它表面的是什么
四种信号类别。一个数据集。
反对意见
按产品和细分市场
使用客户正在使用的确切语言，而不是释义、逐字并按数量排名。
竞争对手提及
代表如何回应
什么落地与什么未落地，根据上一季度类似电话的结果进行评分。
交易面临风险
在交易冷却之前
呼叫频率下降或音调变化，系统会在机会结束之前将其标记为丢失。
教练差距
每个经理、每个代表
对结果最重要的模式，而不是通用脚本，以及与实际结果相关的特定差距。
主题如何聚集
原始短语，本周 340 个电话
“与竞争对手 X 相比，价格太高”
“我们需要证明融资成本的合理性”
“竞争对手 Y 的报价低 20%”
“预算被削减了，我们可以重新谈判吗？”
+ 31 类似
聚类为
定价与竞争对手的反对
, 每周增加 18% · 35 个呼叫受到影响
无需编写分类法。该模型对相似的短语进行聚类，用简单的英语标记聚类，并跟踪每周的增长情况。
产品营销
真实的反对意见，逐字逐句
销售业务
实际管道风险排名
CX
真正支持主题、趋势
交易风险信号
标志着交易存在风险的三种模式
信号 1
销售代表不再提及该交易
对话频率下降，交易在正式停止之前悄然退出销售代表的轮换范围。
参与模式发生了变化，原本充满好奇和活跃的冠军已经沉寂太久了。
信号 2
买家停止提问
信号 3
对冠军的信心下降
与特定联系人通话时的语气低于基线，在您注意到之前，关系已经冷却。
周一站立会
四个角色。一个数据集。没有单独的报告。
销售经理
选择三笔交易进行审查，按对话信号强度和沉默天数排名。
改造运营
拉动每周预测镜头，本周交易活动减少，而势头增加。
产品
逐字阅读前三个新反对意见，按数量排名，并附有代表响应模式。
CX
查找排名前三的 CSAT 车手以及持续击球的代表。
系统规格
$ 刷新延迟< 15 分钟// 每次通话完成后
$ 数据保留12个月// 每个合同可配置
$ 呼叫覆盖率100%// 每个入站和出站通道
常问问题