[Анализ и проектирование систем, Data Mining, Управление проектами, Исследования и прогнозы в IT] Ваш звонок очень важен для нас: как перестать разочаровываться в контакт-центрах и начать жить
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Как часто вы разочаровывались в контакт-центрах? Как это бывает, позвонили узнать о минимальном платеже по кредитке или выяснить, как разблокировать доступ в интернет-банк. Но сразу решить вопрос не удалось. Запутались в дебрях голосового меню. Поняли, что любая кнопка все равно приведет в никуда к замученному неправильным скриптом оператору. Ждали на линии «первого освободившегося сотрудника». Затем 8 раз слушали «Blue Da Ba Dee», когда он ставил звонок на удержание. В результате бросили трубку и запланировали поездку в офис банка.
Вы никогда не задумывались о том, почему в век мессенджеров люди пользуются голосовой связью? По даннымНациональной ассоциации контактных центров (НАКЦ), в России за время пандемии 25% контакт-центров не зафиксировали уменьшения количества звонков, а 27% — отметили рост объема обращений на 25%. Понятно, из-за COVID-19 у всех появилось больше поводов для беспокойства: «Когда доставят мой заказ?», «Что с моими ваучерами?», «Вернут ли мне деньги?». Компании вкладывают сотни тысяч рублей в автоматизацию контакт-центров и обучение сотрудников, но что-то идет не так.
Возможно, проблема в подходе. Решения об автоматизации принимаются интуитивно, на основе наблюдений или «методом научного тыка». Между тем в работе контакт-центра много неочевидных закономерностей, за которыми полезно наблюдать не в ручном режиме, а с применением технологий интеллектуального анализа бизнес-процессов (Process Intelligence). В информационных системах контакт-центров собирается много полезных данных – «блуждания» клиентов по IVR (Interactive Voice Response), логи телефонных разговоров (время и длительность, с какого номера звонили) и др.
Сегодня мы разберем на примере контакт-центра банка, как с помощью платформы для анализа бизнес-процессов ABBYY Timeline обратить данные на пользу и способствовать тому, чтобы люди не висели на линии, интеллектуальный ассистент помогал, а не вредил, а операторы быстро решали проблемы пользователей и получали за это премии.
Немного статистики
По данным НАКЦ, сильнее всего на эффективность общения сотрудников контакт-центров с клиентами в условиях пандемии влияют:
- базы знаний, которые устаревают или сложны в использовании,
- нехватка операторов для обслуживания всех поступающих звонков,
- недостаточное обучение сотрудников.
Как говорится в исследовании аналитического агентства iKS-Consulting, клиенты до сих пор предпочитают общаться с компанией по телефону. Правда, количество звонков в контакт-центры не растет. А вот сообщений по электронной почте, через чаты и мессенджеры становится больше на 2% ежегодно: их доля от общего количества обращений – 20%. Роботы помогают клиентам не висеть долго на линии, а сотрудникам – избежать монотонной обработки простых запросов. Но, несмотря на внедрение технологий искусственного интеллекта и роботизацию, пока в основном в контакт-центрах работают люди. Только они могут помочь клиентам решить сложный вопрос или разобраться в нетипичной ситуации. Более того, в век развития искусственного интеллекта (а также необходимости оставаться дома) эмпатия и живое общение становятся еще более ценными.
Например, до пандемии в «Сбербанк» поступалооколо 17 млн звонков в месяц и примерно 3 млн чатов. Половина клиентов получали помощь от ботов — голосового на номере «900» и текстового — в чатах. С апреля 2020 года каждый месяц банк получает до 23 млн звонков (+30%), а уже 60% всех вопросов решается в IVR.
Но так ли все прекрасно в работе контакт-центров в банках? По данным аналитического центра Национального агентства финансовых исследований (НАФИ), лояльность россиян к банкам снижается пятый год подряд. Своим банком, согласно последнему опросу, не удовлетворены 35,4% жителей страны. Они не порекомендуют его знакомым и, возможно, скоро найдут альтернативу.
Индекс NPS в динамике (2016-2020 гг.). Данные НАФИ
По оценке НАФИ, клиенты обращают больше всего внимания на стоимость счетов, депозитов, кредитов и качество обслуживания. Им важно быстро получать услуги и ощущать, что о них заботятся. Как полагают в НАФИ, в сознании клиентов банки все больше становятся обезличенными ИТ-сервисами и приложениями. А любой сервис сегодня должен быть быстрым, понятным и приятным в использовании.
Как добиться этого? Работу и людей, и технологий необходимо контролировать. В частности, собирать и анализировать данные об успехах и неудачах, чтобы с их помощью затем быстрее отвечать на вопросы о кредитах и быть для клиента палочкой-выручалочкой в любых нестандартных ситуациях.
Порочный круг IVR
IVR (Interactive Voice Response), или интерактивное голосовое меню, решает вроде бы благородные задачи:
- по максимуму переводит клиентов на самообслуживание, чтобы снизить нагрузку на контакт-центр,
- распределяет вызовы по нужным операторам.
Но почему клиенты часто недовольны голосовым меню? Приведем в пример несложный кейс с IVR:
Клиент звонит в банк выяснить, почему ему приходят подозрительные SMS-ки о попытке провести операции по его дебетовой карте. Блокировать ее он не хочет, ему важно сначала разобраться в ситуации. На звонок заранее записанным голосом отвечает IVR и предлагает прослушать голосовое меню: «Добро пожаловать в Демьянкредитбанк. Для получения информации по адресам отделений и банкоматов нажмите 1. Для экстренной блокировки карты нажмите 2. Для получения пин-кода нажмите 0». Далее следует перечисление еще нескольких цифр, а затем – тишина. В главном меню нет нужной ему цифры и пункта «связаться с оператором». Он волнуется: прослушал меню, зашел в тупик, так и не решил вопрос. Чтобы связаться с оператором, нужно зайти в одну из веток, потом прослушать «Оставайтесь на линии и дождитесь, когда вам ответит первый освободившийся сотрудник». А клиент-то уже на нервяке: у него с карты кто-то хочет списать деньги, а ему тут квест устраивают.
По даннымIT-дистрибутора ICE Partners, людей больше всего раздражают длинные и сложные голосовые меню. Возможно, банку структура IVR кажется удобной и тщательно продуманной, но клиент может считать иначе.
На практике многим приходится бросать трубку, перезванивать в контакт-центр и снова прослушивать одну и ту же информацию. И даже тогда клиент не всегда может понять, что ему делать дальше.
Кстати, все это лишний трафик 8-800, а в объемах крупной компании – десятки тысяч долларов убытков в месяц. Кроме того, если после длинного и сложного IVR клиент не попадёт на нужного специалиста, то, скорее всего, он положит трубку и больше не вернется к этому банку. Поэтому лучше заранее проанализировать эффективность IVR, чтобы не раздражать людей. Как это сделать?
- Один из самых простых вариантов – позвонить в свою компанию. Это может быть познавательно. Так, можно прослушать IVR много раз, в частности, проверить, есть ли в конце выход на живого оператора. Затем удалить все лишнее, убрать зацикливания и тупиковые ветки меню.
- Можно провести опрос своих сотрудников: насколько у них выросла или снизилась нагрузка с точки зрения ответов на самые простые вопросы, сколько раз за день им звонил один и тот же клиент, сколько вызовов они переводили на других специалистов и т.п.
- Устроить опрос клиентов. Обычно после разговора с оператором включается система IVR (post-call опрос), в которой абоненту задаются 5-10 вопросов. Предлагается в баллах оценить качество обслуживания, уточнить, была ли решена проблема, посоветует ли он компанию своим близким и друзьям и т.п.
К сожалению, любой из путей займет много времени. И не каждый клиент готов отвечать на вопросы о нагрузке или качестве обслуживания. Во всех этих случаях менеджер рискует не увидеть полной картины процесса, например, количества абонентов, которые получили исчерпывающие ответы на свои вопросы в системе IVR; процента клиентов, которые вышли из меню, не дойдя до информационных блоков или переходов на оператора и т.д. Чтобы узнать эти и другие подробности об эффективности работы IVR, можно воспользоваться еще одним путем – инструментами для всестороннего анализа бизнес-процессов.
Так, в ABBYY Timeline можно загрузить логи систем, с которыми за определенный период работали сотрудники контакт-центра, например, логи систем IVR, коллтрекинга, базы знаний, CRM, а затем проанализировать разные показатели бизнес-процессов.
Логи – это файлы, которые содержат все действия пользователя, совершенные в системе.
На основании этих логов система может как автоматически построить верхнеуровневую схему процесса,
так и показать детали по каждому конкретному случаю:
Допустим, это может быть путь клиента по веткам голосового меню, а также записи разговора с оператором и информация о том, какой вопрос пытались решить.
ABBYY Timeline помогает объединять данные логов, полученные из нескольких систем, и анализировать все составляющие процесса в едином пространстве. Все события, которые произошли в различных IT-системах, но относились к одному конкретному звонку, платформа объединяет в цепочку, которая называется маршрутом.
Каждый маршрут может быть уникальным, но ABBYY Timeline может легко находить в них закономерности или проверять различные гипотезы. Например, можно посмотреть, сколько времени у клиента занимает решение его вопроса в IVR. Сначала воспользуемся инструментом «Запрос», чтобы отобрать те звонки, в которых клиент дошел до узла голосового меню, который не является промежуточным, а затем звонок был окончен.
Промежуточные узлы IVR — это те, на которых от клиента ожидается некоторый выбор, и они не являются «целевыми» для клиента.
А теперь посмотрим статистику «Длительность маршрута» для отобранных звонков:
Самый долгий разговор занял 9 минут, а подавляющая часть звонков укладывалась в 3 минуты.
Этот показатель поможет определить, насколько проста и удобна навигация в меню для клиента. Если задача решается через IVR за 10 минут, а через оператора – за минуту, то лучше переключать такой звонок на оператора. Автоматизированный информационный сервис не должен заниматьу клиента больше 6 минут.
Можно выяснить, сколько времени клиенты проводят в ожидании ответа оператора. Допустим, человек не должен висеть в очереди дольше минуты, но это правило часто нарушается. Создадим новый регламент процесса. Можно создавать регламенты, учитывающие множество параметров, но мы ограничимся лишь предельным промежутком между двумя событиями: звонок попал в очередь и оператор принял его:
Теперь посмотрим нарушения этого регламента:
Можно не только отобрать звонки, которые нарушают время исполнения регламента, но и настроить автоматические уведомления по таким нарушениям. При появлении новых звонков, не укладывающихся в сроки обработки, ABBYY Timeline будет присылать email с прямыми ссылками на маршруты таких звонков.
Можно найти наиболее часто используемые ветки голосового меню, чтобы затем вынести их вперед:
Мы отобрали все звонки, которые закончились попаданием в целевой (не промежуточный) узел меню IVR и отобразили распределение звонков по имени узла IVR.
ABBYY Timeline позволяет измерить статистику брошенных трубок: на каких ветках IVR и сколько клиентов бросили трубку, не дойдя до конца. Это один из важных индикаторов проблем с IVR:
Запросом легко отобрать звонки, где между событием промежуточного пункта меню IVR и событием брошенной трубки не произошло ни одного события.
Теперь мы видим пункты меню IVR, на которых клиенты чаще всего решали повесить трубку, а не углубляться дальше.
Контакт-центр может работать не только с историческими данными, но и проверять гипотезы. Инструменты прогнозирования в ABBYY Timeline позволяют смоделировать ситуацию, когда будущий клиент звонит вам и идет по лабиринту IVR. Если «прогнать» все возможные варианты действий, то вы обнаружите, где будет основной «затык», и придумаете, как это исправить.
«Вас много, а я одна»
Правильно распределить нагрузку на сотрудников еще одна «головная боль» банка. Бывают специалисты-универсалы, которые ответят на вопросы хоть по кредитам, хоть по дебетовым картам, а еще и просто выслушают вас и даже в полночь подскажут адрес ближайшего банкомата, поликлиники или цветочного магазина.
Некоторые банки разделяют сотрудников по тематическим направлениям. Но бывает, рассчитать нагрузку на линию сложно, потому что вчера все хотели оформить депозит, а сегодня всем срочно понадобились инвестиционные счета. Что делать, если банковских специалистов по реструктуризации не хватает, а на линии висят одновременно 5 человек со срочными вопросами? Или может произойти так, что у клиента сразу кредит для ИП, карта рассрочки, накопительный счет и скользкий вопрос про страхование недвижимости. И он хочет получить информацию по всему сразу. На скольких операторов придется его переключать?
Задача специалистов, которые планируют количество сотрудников на линии, — сделать так, чтобы клиент не ждал, а операторы не сидели без дела. Как добиться идеальных пропорций?
Можно составлять привычные хронологические или сводные отчеты в виде таблиц. Например, смотреть, как каждый день меняются средняя скорость ответа, время разговора, постановки абонента на удержание и постобработки вызова. А дальше – делать выводы о распределении нагрузки на сотрудников.
Еще один вариант – проанализировать, как изменяется нагрузка на контакт-центр в режиме реального времени и какие узкие места есть в этом процессе. Например, можно воспользоваться инструментом «Очереди» в ABBYY Timeline и посмотреть, что по факту сейчас происходит с нагрузкой на линию:
ABBYY Timeline дает возможность отследить распределение заданий между командами обработки запросов в реальном времени. Картинка кликабельна
Этот инструмент также может показать, как меняется ситуация с нагрузкой на контакт-центр, если банк, допустим, переходит с системы сотрудников-универсалов на разделение специалистов по нескольким направлениям. Можно оценить нехватку операторов, которые разбираются в узкой теме, допустим, в инвестиционных счетах. Либо увидеть, в каких очередях клиенты ожидают ответа дольше:
ABBYY Timeline вычисляет статистику простоев запросов в очередях. Картинка кликабельна
Пропускная способность очередей позволяет оценить, какие команды справляются с наибольшим объемом запросов в пределах выбранного периода. Картинка кликабельна
Есть показатели, которые говорят именно о качестве обслуживания. Например, клиента не должны переключать больше 5 раз на другого менеджера банка. Абонента гоняют туда-обратно и оставляют без ответа? Такую ситуацию можно отследить:
Инструмент «Запрос» использован для поиска маршрутов с множественными переадресациями.
Далее интересно посмотреть распределение таких звонков по конкретным сотрудникам, чтобы побеседовать с ними и, возможно, узнать что-то новое о вашем бизнес-процессе:
Картинка кликабельна
База, база, ответьте!
Банковский контакт-центр может поддержать беседу по множеству тем: денежные переводы, кредиты, защита персональных данных, кэшбеки, карты для детей, страхование, овердрафты, проблемы с оплатой покупок в интернете. И это не считая различных форс-мажоров и ситуаций, где сотруднику нужно проявить смекалку и иногда действовать не по скрипту. С каждым звонком оператор может «перепрыгивать» на новую тему. Реагировать нужно быстро, отвечать четко и информативно, диалог вести вежливо.
Кроме того, информация о банковских продуктах и услугах часто обновляется. Возникают новые кредиты, карты, счета, а времени на освоение нового немного. На помощь специалистам приходят базы знаний – огромные интрасайты для сбора, структурирования, хранения и быстрого поиска необходимой информации. Но путь к ней может быть тернист. Особенно, когда материалы в базе переложили на новое место. Или когда нужных сведений просто еще не появилось. Кстати, вы знали, что в контакт-центре нельзя отвечать клиенту «Не знаю»?
Что происходит? Самый большой поток звонков в контакт-центр как раз бывает в тот момент, когда происходят массовые обновления, сбои, или, например, когда президент объявляет о кредитных каникулах для малого бизнеса. И банк накрывает валом звонков на эту тему, а в базе знаний – дырка от бублика!
Что делает оператор? Ставит звонок на удержание и ищет ответы на вопросы. Спросит коллегу за соседним столом, старшего консультанта, напишет команде в чат. Тем временем количество и среднее время удержания обычно отслеживаются и не должны превышать, например, 2 минуты и 2 удержания за вызов. Иначе – санкции и плакала премия. Хотя в данном случае не хватает просто Q&A по теме.
Ситуация может быть проще. Сотрудник ищет какую-то очевидную информацию в корпоративной базе данных, но не находит, потому что она лежит на новом месте или появилась новая формулировка. Парадоксальная ситуация: база знаний придумана для того, чтобы клиент не висел на проводе. Но она обновляется таким образом, что клиент вынужден проводить время «в подвешенном состоянии». Чем чаще такое повторяется, тем больше жалоб в соцсетях. А «контрольным выстрелом» может стать фраза: «К сожалению, мы не можем решить вашу проблему, пожалуйста, свяжитесь с государственной организацией Х». Все это влияет на отношение клиентов к банку, а также на мотивацию, вовлеченность и производительность операторов.
Как быть?
- Многие контакт-центры предлагают самим клиентам доступ к своей базе знаний, и таким образом переводят часть абонентов на самообслуживание. Но есть нюансы: это не отменяет регулярного обновления базы и сбора недостающей информации по самым актуальным вопросам, по которым обращаются в контакт-центр.
- Еще один вариант – собирать данные о тематике самых долгих звонков, вводить информацию в Microsoft Excel и постепенно пополнять базу данных новыми темами.
- Можно сделать удобнее: анализировать и повышать эффективность базы знаний с помощью современных/цифровых технологий или технологий анализа бизнес-процессов. Например, проанализировать, как обновление базы отражается на времени ожидания клиента.
Давайте посмотрим на список всех поисковых запросов, которые вводил сотрудник при работе с каким-то сложным и долгим звонком. Отберем самые длительные звонки:
Среди этих звонков найдем те, которые содержали более 3-х поисков по базе знаний:
Во время звонков по какому-то типу продуктов или от какого-то типа клиентов оператор после перевода вызова на удержание ищет в базе знаний информацию по определенным тегам или темам. В дальнейшем можно дорабатывать именно те статьи базы знаний, в которых не хватает актуальной информации:
Можно отследить звонки, во время которых оператор заметно больше обращался к базе знаний, чем в других ситуациях, а также сравнить показатели у разных звонков. Видно, что звонки с большим количеством запросов в базу знаний в среднем более длительные:
Сравнение двух запросов. В одном из них больше обращений к базе знаний.
Далее можно анализировать: по каким темам звонили люди, когда приходится долго искать ответ, чего не хватает сотрудникам (обучения или информации) и так далее.
Вместо заключения
Конкурентное преимущество любого контакт-центра – качество обслуживания. А когда бизнес-процессы в компании налажены и совершенствуются в реальном времени, то ничто не мешает оператору четко и понятно отвечать клиенту, проявлять участие и заботу. А когда клиент доволен отношением к себе, он точно вернется к вам. И не так важно, что ему помогло в итоге: он быстро все нашел через IVR, оператор ответил на вопрос или клиент спросил голосового помощника. Важно то, что и сотрудник, и компания отнеслись к человеку и его ситуации неравнодушно.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Управление проектами] Методология, фреймворк или стандарт проектного управления
- [Data Mining, Data Engineering] How to Create a RAID 5 System With LVM Tool and Recover Data After Failures
- [JavaScript, Анализ и проектирование систем, Алгоритмы, Обработка изображений, Машинное обучение] Мы создали Web приложение для определения лиц и масок для Google Chrome (перевод)
- [Управление проектами, Agile, Конференции] Agile в Сбере: как понять, что происходит?
- [Управление проектами, Учебный процесс в IT, Робототехника, Научно-популярное] Как организовать локальный чемпионат по робототехнике и сделать его традиционным (vol. 1)
- [Управление проектами, Управление персоналом] Проблема кросс-культурной, междисциплинарной коммуникации. Краткий обзор и некоторые идеи
- [Управление проектами, Управление продуктом] Приходит ПМ и говорит, что надо на завтра чай через 3 минуты
- [Анализ и проектирование систем, Управление проектами, Инженерные системы] Architecting Architecture (перевод)
- [Анализ и проектирование систем, Визуализация данных, Visual Basic for Applications, Подготовка технической документации] Хорошие BPM — инструменты, которых нет и нет. Моделирование процессов
- [Анализ и проектирование систем, 3D-принтеры, Инженерные системы] История одной коробки передач
Теги для поиска: #_analiz_i_proektirovanie_sistem (Анализ и проектирование систем), #_data_mining, #_upravlenie_proektami (Управление проектами), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (Исследования и прогнозы в IT), #_abbyy, #_process_intelligence, #_abbyy_timeline, #_analiz_biznesprotsessov (анализ бизнес-процессов), #_banki (банки), #_kontakttsentry (контакт-центры), #_blog_kompanii_abbyy (
Блог компании ABBYY
), #_analiz_i_proektirovanie_sistem (
Анализ и проектирование систем
), #_data_mining, #_upravlenie_proektami (
Управление проектами
), #_issledovanija_i_prognozy_v_it (
Исследования и прогнозы в IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 25-Ноя 17:29
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Как часто вы разочаровывались в контакт-центрах? Как это бывает, позвонили узнать о минимальном платеже по кредитке или выяснить, как разблокировать доступ в интернет-банк. Но сразу решить вопрос не удалось. Запутались в дебрях голосового меню. Поняли, что любая кнопка все равно приведет в никуда к замученному неправильным скриптом оператору. Ждали на линии «первого освободившегося сотрудника». Затем 8 раз слушали «Blue Da Ba Dee», когда он ставил звонок на удержание. В результате бросили трубку и запланировали поездку в офис банка. Вы никогда не задумывались о том, почему в век мессенджеров люди пользуются голосовой связью? По даннымНациональной ассоциации контактных центров (НАКЦ), в России за время пандемии 25% контакт-центров не зафиксировали уменьшения количества звонков, а 27% — отметили рост объема обращений на 25%. Понятно, из-за COVID-19 у всех появилось больше поводов для беспокойства: «Когда доставят мой заказ?», «Что с моими ваучерами?», «Вернут ли мне деньги?». Компании вкладывают сотни тысяч рублей в автоматизацию контакт-центров и обучение сотрудников, но что-то идет не так. Возможно, проблема в подходе. Решения об автоматизации принимаются интуитивно, на основе наблюдений или «методом научного тыка». Между тем в работе контакт-центра много неочевидных закономерностей, за которыми полезно наблюдать не в ручном режиме, а с применением технологий интеллектуального анализа бизнес-процессов (Process Intelligence). В информационных системах контакт-центров собирается много полезных данных – «блуждания» клиентов по IVR (Interactive Voice Response), логи телефонных разговоров (время и длительность, с какого номера звонили) и др. Сегодня мы разберем на примере контакт-центра банка, как с помощью платформы для анализа бизнес-процессов ABBYY Timeline обратить данные на пользу и способствовать тому, чтобы люди не висели на линии, интеллектуальный ассистент помогал, а не вредил, а операторы быстро решали проблемы пользователей и получали за это премии. Немного статистики По данным НАКЦ, сильнее всего на эффективность общения сотрудников контакт-центров с клиентами в условиях пандемии влияют:
Как говорится в исследовании аналитического агентства iKS-Consulting, клиенты до сих пор предпочитают общаться с компанией по телефону. Правда, количество звонков в контакт-центры не растет. А вот сообщений по электронной почте, через чаты и мессенджеры становится больше на 2% ежегодно: их доля от общего количества обращений – 20%. Роботы помогают клиентам не висеть долго на линии, а сотрудникам – избежать монотонной обработки простых запросов. Но, несмотря на внедрение технологий искусственного интеллекта и роботизацию, пока в основном в контакт-центрах работают люди. Только они могут помочь клиентам решить сложный вопрос или разобраться в нетипичной ситуации. Более того, в век развития искусственного интеллекта (а также необходимости оставаться дома) эмпатия и живое общение становятся еще более ценными. Например, до пандемии в «Сбербанк» поступалооколо 17 млн звонков в месяц и примерно 3 млн чатов. Половина клиентов получали помощь от ботов — голосового на номере «900» и текстового — в чатах. С апреля 2020 года каждый месяц банк получает до 23 млн звонков (+30%), а уже 60% всех вопросов решается в IVR. Но так ли все прекрасно в работе контакт-центров в банках? По данным аналитического центра Национального агентства финансовых исследований (НАФИ), лояльность россиян к банкам снижается пятый год подряд. Своим банком, согласно последнему опросу, не удовлетворены 35,4% жителей страны. Они не порекомендуют его знакомым и, возможно, скоро найдут альтернативу.  Индекс NPS в динамике (2016-2020 гг.). Данные НАФИПо оценке НАФИ, клиенты обращают больше всего внимания на стоимость счетов, депозитов, кредитов и качество обслуживания. Им важно быстро получать услуги и ощущать, что о них заботятся. Как полагают в НАФИ, в сознании клиентов банки все больше становятся обезличенными ИТ-сервисами и приложениями. А любой сервис сегодня должен быть быстрым, понятным и приятным в использовании. Как добиться этого? Работу и людей, и технологий необходимо контролировать. В частности, собирать и анализировать данные об успехах и неудачах, чтобы с их помощью затем быстрее отвечать на вопросы о кредитах и быть для клиента палочкой-выручалочкой в любых нестандартных ситуациях. Порочный круг IVR  IVR (Interactive Voice Response), или интерактивное голосовое меню, решает вроде бы благородные задачи:
Но почему клиенты часто недовольны голосовым меню? Приведем в пример несложный кейс с IVR: Клиент звонит в банк выяснить, почему ему приходят подозрительные SMS-ки о попытке провести операции по его дебетовой карте. Блокировать ее он не хочет, ему важно сначала разобраться в ситуации. На звонок заранее записанным голосом отвечает IVR и предлагает прослушать голосовое меню: «Добро пожаловать в Демьянкредитбанк. Для получения информации по адресам отделений и банкоматов нажмите 1. Для экстренной блокировки карты нажмите 2. Для получения пин-кода нажмите 0». Далее следует перечисление еще нескольких цифр, а затем – тишина. В главном меню нет нужной ему цифры и пункта «связаться с оператором». Он волнуется: прослушал меню, зашел в тупик, так и не решил вопрос. Чтобы связаться с оператором, нужно зайти в одну из веток, потом прослушать «Оставайтесь на линии и дождитесь, когда вам ответит первый освободившийся сотрудник». А клиент-то уже на нервяке: у него с карты кто-то хочет списать деньги, а ему тут квест устраивают. По даннымIT-дистрибутора ICE Partners, людей больше всего раздражают длинные и сложные голосовые меню. Возможно, банку структура IVR кажется удобной и тщательно продуманной, но клиент может считать иначе. На практике многим приходится бросать трубку, перезванивать в контакт-центр и снова прослушивать одну и ту же информацию. И даже тогда клиент не всегда может понять, что ему делать дальше.
 К сожалению, любой из путей займет много времени. И не каждый клиент готов отвечать на вопросы о нагрузке или качестве обслуживания. Во всех этих случаях менеджер рискует не увидеть полной картины процесса, например, количества абонентов, которые получили исчерпывающие ответы на свои вопросы в системе IVR; процента клиентов, которые вышли из меню, не дойдя до информационных блоков или переходов на оператора и т.д. Чтобы узнать эти и другие подробности об эффективности работы IVR, можно воспользоваться еще одним путем – инструментами для всестороннего анализа бизнес-процессов. Так, в ABBYY Timeline можно загрузить логи систем, с которыми за определенный период работали сотрудники контакт-центра, например, логи систем IVR, коллтрекинга, базы знаний, CRM, а затем проанализировать разные показатели бизнес-процессов. Логи – это файлы, которые содержат все действия пользователя, совершенные в системе.
 так и показать детали по каждому конкретному случаю:   Допустим, это может быть путь клиента по веткам голосового меню, а также записи разговора с оператором и информация о том, какой вопрос пытались решить. ABBYY Timeline помогает объединять данные логов, полученные из нескольких систем, и анализировать все составляющие процесса в едином пространстве. Все события, которые произошли в различных IT-системах, но относились к одному конкретному звонку, платформа объединяет в цепочку, которая называется маршрутом. Каждый маршрут может быть уникальным, но ABBYY Timeline может легко находить в них закономерности или проверять различные гипотезы. Например, можно посмотреть, сколько времени у клиента занимает решение его вопроса в IVR. Сначала воспользуемся инструментом «Запрос», чтобы отобрать те звонки, в которых клиент дошел до узла голосового меню, который не является промежуточным, а затем звонок был окончен. Промежуточные узлы IVR — это те, на которых от клиента ожидается некоторый выбор, и они не являются «целевыми» для клиента.
 А теперь посмотрим статистику «Длительность маршрута» для отобранных звонков:  Самый долгий разговор занял 9 минут, а подавляющая часть звонков укладывалась в 3 минуты.Этот показатель поможет определить, насколько проста и удобна навигация в меню для клиента. Если задача решается через IVR за 10 минут, а через оператора – за минуту, то лучше переключать такой звонок на оператора. Автоматизированный информационный сервис не должен заниматьу клиента больше 6 минут. Можно выяснить, сколько времени клиенты проводят в ожидании ответа оператора. Допустим, человек не должен висеть в очереди дольше минуты, но это правило часто нарушается. Создадим новый регламент процесса. Можно создавать регламенты, учитывающие множество параметров, но мы ограничимся лишь предельным промежутком между двумя событиями: звонок попал в очередь и оператор принял его:  Теперь посмотрим нарушения этого регламента:  Можно не только отобрать звонки, которые нарушают время исполнения регламента, но и настроить автоматические уведомления по таким нарушениям. При появлении новых звонков, не укладывающихся в сроки обработки, ABBYY Timeline будет присылать email с прямыми ссылками на маршруты таких звонков. Можно найти наиболее часто используемые ветки голосового меню, чтобы затем вынести их вперед:  Мы отобрали все звонки, которые закончились попаданием в целевой (не промежуточный) узел меню IVR и отобразили распределение звонков по имени узла IVR. ABBYY Timeline позволяет измерить статистику брошенных трубок: на каких ветках IVR и сколько клиентов бросили трубку, не дойдя до конца. Это один из важных индикаторов проблем с IVR:  Запросом легко отобрать звонки, где между событием промежуточного пункта меню IVR и событием брошенной трубки не произошло ни одного события.  Теперь мы видим пункты меню IVR, на которых клиенты чаще всего решали повесить трубку, а не углубляться дальше. Контакт-центр может работать не только с историческими данными, но и проверять гипотезы. Инструменты прогнозирования в ABBYY Timeline позволяют смоделировать ситуацию, когда будущий клиент звонит вам и идет по лабиринту IVR. Если «прогнать» все возможные варианты действий, то вы обнаружите, где будет основной «затык», и придумаете, как это исправить. «Вас много, а я одна»  Правильно распределить нагрузку на сотрудников еще одна «головная боль» банка. Бывают специалисты-универсалы, которые ответят на вопросы хоть по кредитам, хоть по дебетовым картам, а еще и просто выслушают вас и даже в полночь подскажут адрес ближайшего банкомата, поликлиники или цветочного магазина. Некоторые банки разделяют сотрудников по тематическим направлениям. Но бывает, рассчитать нагрузку на линию сложно, потому что вчера все хотели оформить депозит, а сегодня всем срочно понадобились инвестиционные счета. Что делать, если банковских специалистов по реструктуризации не хватает, а на линии висят одновременно 5 человек со срочными вопросами? Или может произойти так, что у клиента сразу кредит для ИП, карта рассрочки, накопительный счет и скользкий вопрос про страхование недвижимости. И он хочет получить информацию по всему сразу. На скольких операторов придется его переключать? Задача специалистов, которые планируют количество сотрудников на линии, — сделать так, чтобы клиент не ждал, а операторы не сидели без дела. Как добиться идеальных пропорций? Можно составлять привычные хронологические или сводные отчеты в виде таблиц. Например, смотреть, как каждый день меняются средняя скорость ответа, время разговора, постановки абонента на удержание и постобработки вызова. А дальше – делать выводы о распределении нагрузки на сотрудников. Еще один вариант – проанализировать, как изменяется нагрузка на контакт-центр в режиме реального времени и какие узкие места есть в этом процессе. Например, можно воспользоваться инструментом «Очереди» в ABBYY Timeline и посмотреть, что по факту сейчас происходит с нагрузкой на линию:  ABBYY Timeline дает возможность отследить распределение заданий между командами обработки запросов в реальном времени. Картинка кликабельна Этот инструмент также может показать, как меняется ситуация с нагрузкой на контакт-центр, если банк, допустим, переходит с системы сотрудников-универсалов на разделение специалистов по нескольким направлениям. Можно оценить нехватку операторов, которые разбираются в узкой теме, допустим, в инвестиционных счетах. Либо увидеть, в каких очередях клиенты ожидают ответа дольше:  ABBYY Timeline вычисляет статистику простоев запросов в очередях. Картинка кликабельна  Пропускная способность очередей позволяет оценить, какие команды справляются с наибольшим объемом запросов в пределах выбранного периода. Картинка кликабельна Есть показатели, которые говорят именно о качестве обслуживания. Например, клиента не должны переключать больше 5 раз на другого менеджера банка. Абонента гоняют туда-обратно и оставляют без ответа? Такую ситуацию можно отследить:  Инструмент «Запрос» использован для поиска маршрутов с множественными переадресациями. Далее интересно посмотреть распределение таких звонков по конкретным сотрудникам, чтобы побеседовать с ними и, возможно, узнать что-то новое о вашем бизнес-процессе:  Картинка кликабельна База, база, ответьте! Банковский контакт-центр может поддержать беседу по множеству тем: денежные переводы, кредиты, защита персональных данных, кэшбеки, карты для детей, страхование, овердрафты, проблемы с оплатой покупок в интернете. И это не считая различных форс-мажоров и ситуаций, где сотруднику нужно проявить смекалку и иногда действовать не по скрипту. С каждым звонком оператор может «перепрыгивать» на новую тему. Реагировать нужно быстро, отвечать четко и информативно, диалог вести вежливо. Кроме того, информация о банковских продуктах и услугах часто обновляется. Возникают новые кредиты, карты, счета, а времени на освоение нового немного. На помощь специалистам приходят базы знаний – огромные интрасайты для сбора, структурирования, хранения и быстрого поиска необходимой информации. Но путь к ней может быть тернист. Особенно, когда материалы в базе переложили на новое место. Или когда нужных сведений просто еще не появилось. Кстати, вы знали, что в контакт-центре нельзя отвечать клиенту «Не знаю»?  Что происходит? Самый большой поток звонков в контакт-центр как раз бывает в тот момент, когда происходят массовые обновления, сбои, или, например, когда президент объявляет о кредитных каникулах для малого бизнеса. И банк накрывает валом звонков на эту тему, а в базе знаний – дырка от бублика! Что делает оператор? Ставит звонок на удержание и ищет ответы на вопросы. Спросит коллегу за соседним столом, старшего консультанта, напишет команде в чат. Тем временем количество и среднее время удержания обычно отслеживаются и не должны превышать, например, 2 минуты и 2 удержания за вызов. Иначе – санкции и плакала премия. Хотя в данном случае не хватает просто Q&A по теме. Ситуация может быть проще. Сотрудник ищет какую-то очевидную информацию в корпоративной базе данных, но не находит, потому что она лежит на новом месте или появилась новая формулировка. Парадоксальная ситуация: база знаний придумана для того, чтобы клиент не висел на проводе. Но она обновляется таким образом, что клиент вынужден проводить время «в подвешенном состоянии». Чем чаще такое повторяется, тем больше жалоб в соцсетях. А «контрольным выстрелом» может стать фраза: «К сожалению, мы не можем решить вашу проблему, пожалуйста, свяжитесь с государственной организацией Х». Все это влияет на отношение клиентов к банку, а также на мотивацию, вовлеченность и производительность операторов. Как быть?
Давайте посмотрим на список всех поисковых запросов, которые вводил сотрудник при работе с каким-то сложным и долгим звонком. Отберем самые длительные звонки:  Среди этих звонков найдем те, которые содержали более 3-х поисков по базе знаний:  Во время звонков по какому-то типу продуктов или от какого-то типа клиентов оператор после перевода вызова на удержание ищет в базе знаний информацию по определенным тегам или темам. В дальнейшем можно дорабатывать именно те статьи базы знаний, в которых не хватает актуальной информации:  Можно отследить звонки, во время которых оператор заметно больше обращался к базе знаний, чем в других ситуациях, а также сравнить показатели у разных звонков. Видно, что звонки с большим количеством запросов в базу знаний в среднем более длительные:  Сравнение двух запросов. В одном из них больше обращений к базе знаний. Далее можно анализировать: по каким темам звонили люди, когда приходится долго искать ответ, чего не хватает сотрудникам (обучения или информации) и так далее. Вместо заключения Конкурентное преимущество любого контакт-центра – качество обслуживания. А когда бизнес-процессы в компании налажены и совершенствуются в реальном времени, то ничто не мешает оператору четко и понятно отвечать клиенту, проявлять участие и заботу. А когда клиент доволен отношением к себе, он точно вернется к вам. И не так важно, что ему помогло в итоге: он быстро все нашел через IVR, оператор ответил на вопрос или клиент спросил голосового помощника. Важно то, что и сотрудник, и компания отнеслись к человеку и его ситуации неравнодушно. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании ABBYY ), #_analiz_i_proektirovanie_sistem ( Анализ и проектирование систем ), #_data_mining, #_upravlenie_proektami ( Управление проектами ), #_issledovanija_i_prognozy_v_it ( Исследования и прогнозы в IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 25-Ноя 17:29
Часовой пояс: UTC + 5