В дополнение к традиционному телефонному каналу и возможности личного визита в офис, современный пользователь желает общаться посредством Skype, веб-чата, по электронной почте, смс и другим удобным для него способом. Для большинства трудящихся в стандартном рабочем режиме клиентов не всегда удобно совершать очные визиты или решать свои финансовые вопросы по телефону на рабочем месте в присутствии коллег, но вполне комфортно общаться с сотрудниками банка по электронным каналам без «отрыва от производства» и «лишнего шума».

Тенденции рынка подсказывают эффективность развития таких каналов, ведь они обходятся сравнительно дешевле традиционных, но более востребованы и зачастую позволяют банку более продуктивно контактировать со своим клиентом. Помимо этого, что важно для руководства финансовой организации, такие взаимодействия оставляют после себя «следы в истории», которые могут быть эффективно обработаны для оценки степени удовлетворенности и контроля качества обслуживания.

Контроль качества обслуживания и поддержка его на необходимом уровне — одна из важнейших задач, требующих решения для достижения цели по повышению лояльности клиентов. При этом нужно найти способы по измерению и управлению этим качеством. Самый тривиальный из них — прямо спрашивать об этом у клиентов. Но такие методы, хотя их достоверность не слишком очевидна, требуют значительных, достаточно дорогих человеческих ресурсов и времени.

В помощь специалистам по контролю качества обслуживания предлагается целый набор автоматизированных инструментов под названием Quality Management (QM). Такие решения в контактных центрах, как правило, устанавливаются в качестве дополнительного модуля к системе записи разговоров. Периодически система QM автоматически назначает менеджеру по качеству задачу заполнения заранее созданных анкет. Шаблоны анкет создаются и настраиваются на этапе внедрения систем QM и могут редактироваться при дальнейшем использовании.

Из записей за установленный период (например, за сутки или неделю) система отбирает небольшой процент разговоров, которые выделяются на фоне среднестатистических. К примеру, это могут быть очень длинные или очень короткие разговоры и т.п. Также могут отбираться совершенно случайные записи разговоров. Менеджер прослушивает отобранные разговоры и заполняет опросные анкеты. После этого происходит автоматическая генерация наглядных визуализированных отчетов, на основании которых руководители могут принимать своевременные решения и меры по повышению качества клиентского сервиса.

Также все большей популярностью пользуются более интеллектуальные системы класса QM, не требующие человеческого участия в процессе своей эксплуатации. К ним относятся системы распознавания и анализа речи, определения эмоций, анализа данных, анализа используемых приложений. Такие системы требуют большего внимания и времени на этапе внедрения, стоят несколько дороже традиционных модулей QM, но их эффективность в работе на порядок выше. С помощью этого класса систем банки оценивают не только степень удовлетворенности и лояльности клиентов, но и качество работы своего персонала. Что немаловажно — системы позволяют не только оценивать результат, но и раскрывать глубинные причины определенного поведения сотрудников и клиентов.