В современном бизнесе общение с клиентами в Открытых линиях Битрикс24 значительно шире, чем простая переписка. Диалоги могут быть мощным инструментом для анализа, обучения сотрудников и повышения эффективности продаж, если их правильно использовать.
Проблема восприятия диалогов
Во многих организациях диалоги из Открытых линий часто считаются незначительными. Клиент задал вопрос, менеджер ответил, и обсуждение покидает активное поле зрения, а сосредоточение на конкретных спорных моментах становится обычной практикой. Другие, не менее значимые, обсуждения остаются без внимания и не используются для дальнейшего анализа.
Однако именно в этих беседах скрывается огромный массив полезной информации: как формулируются ответы менеджеров, какие фразы работают, а какие нет, на каком этапе клиент начинает сомневаться в своем выборе и какие вопросы повторяются регулярно. Вся эта информация уже имеется в системе Битрикс24, пусть и в неструктурированном виде.
Системный анализ диалогов
Когда диалоги остаются только в интерфейсе Открытых линий, полноценный анализ становится практически невозможным. Переписки сложно сравнивать, фильтровать и анализировать в количественном масштабе. Для получения необходимых данных менеджеры вынуждены вручную просматривать сообщения, что занимает много времени и усложняет процесс.
Отделы продаж и поддержки особенно страдают от этого. Руководители понимают, насколько критично общение с клиентами для повышения конверсии и уровня лояльности, но не располагают необходимыми инструментами для системного анализа. Чаще всего разборы проводятся на основе субъективных ощущений, а не на данных.
Перевод диалогов в данные
Здесь на помощь приходит функция «Экспорт диалогов из Открытых линий», которая позволяет выводить переписку из Контакт-центра Битрикс24 в табличном формате CSV. Это открывает новые возможности для анализа: сообщения можно сортировать, фильтровать, искать закономерности, а также использовать для обучения нейросетей.
Когда диалоги преобразуются в таблицы, они теряют статус «просто чатов» и становятся полноценными данными. Возможность анализа по различным параметрам — сотрудникам, каналам, дате и типу сообщений — делает информацию доступной для глубоких исследований и выявления ключевых трендов в коммуникации.
Табличный формат удобен не только для людей, но и для ИИ, что способствует созданию эффективных моделей и улучшению качества общения. Начав работать с диалогами как с данными, компании получают возможность выстроить качественную стратегию развития в области продаж и сервиса.
