Зачем нужно автоматизировать контакт-центр

01.08.2022

Отдел обслуживания клиентов — это лицо компании при работе с клиентами и сотрудниками. Он необходим для успеха и репутации. К сожалению, для многих компаний, особенно b2c, центр обработки вызовов может стать большой статьей расходов. 

Автоматизация контакт центра обработки вызовов позволит снизить расходы на 20–30%, одновременно повысив качество обслуживания и собрав маркетинговую информацию. Этого можно добиться путем автоматизации таких функций, как прием, распределение и обработка телефонных звонков по голосовым или текстовым каналам, контроль работы операторов и менеджеров, создание автоматических исходящих звонков и интеграция коммуникаций с системами crm или help desk для обеспечения соблюдения стандартов качества при работе с запросами клиентов.

Предприятия всегда ищут инновационные методы совершенствования своих процессов и повышения эффективности, устанавливая конкретные цели, потребности и обязанности для агентов. Однако по мере увеличения объема работы сотрудникам требуется все больше помощи, чтобы не отставать. И именно здесь на помощь приходит автоматизация центра обработки вызовов. 

В этом материале мы расскажем об основных подходах к успешной автоматизации контакт-центра, рассмотрим некоторые из основных типов инструментов автоматизации контакт-центра, которые используются в контакт-центрах, и обсудим их преимущества.

Включение автоматизированных процессов в работу центра обработки вызовов может быть чрезвычайно выгодным. Она дает возможность включать и выключать автоматизацию по мере необходимости и быстро справляется с любыми неожиданными проблемами. Ai также повышает уровень обслуживания клиентов и позволяет использовать более совершенные модели обслуживания. Благодаря использованию программного обеспечения для автоматизации колл-центров сотрудники освобождаются от утомительных и повторяющихся задач, чтобы они могли сосредоточиться на содержательном общении с клиентами.

 

Методы автоматизации контакт-центра

 

 

1. Внедрение чат-ботов и таких технологий, как обработка естественного языка (nlp) и понимание естественного языка (nlu), поощряет использование естественного языка (nlg) и голосового пользовательского интерфейса во время взаимодействия с клиентами. 
2. Роботизированная автоматизация процессов (rpa) заменяет уровень 0 и другие простые, ориентированные на выполнение задач программируемые процессы. Вместо того чтобы использовать отдельных ботов для каждой работы, модель роботизированной фабрики рабочих обучает единого интеллектуального виртуального агента (iva) управлять целым рядом приложений и интегрировать iva по различным каналам для единого, унифицированного, многоканального взаимодействия.
3. Статистическое машинное обучение постоянно совершенствует системы и улучшает процессы, используя алгоритмы для анализа данных о совместной деятельности, решениях и отзывах потребителей о каждом обсуждении. По мере того как млм работает над выполнением задач, процедуры становятся более быстрыми, организованными и профессиональными. 
4. Нейронные сети глубокого обучения расширяют границы машинного обучения, постоянно усваивая информацию и делая выводы по аналогии с человеческим мозгом. Они применяются в контакт-центрах для различения, изучения и совершенствования взаимодействия с покупателями, а также с партнерами и системами, с которыми они сотрудничают, а также позволяют.

 

Какими возможностями должен обладать современный центр обработки вызовов и какие варианты автоматизации контакт-центра возможны? Около десяти лет назад концепция голосовой аутентификации в колл-центре казалась чем-то из области научной фантастики. Аналогично, идея распознавания речи для поиска определенных слов, чтобы понять, что происходит до и после паузы более трех секунд, казалась невероятно надуманной. Тем не менее, сейчас это вполне осуществимые решения. В то время автоматизированная система составления расписания считалась диковинкой или новинкой. Тем не менее, сейчас банки экономят значительную сумму денег, предпочитая использовать этот тип технологии, а также поощряют своих лучших операторов более организованным графиком, а не бонусами. Еще не так давно мало кто воспринимал бумажные обращения (например, кредитные заявки), письма, обычные звонки, твиты и сообщения в facebook как нечто похожее на то, что поступает на рабочее место оператора для ответа.

 

Начиная примерно с 10 рабочих мест, стандартный омниканальный контакт-центр обработки вызовов начинает работать интуитивно, без специальных программ. Однако когда число операторов переваливает за 50, все становится сложнее. Для решения этой проблемы необходимо программное обеспечение или даже несколько программных решений, чтобы управлять инфраструктурой контакт-центра и решать многие вопросы. Автоматизация контакт-центра необходима только в определенных сценариях, а всем остальным занимается супервайзер или старший менеджер смены.

 

Потенциал автоматизации в современных контакт-центрах

Пандемия оказала большое влияние на работу центров обработки вызовов. За последние полтора года телефонный трафик резко возрос, и многие сотрудники были вынуждены работать дома. Среднее время обработки звонка увеличилось с 3–6 минут до более чем 10 минут. Между тем, доля клиентов, которые не задерживаются для решения своих проблем, также увеличивается из-за длительного ожидания — потенциально она может подскочить с 2–5% до 10%. Чтобы справиться с таким резким всплеском звонков, различные компании начинают внедрять средства автоматизации в своих колл-центрах. Это позволяет вдвое снизить нагрузку на персонал и сократить время обработки звонков на 40%, а также снизить расходы на обучение сотрудников.

Сотрудникам центров обработки вызовов приходится одновременно использовать несколько приложений, чтобы получить доступ к необходимым данным и ответить на вопрос звонящего. Теперь, благодаря современным технологиям, идентификация звонящего производится до соединения, чтобы сотрудники могли заранее получить всю необходимую информацию. Эта технология позволяет сократить время обработки запросов на 63%. Кроме того, такие средства автоматизации, как интерактивные автоответчики (когда клиенты могут взаимодействовать с ботом с помощью голоса и телефонных клавиш), позволяют отвечать на простые запросы без помощи сотрудников, и использовать контакт-центр в мессенджерах/соцсетях. Это позволяет операторам колл-центра направить больше энергии и времени на решение более сложных вопросов.

Kearny, международная консалтинговая компания, определила, что решения ai и rpa могут сократить количество времени, уделяемого сотрудниками колл-центров, на 25% к 2022 году и на 40% в 2027 году. С другой стороны, исследование Forrester показало, что технологии автоматизации (54%) оказали более значительное влияние на реорганизацию колл-центров, чем беспокойство о здоровье сотрудников (46%) или удаленная работа (50%) в 2020 году. Эти инструменты были приняты на вооружение многими организациями и действительно приносят ощутимые результаты. Согласно статье Harvard Business Review об инструментах для повышения эффективности колл-центров, 90% опрошенных согласились с тем, что успешное обслуживание клиентов необходимо для укрепления лояльности к бренду.

 

Преимущества автоматизации контакт-центра, которые не сразу бросаются в глаза

 

 

Известно, что использование автоматизации в центрах обработки вызовов позволяет сократить время обработки каждого вызова, что приводит к повышению пропускной способности, а также удовлетворенности клиентов и сотрудников. Это также помогает улучшить показатели разрешения первого звонка, соответствие нормативным требованиям, точность и сократить расходы на обучение и подготовку персонала. Однако есть и другие преимущества, которые не так очевидны — их можно считать преимуществами «второго уровня». Например, автоматизация позволяет собирать большие объемы данных, которые были бы невозможны, если бы звонки обслуживались исключительно человеком-оператором. Эти данные затем можно использовать с помощью современных технологий ai, таких как голосовая аналитика и анализ настроений.

Аналитики, занимающиеся поддержанием стандартов обслуживания клиентов, присутствуют во многих омниканальных контакт-центрах. Они отслеживают записи звонков, чтобы убедиться, что сотрудники работают хорошо, предлагают обратную связь и извлекают ценные для бизнеса данные. Хотя количество звонков продолжает расти, у аналитиков есть лишь ограниченное количество времени. Это может привести к тому, что важная информация останется незамеченной, и решения на основе аи. Технология голосовой аналитики все чаще используется в качестве ответа на эту проблему. Она позволяет компаниям получать данные из каждого звонка, а не только фильтровать их экспертами.

Эта технология не только изучает диалог, но и оценивает отношение говорящего. Используя ai, можно мгновенно понять эмоции и мысли клиентов, что выгодно, поскольку позволяет бизнесу получить ценные сведения, нежели просто прослушивание разговора. Этот метод устраняет необходимость в проведении опросов после звонка, которые не всегда могут быть надежными и точными, чтобы обеспечить глубокое понимание того, какие аспекты обслуживания понравились или не понравились клиентам. Помимо анализа настроений, сбор данных по ключевым словам — это еще одна форма анализа данных, которая помогает выяснить интересы клиентов. Например, если большое количество звонков связано с недавним запуском продукта или предложением, эту информацию можно использовать для повышения коэффициента конверсии.

 

Возможности RPA в контакт-центрах

Нагрузка на сотрудников и it-специалистов в организации может быть значительно снижена за счет внедрения роботов. Используя интерактивные автоответчики и чат-боты, которые работают на основе технологий обработки естественного языка, организации могут сократить количество запросов, обрабатываемых их сотрудниками. С помощью инструментов автоматизации роботизированных процессов (rpa) упрощается разработка сценариев и интеграция api; это позволяет им работать с любыми приложениями, даже устаревшими. Наш клиент смог автоматизировать большинство функций call-центра всего за 8 недель с помощью rpa-платформы uipath; кроме того, поддерживается интеграция с такими популярными решениями, как amazon connect, google dialogflow и twilio.

Одной из стратегий является использование ботов, или ботов, управляемых сотрудниками. Они могут сократить время выполнения запросов и оптимизировать работу сотрудников по обслуживанию клиентов, а также настроить контакт-центр в мессенджерах/соцсетях за счет автоматизации рутинных задач, таких как сбор всей необходимой информации о клиенте для решения его проблемы без отрыва от разговора. Чтобы получить максимальную выгоду, многие компании выбирают смешанный подход.

Наконец, возвращаясь к ситуации, рассмотренной в начале статьи, стоит отметить, что автоматические боты, которые прерывают звонок, если клиент не выбрал доступную опцию в меню, не являются редкостью. Более того, клиенты, которые так долго ждали, могут быть недовольны и выместить свою злость на собеседнике. Цель этой статьи — показать, что существуют гораздо лучшие способы автоматизации центра обработки вызовов без ущерба для клиентов и сотрудников.