Анализ разговоров как зеркало клиентского пути: как найти и исправить слабые места customer journey

Анализ разговоров как зеркало клиентского пути: как найти и исправить слабые места customer journey

Ваш потенциальный покупатель впервые увидел рекламу, перешел на сайт, просмотрел несколько страниц с товарами, позвонил и — исчез. Так это был все-таки нецелевой лид, менеджер грубо ответил или все же причина в самом продукте? 

Ответы на эти вопросы без часов ручного прослушивания дает AI-анализ разговоров. В статье рассмотрим, как выявить слабые места customer journey через звонки, чтобы не терять клиентов и доход. 

Что такое customer journey и почему он критичен для бизнеса

Customer journey — путь, который клиент проходит от первого контакта с брендом до покупки и послепродажного обслуживания, повторного обращения, рекомендации другим. 

Этот путь состоит из десятков точек соприкосновения. После каждой из них клиент либо движется дальше, либо разворачивается и уходит к конкурентам. Чтобы понять, почему это происходит, бизнесу нужна карта клиентского пути. Она охватывает: 

1. Этапы пути — знакомство с брендом, сравнение с конкурентами, оформление заказа, послепродажное обслуживание и т. д. 
2. Точки соприкосновения — звонок, чаты, пост в соцсетях, посещение сайта, визит в магазин. 
3. Эмоции — 47% клиентов будут избегать бренда, из-за которого испытали разочарование (Accenture). 
4. Мотивация — улучшить уровень языка с A2 до B2 или получить скидку.  
5. Болевые точки — долгое ожидание ответа менеджера, слишком сложный процесс оформления заказа, цена, недостаточная информация о товаре на сайте. 

Грамотно построенная customer journey map поможет: 

• выявить точки, где клиент сталкивается с трудностями, устранить эти барьеры и увеличить продажи;
• превратить покупателей в амбассадоров бренда, которые покупают еще и советуют другим; 
• перераспределить бюджеты на каналы, которые работают лучше всего;  
• адаптировать предложения под ожидания клиента — по данным Epsilon, 80% потребителей чаще покупают у брендов с персонализированным подходом. 

{{block}}

Какие проблемы можно выявить через анализ звонков

По данным Locology, 47% потребителей звонят в компанию перед принятием решения о покупке. В живых разговорах клиенты сами выдают ценные инсайты своего пути: что конкретно они ищут, какие у них проблемы, что им нравится в продукте и чем ваши конкуренты их переманивают. 

Хотя большинство компаний сосредотачиваются на анализе поведения покупателей на сайте и в соцсетях, звонки часто либо не анализируются вообще, либо анализируются выборочно. 

Прослушивание записей и ручные заметки действительно отнимают часы рабочего времени. У руководителей просто нет на это времени в погоне за дедлайнами и выполнением плана продаж. 

Но сегодня получить полноценный анализ 100% коммуникаций можно уже за 15-20 минут с помощью AI-аналитики звонков и отчетов виртуальной телефонии. Вот что благодаря им можно выявить. 

Клиенты долго ждут ответа менеджеров 

Опрос PRWeb показал: почти 60% респондентов не ждут на линии дольше минуты. 

Проверить, сколько именно секунд проходит до поднятия трубки по каждому оператору, можно в отчете об эффективности сотрудников.  

Чтобы вашим клиентам не приходилось долго ждать, оптимизируйте смены менеджеров или настройте умную переадресацию или очередь звонков — если все операторы заняты, клиент услышит, какой он в очереди, и сотрудник присоединится к разговору, как только освободится. 

Коммуникация операторов отталкивает 

AI анализирует не только содержание, но и тональность каждого разговора и фиксирует, когда менеджер говорит раздраженно или делает слишком длинные паузы. 

В отчете «AI-анализ. Проблемные звонки» в Ringostat система сама отмечает диалоги, требующие вмешательства руководства — из-за использования стоп-слов, резких ответов на возражения, отсутствия окончательной договоренности с клиентом, несоблюдения скрипта и т. д.    

Есть пробелы в самих скриптах 

Иногда менеджеры старательно следуют скрипту, однако он сам по себе неудачен. AI показывает, на каких именно возражениях клиенты чаще всего «зависают» и, наоборот, какие фразы менеджеров приводят к заключению сделок.

На основе этих данных руководство может сформировать успешные сценарии продаж с учетом реальных проблем клиентов.  

Недостаточно информации о товаре на сайте 

Если одни и те же вопросы о комплектации повторяются в десятках звонков, значит покупателям сложно найти ее на сайте.

Такие повторяющиеся запросы легко выявить с помощью AI-анализа ключевых слов и использовать затем в качестве чек-листа для доработки контента.

Как ИИ идентифицирует повторяющиеся «боли» клиентов

Телефония с искусственным интеллектом Ringostat автоматически преобразует каждое аудио в текст, отделяет реплики менеджера и клиента и разбивает разговоры на смысловые блоки. Повторяющиеся проблемы обычно возникают на этапах определения потребностей и работы с возражениями. 

Кроме того, ИИ определяет эмоциональное состояние клиентов — по интонации, темпу речи, длительности пауз. Если человек испытывает раздражение, система пометит такой звонок как проблемный. И уже потом менеджер, руководитель или владелец бизнеса смогут просмотреть детали разговора и понять, что именно вызвало беспокойство. 

Даже транскрипцию не обязательно перечитывать, потому что ИИ сам выделит ключевые моменты в отдельном блоке. 

Примеры: недоразумения в скриптах, задержки доставки, проблемы после продажи

Сеть бьюти-студий «MONLIS» в результате AI-анализа разговоров обнаружила, что клиенты ожидали скидок совсем не на те процедуры, которые были прописаны в скриптах. В итоге на основе инсайтов предложения скорректировали, и конверсия из звонка в запись выросла на 65%.  

Для крупных ритейлеров, например, речевая аналитика с ИИ автоматически выделяет ключевые слова и фразы: «задерживается», «где мой заказ». Так появляется возможность оперативно выявлять и устранять логистические задержки. 

Также ИИ помогает в решении послепродажных проблем. Для этого достаточно заглянуть в раздел «Ключевые моменты» разговоров по темам: «возврат», «гарантийный случай» или «жалоба». 

Приведем пример и из аналитики классической виртуальной телефонии. Клиенты, которые уже купили автозапчасти в компании «Regeneruj», часто имели срочные вопросы по эксплуатации, однако не могли дозвониться в службу поддержки. 

Благодаря внедрению интеллектуальной очереди звонков, отчетности о пропущенных звонках и анализу разговоров, компания смогла обрабатывать в три раза больше вызовов и обеспечивать клиентов поддержкой в моменты, когда риск потери лояльности был максимальным.     

Использование AI-аналитики для построения карты клиентского опыта

С помощью AI-аналитики вы в разы ускорите аудит customer journey и одновременно получите структурированные данные для создания или оптимизации карты клиентского опыта:

• ключевые слова: «ошибка», «обещали вчера», «дорого», «недостаток» и т. д. выделят этапы, на которых клиенты сталкиваются с препятствиями; 
• оценка настроения покажет разговоры с недовольством в голосе, и вы мгновенно поймете, где есть пробелы — в доставке, сервисе или самом продукте; 
• блок с ошибками менеджера даст понимание, на какие вопросы не отвечают или отвечают некорректно, из-за чего клиенты «зависают»;
• анализ контекста разговоров покажет, где информация на сайте или в рекламе не соответствует ожиданиям покупателей;
• в персонализированных рекомендациях ИИ сам укажет, что делать, чтобы приблизить следующий контакт к продаже — эти данные можно выгрузить в удобном для вас формате и сразу применить для построения customer journey map.  

Как интеграции Ringostat помогают выявлять тренды на ранних этапах

Настоящую ценность дает интеграция AI-анализа с маркетинговыми инструментами и CRM-системами. 

Сочетание колтрекинга и AI-анализа не только показывает, с какого рекламного канала звонит клиент. Ключевые слова и темы, которые AI фиксирует в аналитических отчетах, помогают выявлять тренды спроса на ранних этапах — клиенты сами упоминают продукт или услугу, которая интересует их больше всего. 

Из этих данных можно даже брать формулировки для рекламы, если покупатели называют товары иначе, чем в объявлениях.

Например, охранная компания «SHERIFF» с помощью AI-анализа и колтрекинга выявила расхождения в запросах клиентов и том, как менеджеры подают предложения. В итоге компания оптимизировала стратегии продаж, сэкономив 30% времени на контроле звонков.  

При интеграции AI-аналитики с CRM вместо неточных заметок менеджера в карточку сделки автоматически попадают структурированные данные: тема разговора, оценка эмоций, выявленные возражения. Так отслеживается, какие паттерны в разговорах предшествуют успешному закрытию сделки, а какие препятствуют продвижению клиента.  

Улучшение CX через обратную связь и автоматизацию

Выявить проблему — полдела, а вот с ее устранением и налаживанием бесшовного клиентского опыта поможет автоматизация.

Перспективы развития аналитики customer journey в 2026 году

Аналитика клиентского пути стремительно эволюционирует. 

1. Следующий этап развития — AI-подсказки во время самого звонка. Система в режиме реального времени напоминает о нерешенных возражениях или предупреждает, что клиент готов завершить разговор без покупки.

2. ИИ научится прогнозировать поведение клиента на основе предыдущих взаимодействий, источника трафика, поведения на сайте. Можно будет заранее готовить персонализированные сценарии и устранять барьеры еще до того, как клиент с ними столкнется. 

3. ИИ будет объединять данные со всех точек соприкосновения и строить омниканальную карту пути клиента в реальном времени.  

Вывод 

AI-анализ разговоров открывает глаза на болевые точки, которые никогда не всплывут в GA4 или обычных отчетах CRM, но которые напрямую влияют на продажи. 

Так вы не только сможете построить корректную карту клиентского пути, но и получить инсайты — где оптимизировать скрипт, где дополнить контент на сайте, а где и перестроить систему послепродажного обслуживания, чтобы customer journey все же приводил клиентов к покупке и повторным обращениям. ‍

В то же время важно помнить: качественный анализ возможен только при условии корректного сбора данных. Именно поэтому настройка аналитики и инструментов сбора данных является фундаментом для дальнейших выводов и решений — этим системно занимается команда Турум-бурум.

По нашему опыту, одной из наиболее частых причин чрезмерной нагрузки на колл-центры являются не только операционные процессы, но и проблемы на этапе взаимодействия с сайтом или приложением: ошибки в интерфейсах, отсутствие или недостаток релевантной информации о товаре или услуге, непонятные условия доставки, оплаты, возврата или обслуживания.

Устранение этих барьеров еще на цифровых точках контакта позволяет существенно снизить количество обращений в колл-центр. В результате бизнес получает возможность сосредоточиться не на решении базовых вопросов о процессе покупки, а на более глубоком анализе реальных потребностей клиентов и совершенствовании продукта.