Одна из важнейших составляющих любого банка, его лицо — контактный центр. Но как сделать эту сложную технически и организационно, а часто еще распределенную географически структуру по-настоящему эффективной? Способной больше продавать, формировать положительный имидж банка и повышать лояльность клиентов. Важным подспорьем в этом деле становится речевая аналитика. Что это такое и как она помогает банку?

Контактный центр (КЦ) — отличный канал продаж, сбора обратной связи, аккумуляции клиентского опыта, но также источник финансовых издержек, репутационных рисков, клиентского негатива. И до последнего времени контролировали работу операторов и пытались улучшить работу КЦ супервайзеры. Но даже сильные команды из этих сотрудников не могут отслеживать все переговоры операторов с клиентами, находить слабые места в многочисленных скриптах и формировать общую картину. В лучшем случае они контролируют 10% работы КЦ. Раньше руководство банков мирилось с этим, но сейчас на рынок выходят прорывные решения на базе искусственного интеллекта.

Боли банка

Каждый банк нацелен на увеличение продаж, сокращение расходов, повышение удовлетворенности клиентов, выявление эффективных стратегий продаж и снижение рисков претензий со стороны регулятора. С этим связаны основные боли, которые мешают добиваться намеченных целей. Сложно контролировать правильность действий и работу по скрипту операторов КЦ, в итоге работа телемаркетинга не приводит к росту продаж. Трудно выявить и выделить эффективных сотрудников, которые умеют слышать клиентов и использовать все возможности для прямых и кросс-продаж. Остро стоит проблема выявления и внедрения лучшего опыта. Еще банку важно отслеживать качество клиентского опыта, лояльность клиентов, эмоциональное состояние операторов, уровень их загрузки. Это особенно актуально сегодня, когда доля персонала КЦ, работающего из дома, растет.

Не супервайзером единым

Один супервайзер в среднем контролирует 20 операторов. Его задача — с утра до вечера слушать звонки. Рутинная работа, которая быстро приводит к усталости и потере внимания. Также он должен анализировать прослушанные звонки, делать выводы, писать отчеты. В итоге реально он слышит не более 10% звонков, а остальные остаются в серой зоне. Никто не знает, как в действительности вели себя операторы: кто грубил, перебивал, отклонялся от скрипта или не пробовал допродать.

Какое решение поможет?

Только с появлением технологий речевой аналитики стало возможным эффективно бороться с этими проблемами. Речевая аналитика дает глубокое понимание того, что происходит в КЦ. Она позволяет в автоматическом режиме делать полный мониторинг 100% записей разговоров по множеству параметров. И точность такого анализа гораздо выше, чем в случае работы супервайзеров. А с появлением новых параметров и фильтров можно заново проанализировать имеющиеся массивы и получить дополнительную информацию для анализа.

Что важно в речевой аналитике

Есть несколько важных аспектов, на наличие которых стоит обратить особое внимание при выборе решения:

• транскрибация –— перевод речи в текст. Очень полезный инструмент, значительно ускоряющий обработку и анализ;
• собственный «движок» распознавания — позволяет не прибегать к облачным решениям и полностью закрыть решение в контуре организации;
• ретроспективный анализ по новым критериям — возможность спустя время проанализировать имеющийся объем записей по новым критериям;
• составление отчетов любой сложности — по разным параметрам и фильтрам;
• категоризация диалогов по тематикам — востребованный банками функционал.

Все эти возможности в полном объеме поддерживает унифицированное решение по речевой аналитике компании BSS, доступное банкам любого масштаба.

Как это работает

Сначала необходимо определить формат использования сервиса. Гибкость — отличительная черта решения по речевой аналитике компании BSS. Учитывая требования банков к безопасности, решение можно развернуть в контуре заказчика (on-premise), что займет не более трех недель. Установка производится на виртуальном или физическом аппаратном обеспечении, данные для анализа подаются непрерывно или порционно от системы телефонии.

Для организаций, которые стремятся максимально сократить time2market, есть вариант использования решения из облака. В этом случае работать с речевой аналитикой можно с первого дня. Необходимо только загрузить записи в указанных формате и качестве.

Для начала загружаем массив разговоров операторов. Далее система преобразует записи в текст, после чего они готовы к анализу и построению результатов по выбранным триггерам. Банк интересуют факты использования оператором нежелательной лексики, анализ причин недовольства клиента, факты разговора на повышенных тонах, а также выполнение проверки нормативно-правового соответствия (комплаенс). Можно настроить и отслеживать любые показатели: длительность звонка, отработку возражений, отклонение от скрипта, успешную продажу, негативную лексику, слова-паразиты, повтор обращений и т.д. Доступен анализ параметров речевой активности: процент участия в разговоре каждой из сторон диалога, количество перебиваний, процент тишины, упоминание конкурентов и их продуктов, а также попытки перевести разговор с клиентом на другой телефон.

Практика показывает, что для банков актуальны категоризация обращений, статистика по темам обращений и по наиболее популярным у клиентов темам. Категоризация позволяет выявлять проблемные точки. Например, если резко увеличились обращения по ДБО, значит, есть проблемы. И система сразу даст сигнал, как только отклонения начнут выходить за рамки среднестатистических.

В конце формируется отчет по выбранным показателям. Можно построить отчет любой сложности по любым параметрам и фильтрам. А изучая эти отчеты, аналитики и руководители могут принимать взвешенные и своевременные решения относительно изменений в работе КЦ.

В чем преимущества для банка

• повышается качество обслуживания за счет непрерывного полного мониторинга 100% диалогов без увеличения штата супервайзеров;
• улучшается удовлетворенность клиента вследствие автоматического выявления негатива и позитива в клиентских репликах и автоматического анализа результатов пост-опроса;
• повышается конверсия телемаркетинговых продаж за счет анализа обработки возражений;
• повышается конверсия up-sale и cross-sale в результатке выявления предложений продуктов в диалоге оператора;
• усиливается информированность при принятии маркетинговых решений за счет контроля упоминания конкурентов, продуктов заказчика, каналов рекламы и т.д.;
• сокращается среднее время обработки обращений вследствие выявления длительных обращений и их анализа;
• увеличивается FCR — доля вопросов, решенных с первого обращения — за счет выявления повторных обращений, их анализа и т.д.