Автоматический сбор аналитики по менеджерам в amoCRM

#B2C, #ОБРАЗОВАНИЕ, #МОСКВА
Компания "Профессиональные стрелковые тренажеры" производит оборудование для лазерных интерактивных тиров и стрелковых тренажеров, а также создает для него программное обеспечение.

Среди клиентов интернет-магазина структуры ФСИН, МВД, Министерство образования и науки РФ, Московский центр технологической модернизации образования, служба безопасности президента Республики Беларусь и Майкрософт.

Работа компании ведется в amoCRM. Входящие заявки приходят с сайта интернет-магазина, социальных сетей и площадок для государственных закупок.

В штате компании более 10 сотрудников, которые работают с клиентами, консультируют, помогают настраивать оборудование.

Бизнес-диагностика
Каждый месяц менеджеры должны выполнять план, где учитывается:

  • скорость закрытия задач сотрудниками в amoCRM;
  • выполнение норматива по скриптам телефонных разговоров;
  • выполнение плана месячного CV и среднего чека.
Новеньким сотрудникам и опытным продажникам устанавливается отдельный норматив.
В конце месяца руководитель проверяет, кто выполнил норматив, затем начисляет плановые бонусы.
Раньше аналитику по менеджерам руководитель собирал вручную: на подсчеты в Excel уходило 4 часа, но сейчас этот процесс решили автоматизировать.

Как оценивать эффективность сотрудников

Мы проработали все пожелания руководства для сбора ключевых показателей и только потом приступили к разработке. 
Кастомный виджет “СRM-аналитика”
В amoCRM мы добавили вкладку “CRM-аналитика” с таблицами, в которых будет собираться информация по сотрудникам.

Например, в первой таблице руководитель оценивает, насколько быстро сотрудники обрабатывает входящие заявки. На основе критериев из таблицы формируется рейтинг. 
Рейтинг каждого менеджера на основе таких критериев, как количество звонков, просрочек по заявкам, рабочих дней
Так, если менеджер долго пил чай и не ответил на звонок или сообщение, скрипт подсчитает сколько минут сотрудник бездействовал и подтянет результат в таблицу. Также автоматически подсчитывается количество звонков, которое сотрудник сделал за определенное количество рабочих дней.

Добавили в таблицу информацию по конверсии и среднему чеку. Значения рассчитываются по формуле и автоматически пробрасываются в таблицу. Промежуток времени меняется, благодаря фильтру встроенному в доработку.

Вторую таблицу настроили для понимания, насколько быстро менеджеры выполняют задачи в amoCRM.
Например, в месяц сотруднику надо обработать 100 первичных заявок и отправить 50 коммерческих предложений, чтобы выполнить норматив и получить премию. В таблице автоматически подсчитывается время создания задачи менеджером, время обработки заявки, этап воронки.

Руководитель может “провалиться” в сделку, проверить как быстро менеджер закрыл продажу.
Таблица с данными о скорости выполнения задач менеджеров
Третья таблица отслеживает продуктивность менеджеров в целом. Показатели автоматически подтягиваются из amoCRM и демонстрируют, насколько результативно работает сотрудник.

Работа оценивается по таким критериям:

  • число звонков/встреч/КП/презентаций и других активностей менеджера;
  • количество успешных сделок каждого менеджера;
  • прибыль, принесенная компании менеджером;
  • среднее количество действий, совершенных до закрытия сделки;
  • время отклика (как быстро менеджеры связываются с клиентами).
Таблица с данными об эффективности работы менеджеров
Все таблицы настроили таким образом, чтобы руководитель сразу видел сильные и слабые стороны сотрудников, мог принять меры: составить план обучения, провести перестановку кадров в отделе, прикрепить более слабых менеджеров к сильным. 

Настройка оповещений менеджеров о просроченных задачах

Следующую доработку также реализовали для контроля за просроченными задачами и контроля разговоров с клиентами. Для этого разработано два конструктора в которых можно выбрать, при каких условиях необходимо отправлять оповещения. 
Конструктор просроченных задач
Если менеджер не успевает обработать сделку в срок, скрипт отслеживает просроченную задачу и отправляет информацию из amoCRM в общий чат Телеграм.
Руководитель и менеджеры получают push-оповещение примерно с таким текстом: “Сотрудник Петров Иван просрочил задачу на 20 минут - ссылка на сделку”.
Руководителю достаточно открыть чат, чтобы увидеть, кто из сотрудников пропускает дедлайны и не выполняет норматив. Для этого ему не обязательно находиться в офисе - сообщения приходят на мобильный телефон.

Конструктор речевой аналитики

Еще одна реализованная опция - это подключение речевой аналитики. В разговоре с клиентами менеджеры должны придерживаться скрипта, обязательно произносить определенные слова, которые увеличивают конверсию продаж.

Данная разработка автоматически распознает речь в аудиозаписях звонков и переводит её в текст с помощью модуля распознавания речи. Скрипт автоматически ищет необходимые ключевые слова в тексте разговора и формирует данные в отчет. Можно прочитать полное содержание разговора или найти нужную часть по ключевому слову.

Если менеджер в телефонном разговоре произносит не все слова из скрипта, то норматив считается невыполненным, а в Телеграмм также уходит оповещение, что менеджер Иванов Петр не выполнил норматив по звонку с ссылкой на сделку. Руководитель получает оповещение, “проваливается” в сделку, смотрит какие слова сотрудник не сказал, оценивает на сколько процентов был отработан диалог.
Если менеджер не выполняет норматив, в чат уходит сообщение
Затем все полученные данные подтягиваются в одну большую таблицу, где РОП или директор видит проблемные места компании: например, медленную доставку, загруженность линии, степень клиентоориентированности менеджеров.
Итоги

Проделана большая работа, в результате которой показатели по эффективности сотрудников сохраняются в одном месте и постоянно мониторятся в автоматическом режиме. 
Раньше все данные по менеджерам формировались вручную. Увидеть итоговый результат руководитель мог только 1-2 раза в месяц после подсчетов всех показателей. Сейчас все результаты по сотрудникам формируются автоматически: их можно увидеть в режиме реального времени.  
Доработка  речевой аналитики отслеживает и фиксирует  насколько верно менеджеры проговаривают скрипты и соблюдают стандарты — вежливость, лексику и как работают с возражениями и отказами клиентов.
Команда проекта
  • Денис Максимов
    Руководитель проекта
  • Николай Шусев
    Программист
  • Олег Краснов
    Системный аналитик
Еще кейсы