Зачем маркетологу ставить звонкам теги, и что изменит автотегирование

Тегирование – это классификация или разметка данных по какому-то признаку. Эту процедуру применяют везде, где из потока разной информации нужно выделить полезную часть. Секретарь, например, тоже занимается тегированием, когда раскладывает письма от клиентов и от поставщиков. Этим же занимаются продавцы и маркетологи: раскладывают по полочкам информацию, которая поможет узнать больше о клиентах и повысить продажи.

Звонок как канал обращения предпочитают от 80 до 90 % клиентов в разных отраслях, поэтому для продавца и маркетолога звонок – важный источник информации. Из телефонного звонка маркетолог узнает клиентские вопросы по продукту или услуге, через которые прослеживаются потребности целевой аудитории.

И все было бы хорошо, но далеко не все звонки полезные. Каждый день в компанию звонят, чтобы собрать информацию о рынке, случайно набрав неверный номер или специально, чтобы продать свои услуги. Эти звонки не влияют на продажи, а значит не приносят пользы. Первая задача, которую решает тегирование – понять, сколько полезных звонков приходит от потенциальных покупателей в день, в неделю, в месяц.

Тегирование – способ собрать информацию о качественных обращениях, чтобы увеличить их число в будущем, а также лучше понять запросы целевой аудитории и сократить время от звонка до продажи.

Распространенные для звонков теги: целевой или нецелевой звонок, первое или повторное обращение, спам-звонок и другие.

Для детальной сегментации одному звонку присваивается несколько тегов, например, к тегу «целевой» добавляется существенный для дальнейшей продажи параметр: город или район обращения, категория товаров, тег «проблемный клиент» или «постоянный».

Тегирование звонков вручную выглядело бы как записывание номера звонящего и тега звонка в специальный журнал. Хорошо, что сегодня такой ручной труд заменяют сервисы. Тегирование звонков реализовано как функция виртуальной АТС или сервиса коллтрекинга. Теги задаются заранее и проставляются нажатием кнопки во время разговора или проставляются уже после звонка. Затем звонки сортируются по тегам в отчете.

Но даже при использовании сервисов человеческий фактор сильно влияет на результаты тегирования. Теги проставляются ошибочно или не проставляются вовсе, в результате аналитика теряет в точности.

Следующий шаг в развитии тегирования – автоматизация процесса. Технологии автотегирования уже работают в смежных областях, например, при распознавании лиц в потоковом видео. Такие программы умеют выделять лица по заданным параметрам. Программы работы с изображениями умеют выделять из миллионов снимков только те, на которых изображен, например, MacBook.

Автотегирование звонков невозможно без распознавания речи и перевода ее в текст, чтобы затем проставлять теги в зависимости от слов и структуры разговора. Эта технология уже нашла применение и совсем скоро будет интегрирована в сервисы телефонии и коллтрекинга, в том числе и в CoMagic.