Сверка по пунктам: Oneboost vs OKK

Каждая строка — пункт чек-листа. Видно, по каким критериям наш анализатор систематически ошибается в сравнении с эталоном Oneboost. Дополняет «Сравнение с Oneboost» (там — по звонкам и секциям).

TL;DR

43 пунктов · 0 с данными · mean agreement: 0.0% · 0 проблемных (< 60%)

Сильные / слабые пункты

Top-5 по per-item agreement.
Худшие:
Лучшие:

Пункты чек-листа

По умолчанию — худшие сверху. Клик по заголовку колонки — пересортировка.
# Блок Пункт Усл. Вес n Agreement % ↓ Ours pass % Oneboost pass % Bias pp Сторона
1 1
Консультант поздоровался
greet_hello
2 0
2 1
Консультант назвал своё имя
greet_name
2 0
3 1
Консультант озвучил название компании
greet_company
2 0
4 1
Консультант уточнил цель звонка
greet_purpose
3 0
5 2
Озвучен блок «знакомство»
program_acquaintance
1 0
6 2
Озвучен блок «презентация программы»
program_presentation
1 0
7 2
Озвучен блок «ответы на вопросы клиента»
program_questions
1 0
8 2
Озвучен блок «варианты оплаты»
program_payment_option
1 0
9 3
Чем занимается клиент
need_occupation
3 0
10 3
Почему выбрано именно это направление
need_why_direction
3 0
11 3
Цель обучения
need_goal
4 0
12 3
Почему именно сейчас решил обучиться
need_why_now
3 0
13 3
Клиент понимает роль специалиста, на которого оставлена заявка
need_role_understanding
2 0
14 3
Какие темы интересуют, какие сложности есть сейчас
need_topics_pains
3 0
15 3
Клиент сам рассказал про свои потребности
need_self_told
1 0
16 3
Консультант спросил клиента про опыт
need_ask_experience
3 0
17 3
У клиента есть опыт работы по интересующей специальности
need_has_experience
1 0
18 4
Повторил / резюмировал потребности клиента
summary_repeat
2 0
19 4
Подытожил, что курс подойдёт клиенту
summary_fit
3 0
20 5
Пояснил, в чём ценность более дорогих курсов
upsale_value
усл. 3 0
21 5
Предложил несколько различных тарифов
upsale_options
усл. 2 0
22 5
Уточнил, на чём остановился клиент, что ему подходит
upsale_choice_check
2 0
23 5
Какой курс предложен в качестве Upsale (метаполе)
upsale_course_proposed
усл. 1 0
24 6
Сделал презентацию программы обучения
pres_program
4 0
25 6
Сделал презентацию формата обучения
pres_format
3 0
26 7
У клиента есть сомнения или возражения
obj_detected
1 0
27 7
Количество возражений в звонке
obj_count
усл. 1 0
28 7
Количество отработанных возражений
obj_handled_count
усл. 1 0
29 7
Каждое возражение отработано (да/нет)
obj_handled_each
усл. 5 0
30 8
Презентовал стоимость с акцентом на скидке клиента
price_discount_focus
3 0
31 8
Уточнил, какой метод оплаты удобен клиенту
price_payment_method
3 0
32 8
Назвал размер скидки
price_discount_size
2 0
33 8
Презентовал цену до скидки и после
price_before_after
3 0
34 9
Предложил оформление в моменте
close_in_moment
усл. 4 0
35 9
Если выбрана полная оплата — предложил оплатить сегодня
close_full_today
усл. 3 0
36 9
Если выбрана рассрочка — оформил её на звонке
close_install_now
усл. 3 0
37 10
Согласована точная дата/время следующего звонка
next_exact_time
усл. 4 0
38 10
Согласована приблизительная дата/время следующего звонка
next_approx_time
усл. 2 0
39 11
Консультант слышит клиента и отвечает по сути
prof_listens
4 0
40 11
Консультант не грубил, не проявлял обиду к клиенту
prof_no_rude
5 0
41 12
Менеджер активно вёл диалог
active_lead
3 0
42 12
Проявлял заинтересованность в общении
active_engaged
2 0
43 12
Консультант пытался убедить клиента принять решение
active_persuade
4 0

Легенда

agreement ≥ 85% 70–84% < 70% нет данных · bias: |Δ| ≤ 10 pp — match, 10–30 — drift, > 30 — systematic. · ↑ мы завышаем, ↓ мы занижаем.