Клиентский путь в новых реалиях

В пандемию компании были вынуждены перестраиваться и выводить большую часть услуг в дистанционные каналы. Так, в новых реалиях контакт-центры стали де-факто основным каналом обслуживания в кредитно-финансовых организациях.

Поскольку количество обращений по удаленным каналам коммуникаций существенно выросло, перед банками и страховыми компаниями остро встал вопрос: как сохранить на прежнем уровне операционные затраты на обслуживание или оптимизировать их в условиях значительного роста входящего трафика, но при этом не отклоняться от корпоративных стандартов качества?

Переход обслуживания клиентов из физических точек присутствия в контакт-центры сформировал новый вызов — заставил банки и страховые компании задуматься о том, как наращивать доходы от дополнительных продаж в удаленных точках обслуживания — выстраивать новые процессы, up-sale и cross-sale.  

Быстрее других ответы на эти вопросы нашли компании, сделавшие ставку на цифровизацию — автоматизацию и роботизацию основных процессов в контакт-центрах. Эта модификация в основном строится на базе речевых технологий: на использовании виртуальных (цифровых) ассистентов, чат-ботов, идентификации по голосу, речевой аналитики, а также на внедрении в бизнес-процессы суфлеров-помощников. C этим стратегическим вектором развития сегодня должны считаться все поставщики продуктов и услуг, особенно в финансовой и страховой сферах.

Кроме того, для банков вектор на цифровизацию и использование искусственного интеллекта актуален в свете применения дистанционных каналов — ДБО и ИИ вместе дают синергию. Правда, это значительно легче и быстрее реализовать на базе единой платформы дистанционного обслуживания, на которой работают и классическое ДБО, и речевые компоненты. На российском рынке такой платформой и такими возможностями обладает компания BSS, которая активно развивает это направление.

Возвращаясь к контакт-центрам, стоит переосмыслить их роль в организации. Помимо превращения в основной канал обслуживания и полноценный канал продаж контакт-центр становится важной точкой клиентского пути, кладезем информации, позволяющей попасть в ожидания клиента. Здесь мы можем собрать данные о самом клиенте, паттернах его поведения, его потребностях, а также о его восприятии продуктов/услуг/процессов компании: что в них категорически не нравится, с чем клиент готов смириться, а что, напротив, является решающим аргументом в выборе клиента, а значит, тем самым конкурентным преимуществом.

«Становится ясно, какие процессы коммуникаций и в каких точках взаимодействия являются для клиента оптимальными, что формирует у него положительные клиентские впечатления, а что неудобно, непонятно, непрозрачно и вызывает нарекания. Их в первую очередь необходимо модифицировать, чтобы завоевать доверие и лояльность клиента. Именно доверие сейчас — основа отношений с клиентом, на которой выстраиваются эффективные бизнес-процессы обслуживания и продаж, что приносит и дополнительный доход, и сокращение операционных расходов компании», — отметила Юлия Вдовина.

Вот почему так важно выстраивать бесшовный клиентский путь, который в современных условиях уже невозможно обеспечить без применения речевых технологий и голосовых сервисов.

Например, умное встраивание технологий в процессы компании позволяет переложить как минимум четверть нагрузки в контакт-центре с операторов на виртуальных помощников. При этом задачу автоматизации 40%+ решить «в лоб» без потери клиентского сервиса не получится, так как российские потребители в большинстве своем предпочитают общаться с людьми, а не с роботами. И здесь разработка и внедрение «человечного» робота становится основной задачей. От того, какое впечатление на клиента произведет голосовой помощник, будет зависеть его дальнейшее взаимодействие с компанией. С предпочтениями клиентов важно считаться: на кону их лояльность.

Спрос на «человечных» роботов

Впрочем, у некоторых компаний — разработчиков виртуальных ассистентов уже есть понимание, как такое положительное впечатление создать. Юлия Вдовина утверждает: «Для того, чтобы голосовой робот, обрабатывающий обращения во всех цифровых каналах, нравился клиентам, он должен обладать эмпатией, быть способным к проявлению понимания и сочувствия».

Строиться такой робот должен с учетом видения клиента, с желанием произвести на него приятное впечатление. Для этого робот должен изъясняться не бюрократическими шаблонами, а говорить с клиентом на одном языке, простом и понятном, обращаться по имени или, если он старше 50 лет, по имени и отчеству, быстро предоставлять необходимую информацию для клиента, а если это «в моменте» невозможно через робота, извиняться и переключать на человека.

По опыту компании BSS, важным аспектом является и то, что для обучения роботов необходимо использовать «живые» диалоги операторов контакт-центра, которые прошли оценку контроля качества. Тогда своими способностями ведения диалога робот сможет приятно удивить клиента.

От клиентского сервиса к клиентским впечатлениям

«Когда клиент цепляется на эмоцию, когда мы создаем WOW-эффект, когда рождается то самое доверие между клиентом и банком — клиент готов с нами “жить” достаточно долго. И при этом он готов нам прощать ошибки, несовершенство наших процессов, а также заходить с нами в развитие сервиса и подсказывать нам, какими должны быть наши продукты и услуги, что важно в нашем обслуживании, где те узкие места, которые раздражают и приносят неудобства», — убеждена Юлия Вдовина. По ее словам, сегодня многие банки, которые позиционируют себя как лидеры рынка, делают акцент в своих стратегиях не просто на клиентский сервис, а именно на клиентские впечатления.

А впечатления складываются, безусловно, из многих аспектов: это и доверие, и высокое качество сервиса во всех точках контакта с клиентами, и эмпатия сотрудников и роботов, и прозрачность и понятность процедур, и акцент на сохранение времени клиента, и удобство обслуживания.

Поэтому важен выбор точек присутствия компании. Если раньше компании решали обслуживать клиента «в голосе» или «в тексте», присутствовать ли в соцсетях или мессенджерах, то сейчас с клиентом нужно общаться там, где ему удобно, в той точке, которая им востребована, а не пытаться навязать ему принятый в компании канал коммуникаций.

Например, считается, что жители мегаполисов — Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга — предпочитают общаться по WhatsApp и Telegram, а у россиян из южных регионов самый популярный мессенджер — это Viber. Эти тенденции обязательно надо учитывать при построении или развитии модели обслуживания.

Юлия Вдовина, директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах компании BSS

Помимо этого при выстраивании коммуникаций в разных каналах нельзя забывать о принципе омниканальности: интегрироваться в единую платформу, обеспечивающую бесшовное переключение клиента между цифровыми каналами. Как это выглядит на деле? Человек может общаться голосом с оператором, но в какой-то момент ему приходит важный, параллельный звонок или начинается встреча, и тогда он переходит в чат, где может продолжить общение текстом с того момента, где он завершил свое общение голосом. И ему не надо писать опять всю историю обращения, оператор чата в истории обсуждения увидит, где закончилась предыдущая коммуникация, и просто ее продолжит без дополнительных вопросов.

«Омниканальность для клиента очень важна, — убеждена Юлия Вдовина, — она экономит время клиента, дает ему понимание, что он важен для компании, о нем заботятся и стремятся предоставить качественный сервис максимально удобным для него способом».

При этом важно поддерживать одинаковый уровень качества обработки обращений во всех каналах коммуникаций. Клиентский опыт не должен обладать высокой волатильностью. Если, например, в мессенджерах и соцсетях он будет очень высоким, а на телефонной линии — низким, то произойдет разрыв в клиентских впечатлениях. Клиент, имевший опыт обслуживания в соцсетях, будет ожидать такого же высокого качества обслуживания и при телефонном общении, а не получив его, будет разочарован, и это разочарование перечеркнет весь накопленный ранее положительный опыт, отметила Юлия Вдовина. По ее убеждению, лучше поддерживать средний уровень сервиса (на три или четыре балла из пяти) во всех каналах, формируя понятные ожидания у клиента, чем предоставлять ему в одном канале сервис на высоком уровне (пять из пяти), а в другом — на очень низком (один или два балла из пяти).

Выгодно банкам, удобно клиентам

Здесь необходим баланс между повышением операционной эффективности контакт-центра (сокращением времени обработки обращений, количества вызовов на одного активного клиента, ростом автоматизации) и позитивными клиентскими впечатлениями. Если рост эффективности обеспечивается комплексной автоматизацией, выстраиванием систем мониторинга и контроля операционных показателей, то параметры качества достигаются работой с людьми, выстраиванием в компании клиентоорентированной культуры, фокусом на клиентоцентричную стратегию в обслуживании.

Если мы говорим о людях, операторах контакт-центров, то есть два направления совершенствования знаний, умений и принципов обслуживания персонала, а также работы с выгоранием. Первое из них предполагает выстраивание непрерывного цикла повышения качества: обновление стандартов и метрик их измерения –> выстраивание постоянного автоматизированного контроля коммуникаций операторов с клиентами –> выявление узких мест в знаниях и навыках операторов –> проведение специализированных курсов для повышения профессионализма и отработки навыков. Все эти задачи успешно решаются с помощью речевой аналитики. Второе направление — уменьшение доли рутинных операций за счет продвижения самообслуживания, роботизации и использования суфлера для подсказок в решении трудных, нестандартных вопросов. Ведь все мы в своей работе хотим видеть результат и значимость того, что делаем, понимать связь с целями и задачами компании и нашим вкладом в их достижения.

Тут есть свои нюансы и тонкости. Например, для клиента, привыкшего обращаться в контакт-центр по телефону, переход на самообслуживание должен быть осуществлен «экологично». Клиент должен почувствовать, что использование систем самообслуживания для него интуитивно понятно, что это удобно, что вопросы там решаются быстрее, что он там получает дополнительные бенифиты — участие в акциях, получение значимых напоминаний, контроль за финансами в режиме 24/7. И если клиенту понравится решать свои задачи через приложение, ему не придет в голову мысль связываться с оператором.

Именно поэтому банк и подрядчик, разрабатывающий такое решение, должны постараться заинтересовать потенциальных пользователей его функционалом, какими-то его фишками, которые будут доступны только в канале самообслуживания. Если это произойдет, то количество звонков в контакт-центр уменьшится и эффективность обслуживания возрастет, что сразу можно будет отследить по динамике Contact Rate (показывает долю клиентов, решающих свои вопросы с помощью обращения в контакт-центр, а не с помощью каналов самообслуживания).

Опыт компании BSS, предоставляющей полный технологический стек речевых технологий для выстраивания систем самообслуживания, показывает, что реализация стратегии цифровизации должна быть комплексной, «умной», учитывать все тренды и аспекты рынка, использовать правильный баланс между эффективностью и впечатлениями. Только в этом случае можно говорить о росте LTV (Lifetime Value — пожизненная ценность клиента) и снижении операционных расходов, о завоевании лидирующих позиций на рынке. Как именно? Покажем на примерах.

Оптимизация продаж на входящих

Перед одним из банков стояла амбициозная задача — значительно повысить конверсию продаж и за счет этого увеличить доходность, а также долю рынка компании. Ставка делалась на продажу продукта «Кредитная карта» через контакт-центр. Для решения этой задачи банк в качестве партнера привлек компанию BSS как поставщика речевой аналитики.

В ходе внедрения была настроена система контроля и мониторинга работы операторов, которая показывала, озвучивают ли операторы клиентам предложение, используются ли для продажи акценты на конкурентных преимуществах продукта, как происходит работа с возражениями, какие мостики и связки используют операторы для продажи.

В результате анализа записей разговоров операторов было выявлено, что сотрудники контакт-центра в большинстве своем хорошо и умело продавали такой банковский продукт, как кредит наличными. Но совершенно не умели доносить до клиентов преимущества кредитной карты — их этому не учили. Конкурентные преимущества продукта они не понимали, акцента на продажу именно кредитной карты в их мотивации не было. Поэтому свои планы продаж многие из них выполняли за счет того самого удобно продаваемого и такого знакомого им кредита наличными.

Для банков вектор на цифровизацию и использование искусственного интеллекта актуален в свете применения дистанционных каналов — ДБО и ИИ вместе дают синергию.

Но не все было так плохо. Речевая аналитика позволила специалистам банка с помощью компании BSS выявить в контакт-центре продавцов с удачным опытом продаж кредитной карты. Были собраны и показаны сотрудникам лучшие практики с детальным разбором продукта, форматом предложения его клиентам, формированием точек заинтересованности клиента в продукте и связкой с системой мотивации операторов на продажу. Своим опытом лучших продаж, наработками и найденными ноу-хау с командой контакт-центра делились лучшие продавцы-операторы.

В результате проведенной работы озвучивание предложений клиентам выросло в контакт-центре банка в два раза, а конверсия продаж на входящих звонках увеличилась на 12%.

Кроме того, с помощью речевой аналитики выяснилось, что льготный период обслуживания кредитной карты, предложенный маркетологами банка, оказался короче, чем ожидали его клиенты и предлагали конкуренты. Так что его продление тоже способствовало росту продаж.

Мониторинг внедрения изменений в продажах на исходящих

Один наш заказчик обратился с просьбой помочь автоматизировать исходящие обзвоны с помощью голосовых роботов. Он, зная свою клиентскую базу и паттерны поведения клиентов, понимал бенифиты внедрения данной технологии в бизнес-процессы компании и был нацелен на получение результатов в кратчайшие сроки. Специалисты заказчика и аналитики BSS совместно разработали специальный скрипт для голосового робота, определили все технологические аспекты реализации и метрики успеха проекта. Однако при запуске кампании специалисты BSS обнаружили, что примерно в конце первой трети диалога клиенты массово кладут трубку. Для выяснения причины были задействованы возможности речевой аналитики. С ее помощью удалось обнаружить, что из-за двусмысленности формулировки вопроса робота клиенты отвечали не так, как рассчитывалось в сценарии, и дальнейшее поведение робота не соответствовало их ожиданиям. После корректировки вопроса и логики обработки ответа конверсия исходящих продаж в контакт-центре банка увеличилась до 9%, что неплохо для продажи с помощью робота.

Другая особенность этого проекта заключалась в том, что речевой аналитике удалось зафиксировать интересный кейс — диалог между двумя роботами. Робот контакт-центра дозванивался до робота Олега, который сегодня у многих выполняет роль автоответчика, и очень успешно продавал ему кредитные карты. Олег очень подробно спрашивал и уточнял все преимущества продукта, долго соглашался на встречу и в итоге назначал дату ее проведения. Продолжительность некоторых диалогов доходила до 6 минут, и в данном случае это было непродуктивно. Поэтому команда внедрения быстро изменила процесс, и, когда робот определял, что дозвонился до Олега, он сообщал, что банк делает предложение клиенту с такими-то условиями, а также оставлял контактный номер, по которому клиент может обратиться, если предложение его заинтересовало.

Повышение качества за счет автоматизации анализа коммуникаций

Для диагностики качества обслуживания в том или ином контакт-центре специалисты компании BSS на базе технологии речевой аналитики применяют карту quality-менеджмента: проверяют произнесение стандартного приветствия, соответствие диалогов операторов скриптам и корпоративным стандартам, а также настраивают мониторинг основных параметров эффективности.

Особое внимание уделяется отслеживанию времени тишины. Речевая аналитика позволяет отслеживать данный параметр в разрезе каждого оператора: сколько оператор и клиент молчат в ходе диалога, какова доля тишины всех участников диалога. Так, в результате отработки системы, в одном из проектов BSS были выявлены операторы с высокой долей тишины на звонке. Обычно во время таких звонков превышается среднее время разговора (AHT).

Однако в выборке оказался молодой человек, у которого показатель AHT был в рамках нормы. Анализ его диалогов показал, что оператор очень быстро обслуживал клиентов, но, зная, что его работа в части времени контролируется только стандартным показателем AHT, он просто отдыхал на звонке, поскольку понимал, что должен обеспечить среднее время разговора, и успешно решал эту задачу. «Мы поговорили с этим парнем, обсудили важные аспекты мотивации, а также создали для него определенную геймификацию, в рамках которой он становился амбассадором обслуживания: начал показывать другим операторами, как можно быстро обслужить клиента, какие в этом есть преимущества, — рассказала Юлия Вдовина. — И таким образом нам удалось значительно уменьшить в контакт-центре среднее время обслуживания, тем самым не только повысить эффективность контакт-центра, но и повлиять на показатели клиентского сервиса». Благодаря использованию речевой аналитики и заинтересованности команды во внедрении изменений мы достигли снижения AHT на 18% и повысили качество работы сотрудников на 25%.

Самообслуживание для снижения затрат

Речевая аналитика позволяет выявлять неудачно выстроенные процессы не только в контакт-центре, но и в компании в целом, выявлять процессы, основанные на ошибочных представлениях. Так, у одного заказчика компании BSS очень много процессов в обслуживании клиентов было привязано к их адресам электронной почты, которые считались релевантными.

Однако практика показала, что актуальными были только адреса электронной почты новых клиентов, а адресов остальных клиентов в базе не было или они стали неактуальными. Так что операторам контакт-центра для выполнения скрипта приходилось с голоса клиента по буквам записывать его e-mail, чтобы отправить на него значимую для обслуживания клиента информацию, на этом терялось много времени, совершалось большое количество операционных ошибок. Речевая аналитика позволила выявить эту проблему, посчитать операционные потери, доказать целесообразность изменений и их запустить. При этом замеры влияния данных изменений компания также проводила на базе данных из речевой аналитики.

Речевая аналитика позволяет выявлять неудачно выстроенные процессы не только в контакт-центре, но и во всей компании 

Анализ этих и ряда других процессов в контакт-центре этой компании позволил специалистам компании BSS выделить перечень операций, которые можно передать в систему самообслуживания. К примеру, так как бизнес заказчика находится в близкой к финансам сфере, много процессов строилось вокруг активации карт через оператора. Это было неоптимальное решение, поскольку время сотрудника контакт-центра стоит дорого, а активация карт — простая операция. Ознакомившись с расчетом нового бизнес-кейса, заказчик согласился на ее перенос в канал самообслуживания. Затем об этом проинформировали клиентов, которые восприняли новый формат обслуживания позитивно. Это решение позволило контакт-центру заметно сократить Contact Rate. В результате уровень автоматизации бизнес-процессов в этом подразделении вырос на 14%, а стоимость обслуживания клиентов снизилась на 19%.

В основе всех этих проектов и выстраивания нового позитивного клиентского опыта лежат знания и опыт специалистов компании BSS, а также собственный полный технологический стек и построенная на нем омниканальная диалоговая платформа Digital2Speech. В ее состав входят виртуальный ассистент, чат-бот, исходящие обзвоны, речевая аналитика и голосовая биометрия.