Организация работы колл-центра с нуля в amoCRM при помощи sensei

Глобальное решение заключалось в том, чтобы первичную квалификацию любого обращения выполняли не сотрудники отдел продаж и это было максимально быстро. Для этого руководством компании PNEVMOTEH было принято решение организовать колл-центр. Основной обязанностью сотрудников этого отдела стал прием всех обращений и их первичная квалификация.

1. Создание воронки колл-центра

В компании на момент начала сотрудничества уже была внедрена amoCRM и автоматизирована при помощи sensei, но процессы требовали корректировок с учетом нововведений.
Для работы нового отдела была создана новая воронка в amoCRM, чтобы отделить процессы продаж от квалификации. В ходе изучения работы компании были определены следующие этапы воронки:
1. Неразобранное - именно сюда попадают сделки из всех источников (мессенджеры, сайты, входящий звонок, электронная почта, заявки из маркетплейсов). Из этого этапа далее происходит распределение сделок между сотрудниками.
2. Принят в работу - этап для сделок, у которой уже есть ответственный менеджер колл-центра, но по какой-то причине квалифицировать обращение еще не удалось.
3. Запрос успешно обработан - успешный этап, в который уходят сделки, которые были квалифицированы и, в зависимости от результата квалификации, были определены дальнейшие действия, если это необходимо.
4. Закрыто и не реализовано - в этом этапе закрываются сделки, которые не удалось квалифицировать.

2. Автоматизация бизнес-процесса первичной квалификации

Первое, что необходимо было сделать, это определить, в каком случае обращение необходимо квалифицировать сотруднику, так как сделки из некоторых источников приходят уже с информацией, которой достаточно, чтобы выявить потребность человека и начать с ним более предметное общение уже менеджеру по продажам. Например, заявки, которые приходят с сайта или маркетплейсов. В этом случае при оставлении заявки человек всегда укажет свои контактные данные и желаемый товар.
Процесс по определению источника сделки с последующим запуском обработки, который был создан командой CRMBY в sensei, стал первым большим шагом по оптимизации квалификации обращения, так как сотрудники стали выполнять меньше лишних действий.

Следующее, что необходимо было сделать, это сформулировать первую задачу для менеджеров колл-центра, которая позволит дальше правильно квалифицировать сделку. Сложность заключалась в том, что задача должна была быть универсальной, с небольшим количеством вариантов ответов и четкой формулировкой, чтобы даже новый сотрудник смог сразу приступить к работе без особых трудностей. Так основной задачей у колл-центра стала “Укажите суть обращения” со следующими вариантами выполнения:

После того, как сотрудник колл-центра выбирает один из вариантов, он переходит к заполнению формы первичной квалификации, где будет собрана вся информация, чтобы следующим отделам было понятно, что нужно делать дальше. В форме указывается только важная информация, так как сделка должна был квалифицирована как можно быстрее, ведь клиент не любит ждать.

3. Создание дополнительного сотрудника колл-центра

На момент начала сотрудничества, в аккаунте amoCRM компании была установлена внешняя интеграция, которая автоматически из электронного письма создавала примечание в сделке. Благодаря этой интеграции команда CRMBY смогла написать робота, который умеет “читать” эти примечания и определять суть письма. Если робот видит ключевые слова, по которым понятен запрос обращения, он может сразу передать сделку далее в отдел продаж. Таким образом был создан инструмент - помощник для сотрудников колл-центра, который также принимает участие в обработке входящих обращений и справляется не хуже. Например,
за декабрь робот обработал 1460 обращений, что является хорошим показателем для и для полноценного сотрудника колл-центра.

4. Внедрение workplaces

Созданный робот занимается обработкой обращений только из электронной почты, человек же берет на себя обращения без привязки к источнику. Для их распределения между сотрудниками был внедрен workplaces. Это инструмент sensei, который позволяет выстроить приоритет задач, которые получает менеджер. В таком случае сотрудник не сам выбирает, какую задачу ему выполнить в первую очередь, а идет по настроенной логике. Так, например, всегда менеджер будет в первую очередь получать задачу перезвонить, если сделка была создана из-за пропущенного звонка, а уже потом квалифицировать клиента, который написал в мессенджере. Сотрудники, которые работают через workplaces, не тратят рабочее время на поиск задачи, а выполняют то, что им выдала система. Это позволяет сократить время первичной обработки и количество просроченных задач. Еще один плюс workplaces - это учитывание рабочего времени сотрудника. В понедельник менеджер не испугается от количества задач, которые у него появились в выходной день по той простой причине, что в настройках роли этого сотрудника установлены часы его работы и, соответственно, время, когда он может выполнить эти задачи.

5. Аналитика

amoCRM и sensei предоставляют данные по сделкам и процессам, которых не всегда достаточно для сбору аналитических данных. Для компании PNEVMOTEH был создан процесс sensei, который фиксирует следующую информацию по каждому обращению в колл-центр:
1. Время, за которое была обработана сделка
2. Сотрудника, который обработал эту сделку
3. Источник сделки
4. Результат обработки
5. Ссылку на сделку
Сбор этих данных позволил при помощи передачи вебхука в сервис BigQuery создавать интерактивный отчет с простым визуальным оформлением по всем обращениям и сотрудникам отдела.
Отчет был добавлен на рабочий стол руководства в amoCRM, где они в любой момент могут узнать, какое количество обращений было обработано сотрудником за определенный период, сравнить эти показатели с другим сотрудником и многое другое. Все это доступно в их CRM-системе и обновляется моментально.

Проделанная работа себя оправдала. Менеджеры по продажам получают только целевые заявки, соответственно, сосредоточены на своей основной работе и закрывают больше сделок с успешным результатом. Любое обращение обрабатывается в кратчайшие сроки. Сейчас среднее время обработки составляет 130 минут, и это не единственный показатель, который теперь доступен руководителям в новом инструменте по сбору аналитики.