Outbound CX — Teleperformance
Технический владелец продукта; совместная работа с операционной и ML-командами · Рост конверсии
Ситуация
При низком темпе исходящего обзвона операторы простаивали. При слишком высоком клиент мог ответить раньше, чем освобождался оператор, и слышал тишину или сбрасывал звонок.
Как технический владелец продукта я работал с VICIdial и Avaya POM: анализировал темп обзвона, время звонков, загрузку операторов и результаты продаж.
Настроил обзвон с учётом загрузки операторов и вероятности успешного разговора.
Что я сделал
- Проанализировал потери Изучил длительность попыток, время контакта и причины неуспешных звонков. Определил, где возникал простой операторов и в каких случаях клиенту некому было ответить.
- Настроил темп обзвона Изменял интенсивность автоматического набора с учётом доступности операторов и результатов кампаний. Это помогало сокращать простой и избегать звонков без свободного оператора.
- Внедрил рекомендации ML-команды В кампании по кредитным картам использовал предпочтения клиентов по времени обратного звонка и рекомендации отдельной ML-команды. Отвечал за применение этой логики в обзвоне; модели разрабатывали коллеги.
- Изучил работу площадок Провёл аудит четырёх площадок, собрал требования и начал проект единого рабочего места оператора. До моего перехода в Orange его внедрение завершено не было.
Результат
В одной кампании конверсия продаж выросла примерно на 3–5 процентных пунктов. Также сократился простой операторов; точные данные по этому показателю здесь не приводятся.
Рост конверсии относится к одной кампании. Я координировал участников без прямого административного подчинения; разработкой ML-моделей занималась отдельная команда.