Мы в «Ростелекоме» давно задумывались о том, чтобы переводить голосовой клиентский сервис в digital-каналы текстового общения. Для небольших компаний задача выглядит несложно, но когда речь идет о службе из сотен, а в перспективе даже тысяч операторов поддержки, есть над чем задуматься. В этом посте мы расскажем, какое решение для этого нашли, что оно вообще собой представляет и позволяет делать. Спойлер: много чего.
Поиски решения
Сейчас все больше людей предпочитает соцсети и мессенджеры обычному телефонному общению. Поэтому «Ростелеком» решил переводить свою поддержку в востребованные digital-каналы. Нам нужен был не просто мессенджер, а продукт, способный сделать поддержку управляемой и удобной для анализа, ответить на важные вопросы. Почему растет нагрузка на операторов? Сколько их нужно сейчас? Куда уходят деньги? И это только самое основное.
Некоторое время мы изучали платформы по обработке обращений в digital-каналах и решили попробовать LiveTex. Когда мы в 2015 году начинали интеграцию чата в личный кабинет, это было самым известным и, наверное, самым функциональным решением. Возможно, решение LiveTex подошло бы для нескольких операторов, которые сидят на расстоянии вытянутой руки и могут разрулить любые волнения клиентов, не вставая со стульев. Но для масштабов «Ростелекома» сервис оказался недостаточно прозрачным и управляемым.
В списке альтернатив оказались только написанные на коленке решения, которые не могли удовлетворить всем требованиям большого контакт-центра. С ними рано или поздно любая большая компания столкнулась бы с тем, что ее поддержка в IM-каналах погрузилась бы в полный хаос.
Поиск сторонних вариантов закончился тем, что решили попробовать разработку одного из центров компетенций «Ростелекома» — «Ростелеком Контакт-центра». Так началось пилотирование системы «ОмниЧат», предназначенной для крупных контакт-центров.
Ставим задачи
Свое решение дает простор для планирования задач. Целью «Ростелекома» было увеличение доступности сервиса для пользователей. Нужно было увеличить количество доступных каналов взаимодействия, добавить мессенджеры и социальные сети. Цифровая платформа должна была автоматизировать типовые задачи обслуживания — как минимум отвечать на часто задаваемые вопросы без участия оператора или с его минимальным вмешательством. И не успокоиться на каком-нибудь чат-боте, а подготовить конструктор и создавать сколько угодно чат-ботов для всех каналов коммуникации. «ОмниЧат» должен был сократить временные затраты специалистов службы поддержки, иметь удобный интерфейс и подключать базу знаний.
Наконец, нужен был инструмент для расчета финансовых показателей (например, стоимости контакта с пользователем) с помощью аналитики тех данных, которые получаем через многочисленные каналы взаимодействия — время поступления обращения, период ожидания, время ответа и др.
«Чем я могу вам помочь?»
Чаты чатами, а со стороны экранов все равно сидят специалисты. И если мы меняем формат общения с клиентами, надо, чтобы эти специалисты могли без проблем в него влиться. Сначала было непонятно, что требовать от будущих операторов «ОмниЧата», как их оценивать. Просто брали «лучших из лучших», тех, кто зарекомендовал себя на протяжении долгого времени.
Со временем стали формироваться основные требования. Важно чтобы человек умел печатать быстро и, очень желательно, чтобы вслепую. Письменная речь должна быть грамотной и лаконичной — лишние слова выливаются в лишние человекосекунды и затраты для контакт-центра.
Но это не главное. Самым важным навыком оказалось осознание своей ответственности за работу перед клиентом и компанией. При общении через голосовые каналы все проще — клиент редко сидит с диктофоном во время разговора, так что незначительные оговорки не создают проблем. С чатами все не так — «что попало в интернет, остается там навсегда». Любая опечатка — прямой путь к негативу в соцсетях, проблемам для имиджа. В лучшем случае все просто посмеются. Важно, например, чтобы «Юля» сохраняла свое красивое имя.
С другой стороны, при работе в чатах дефекты речи и акцент уже не имеют значения. Человек может картавить, заикаться или «гэкать», но если он грамотно пишет и понятно излагает свои мысли – можно брать. Правда, только для работы в текстовых каналах, но это уже нюанс внутренней организации.
В регионах иногда было проблемой найти людей с компьютерной грамотностью. Но попадались и прошаренные юзеры, которые даже помогали доработать интерфейс «ОмниЧата», например, сделать более наглядным переключение между активными каналами.
Стандартизируй это
Мы в «Ростелекоме» хотели, чтобы общение с клиентами было позитивным и веселым, со «смайликами и котиками», но без фамильярности и хамства. «Отлично сказано, товарищ гуманитарий, как будем это автоматизировать?»
Без четкого объективного анализа диалогов развивать систему общения с клиентами не получится. На момент запуска «ОмниЧата» текстовых диалогов у нас, понятное дело, еще почти не было. Но зато была масса голосовых диалогов и четкое представление об их структуре и логике.
Чтобы создать из этого готовую базу для анализа и систематизации, нужно было время. Так что для начала за основу оценки были приняты стандарты голосового обслуживания, куда добавили инструкции по использованию смайлов, милых картинок и дружелюбного интернет-жаргона.
За шесть месяцев «Ростелеком» совместно с партнерами перевел свое «голосовое наследие» в базу, готовую для анализа. Все диалоги были поделены на 250 тем. В каждой теме вводилась система оценки по трем составляющим с рядом включенных критериев:
- Решение вопроса — был ли он решен, насколько быстро и т.д.;
- Клиентоориентированность — насколько диалог был дружелюбным, как повел себя оператор в конфликтной ситуации, не было ли серьезного отклонения от скрипта;
- Ведение диалога — грамотность речи, отсутствие опечаток и ошибок.
Кроме того, учитывается оценка, которую общению с оператором дает клиент.
В ближайшее время мы автоматизируем контроль качества диалогов. Так на оценку не будут влиять субъективные факторы — проверяющий не будет знать, чей диалог и из какого региона он просматривает. Да и сам контроль качества ускорится.
Систематизация диалогов очень помогла нам выстроить оптимальные скрипты и сформулировать пулы автоответов — они всегда есть в быстром доступе у операторов. Это, опять же, ускоряет работу и снижает количество ошибок при печати сообщений. От автоматических ответов уже недалеко и до создания чат-ботов, которые смогут автоматически обрабатывать сообщения и, как минимум, выбирать нужные шаблоны для операторов. В «ОмниЧат» можно интегрировать любой внешний чат-бот.
Вообще в плане интеграции «ОмниЧат» получился удобным. У клиентов есть возможность связаться с нами как в Viber и Telegram, так и в личном кабинете, через чат на сайте или в мобильном приложении. При необходимости можно интегрировать в «ОмниЧат» соцсети VK и Facebook.
Платформа статистики
В ходе проекта реализовали возможность регулярной выгрузки в Excel отчетов по 25 важным параметрам: времени поступления обращения, времени ответа, периоду ожидания, времени обработки, service level (доля от общего числа обращений по отношению к определенному порогу времени обработки), теме обращения и пр. Кроме того, статистику и отчетность «ОмниЧата» можно интегрировать в любую BI-систему — там будет предоставляться отчет по важным метрикам в режиме реального времени.
Для оперативного контроля достаточно статистики по ключевым показателям — service level, AHT (среднее время общения с клиентом), CSAT (удовлетворенность пользователей). В отдельном дэшборде можно отследить нагрузку на клиентский сервис. Здесь есть география обращений, их каналы и динамика:
Статистику можно разбить по скилл-группам и операторам:
Для того, чтобы планировать ресурсы с помощью WFM-систем или калькулятора Эрланга, есть дэшборд с почасовыми профилями нагрузки по скилл-группам. «ОмниЧат» умеет оперативно распределять нагрузку на операторов и группы, распределять очередь, выводить «в линию» нужное кол-во операторов:
Для мониторинга работы в разрезе тематик есть трехуровневый классификатор, синхронизированный с голосовым каналом (CRM). Здесь также можно оценить продолжительность работы с обращениями по каждой тематике:
Есть дэшборд для оценки качества работы сотрудников — с помощью индексов потребительской удовлетворенности и лояльности (CSI и NPS). Можно масштабировать вплоть до каждого сотрудника:
Работу каждого сотрудника можно подробно проанализировать через отдельный дэшборд, где аккумулируются данные для аналитики по каждому обращению для аналитики в разных разрезах — количество символов, ключевые слова, эмоциональная окраска текста:
Для контроля затрат используется дэшборд с показателями занятости и утилизации, на разных уровнях и с производными. Занятость — это отношение времени, когда сотрудник реально обрабатывает обращение, ко времени, когда он находится «в линии», то есть когда он готов разговаривать. Утилизация — это отношения времени оператора «в линии» ко общему времени его рабочей смены. Когда количество операторов «в линии» переваливает за 3-4 десятка, эти показатели становится очень важны — они отражает правильность использования ресурсов. Правильно подсчитать утилизацию вручную нельзя никак.
Итоги в цифрах
Внедрение «ОмниЧата» можно считать успешным. Сейчас через него ежедневно обрабатывают около 100 тысяч сообщений. С помощью «ОмниЧата» и других мер по оптимизации процессов, за 9 месяцев «Ростелеком» сократил время обработки обращений на 40%. При этом удовлетворенность клиентов (CSI) составляет 89% (при целевых 85%), а показатель service level (SL) — 92%. Клиенты техподдержки постепенно уходят из голосовых каналов в чаты, и удовлетворенность новым каналом общения растет. Впереди еще много работы по автоматизации. Наша цель — автоматически обрабатывать 40% сообщений в техподдержку.
Автор: myIDddv
