Поделиться
«Яндекс Недвижимость» подключила новый инструмент для девелоперов — ML‑оценку качества звонков и работы служб продаж
«Яндекс Недвижимость» подключила ML‑оценку качества звонков и работы служб продаж девелоперов. Инструмент анализирует звонки, поступившие с сервиса «Яндекс Недвижимость», и оценивает, насколько корректно менеджер выявил потребности клиента, отработал возражения и предложил следующий контакт. Об этом CNews сообщили представители сервиса «Яндекс Недвижимость».
Новый инструмент доступен на всех тарифах. ML-оценка качества звонков бесплатно работает в тарифе «Про». Воспользоваться инструментом на других тарифах («Базовый» и «Расширенный») можно с помощью накопленных бонусных баллов. ML‑инструмент оценки звонков уже доступен партнерам «Яндекс Недвижимости «в личном кабинете.
ML‑модель на базе искусственного интеллекта обрабатывает аудиозапись звонка, строит расшифровку и выделяет ключевые фрагменты диалога. Инструмент комплексно анализирует звонок — от приветствия, выявления критериев недвижимости покупателя (способ оплаты, город, бюджет, планировка, комнатность и др.) до отработки возражений и планов о следующем контакте.
В карточке звонка видны итоговый скор по «Качеству звонка» и оценка «Следующего контакта». Там же доступен чек‑лист выполненных или пропущенных действий — это помогает учитывать контекст и улучшать работу продукта.
За время бета-тестирования ML-оценку от «Яндекс Недвижимости» опробовали шесть федеральных и региональных застройщиков, среди которых «TEN девелопмент».
«Мы применили ML-инструмент для более чем 960 звонков. Чтобы оценить эффективность инструмента, мы дополнительно оценивали точность работы ИИ вручную. Проверка результатов оказалась положительной, а качество инструмента показало высокую эффективность. ML-оценка от «Яндекс Недвижимости» точно расшифровала все основные критерии оценки качества работы. Погрешность при анализе оказалась минимальной и не превысила 2%. Особенно отмечу удобство пользования отчетом, если у вас не один отдел продаж, а несколько. Можно выделить тренды и отличия разных отделов продаж по презентациям офферов», — сказал Андрей Марков, руководитель отдела продвижения «TEN девелопмент».
ML-оценка делает качество обработки лидов прозрачным и сопоставимым по единой методологии. Инструмент дает менеджерам быструю и предметную обратную связь с примерами и помогает системно подтягивать слабые места — от выявления потребностей до предложения следующего шага. В результате доля целевых встреч и конверсия в сделки растет.
«Первый контакт — важный момент в воронке продаж недвижимости. Наша ML‑оценка переводит субъективные впечатления в понятные метрики и рекомендации: видно, где менеджер не задал ключевые вопросы о критериях поиска, не предложил приехать в офис продаж или, наоборот, отлично отработал возражения и предложил альтернативные варианты. Это помогает девелоперам своевременно обучать команды на реальных кейсах и в итоге повышать конверсию в целевые встречи и сделки, так как цена ошибок тут слишком высока. Безусловно, работа по оценке качества звонков внутри отделов продаж проводилась и раньше, но с применением ML-модели процесс становится более оперативным. ML-оценка от «Яндекс Недвижимости» позволяет проанализировать эффективность звонков более массово и без привлечения дополнительных ресурсов со стороны застройщика», — сказала Ирина Литвинова, руководитель сектора новостроек сервиса «Яндекс Недвижимость».
Короткая ссылка
