевые нейросети и получать от них нужный результат. При этом 100% точность не была конечной целью, она не нужна с точки зрения бизнеса.

В решении использовались и нейросети с гибким вариантов установки, например, GigaChat, но большинство дилеров предпочитали использовать их как сервис, чем ставить в контур компании.

Наконец, анализ передается дилеру. Здесь решение также предусматривает вариативность: система может отправить данные по API, в CRM, по почте или в чат-бота в Telegram или WhatsApp.

При переводе голоса в текст нейросети могут допускать ошибки, поэтому некоторые расшифровки выглядят довольно курьезно, например:

Сколько вы насчитаете одинаковых звуков в словах «владелец» и «создатель»?

Премия за лучшую расшифровку звука гудка нашла своего обладателя. Он, правда, пока засекречен.

Вы машину, Шевроле Лачетти, продаёте ещё?

Параллельно с оценкой звонков был запущен функционал спасения лидов. Нейросеть научили квалифицировать клиентов по степени готовности к сделке, отбирать тех, кто находится близко к покупке и при этом не получил должного сервиса. В течение 100-200 секунд система отправляет отчет по лидам, с которыми нужно срочно связаться. Эта опция снижает уровень информационного шума, потому что руководитель сразу получает 10-15% трафика, с которым есть смысл поработать, чтобы получить дополнительную прибыль.

Решение работает около года. На сегодняшний день к нему подключены 100 дилерских групп — это около тысячи дилерских центров: треть пользуется им в режиме регулярного инструмента, треть находится на этапе масштабирования, остальные — на стадии тестирования и пилотирования.

Для малых дилеров аналитика звонка стала дешевле на 30%, для средних и крупных — в два раза. Лидеры рынка на сегодняшний день за счет решения снизили оценку звонков в три раза.

Конверсия из звонков в назначенные встречи выросла в полтора – два раза. У крупных дилеров с полноценной структурой менеджмента и контролем качества прирост по конверсиям ниже, но при этом выше экономия: до внедрения AI-решения они ежемесячно вкладывали по 2-3 млн руб. в оценку качества звонков.

Из 10 лидов, которых система рекомендует спасать, удается вывести на встречу 2-3, что напрямую влияет на финансовый результат: каждый проданный автомобиль дает маржу в районе 200 тыс. руб., что соответствует 50-100 тыс. руб. на уровне чистой прибыли.