Для выполнения сложных задач мы нашли лучшее решение на рынке. Nice Nexidia - система голосовой аналитики (ГА/Система). Она анализирует и транскрибирует все диалоги операторов с клиентами с технологией speach to text. Позволяет мониторить 100% диалогов, повышать не только уровень обслуживания, но и достигать бизнес-целей. Система гибкая и содержит ряд инструментов, расскажем про основные. Мы работаем с построением запросов на основе поиска ключевых фраз. Настраиваем порядок слов и время в диалоге, получаем мониторинг скрипта. Есть встроенные облака тэгов и дашборд, работая в них, выявляем закономерности и проверяем гипотезы. Данные обновляются за 3 часа, что позволяет аналитикам работать с актуальными данными, а линейным руководителям отслеживать результаты дня. По итогам анализа проводим мероприятия по повышению эффективности или оптимизации процессов как самого КЦ, так и Банка, в целом. Наш успех - интеграция с системами банка. Теперь мы анализируем поведение клиента не только на основе фонетического распознавания, но и бизнес-данных. Весь скоуп параметров доступен в настройке отчетов, которые можно визуализировать. Это все позволяет показать динамику или взаимосвязь показателей для принятия управленческого решения. Найденные точки автоматизации или оптимизации путей клиента передаем командам разработчиков. После настройки робота или приложения клиент получает всю информацию с помощью робота-помощника в IVR или в мобильном приложении. Все темы по-прежнему оцениваются клиентом, но уже при диалоге с безлюдной технологией. Пилотный запуск системы в конце 2019 году превзошел наши ожидания. Только на этапе проверки гипотез система позволила заработать 30 млн руб за счет роста продаж и оптимизации процессов обслуживания. Это позволило принять решение о масштабировании.

Крупные и приоритетные задачи 2020 года.

1. Снижение Contact Rate, сокращение обращений в контакт-центр.

Что внутри? Определить ТОП 20 тематик формирующие 80% потока обращений. Сократить обращения в контакт-центр за счет автоматизации и оптимизации процессов. И уже за 10 месяцев 2020 года данный показатель снижен на 11%, а в 2021 мы целимся в снижение еще 15% обращений.

2. Повышение эффективности телефонных продаж. Увеличение доли согласий на предложение. Что внутри? Выявить ТОП сотрудников с высокой долей эффективности и результатами продаж. Масштабировать лучшие практики перехода к продаже, презентации продукта. Опередить целевой скрипт и обеспечить контроль использования. Наши драйвера успеха – это увеличение согласий на 5%.

3. Увеличение доли озвученных предложений клиенту.

Что внутри? Сформировать запрос по текстовым триггерам озвучивания в скрипте. Построить отчет на основе метаданных по клиентам. Обеспечить контроль за показателем озвучиваемых предложений. Выстроенная операционная работа с данным показателем позволяет обеспечивать нам рост озвученных предложений в 2,4 раза.

4. Повышение контроля корректности диалога оператора с клиентом.

Что внутри? Сформировать запрос по текстовым триггерам переключений, повторных звонков. Оформить дашборд для пользователей. Обеспечить контроль динамики, анализ для поиска точек роста. И в существующей экономической ситуации это показатель становится одним из важнейших. Ведь быстро меняющиеся условия требуют все большего акцента на качество и точность клиентского сервиса.

5. Формирование списка тематик для оперативного реагирования на поведение клиента.

Что внутри? Построить гипотезы и сформировать темы обращений. Оформить дашборд для пользователей. Обеспечить контроль динамики, анализ для поиска корневых причин роста обращений.

Вендор Nice Nexidia – мировой лидер в области интеллектуальных решений для контакт-центров. Они помогают нам на всем пути интеграций в системах банка.

Применение системы внутри банка уже охватывает более 2 000 пользователей.

1. Разработка и аналитика. Мы «синтезировали» навыки двух управлений для решения задач контакт-центра и всего банка. Центром экспертизы стали члены команд управления развития и контроля качества и управления аналитики и отчетности.

2. Операционные менеджеры и линейные руководители. Целевой потребитель: руководитель оператора. Он ежедневно получает данные для оперативного управления. Отчеты и дашборды для менеджеров среднего звена стали точкой мониторинга приоритетных задач по продажам.

3. Смежные департаменты обслуживания физических и юридических лиц. Результаты команды стали лучшей рекомендацией. Коллеги приходят с проблемой, мы помогаем ее оцифровать и "нащупать" пути изменений. -Взаимодействуем с управлением клиентского опыта. Гипотезы берем из VoC, а решение находим в ГА;

-Прорабатываем план повышения эффективности онбординга с департаментом продаж и развития малого и микробизнеса;

-По запросу клиентских путей помогаем оцифровать отклик или собрать вопросы клиентов по запуску услуги или процесса. Так помогаем оптимизировать точки контакта с клиентом.

4. Что дальше? Ждем интеграцию с BI, следом - передача данных в департамент развития клиентской базы. Объединим технологии mashin learning и ГА. Поможет в построении предиктивных моделей для: -Уменьшения оттока клиентов;

-Улучшения кластеризации претензий.

Внедрение ГА повлияло на процессы департамента и взаимодействие с клиентскими путями. Один из приоритетных показателей - рост конверсии в продажах кредитных продуктов.

Делимся результатами по задачам 2020.

Задача 1. Снижение Contact Rate, сокращение обращений в контакт-центр.

ГА позволяет работать с каждой темой отдельно. По топу-тематик в ГА, выделили простые для клиента операции, сформировали план оптимизации или автоматизации. После анализа формируем портфель инициатив и привлекаем команды разработчиков и стримы банка для реализации.

Благодаря коллаборации с командами робота-помощника и мобильного приложения, мы:

-Ускорили получение ответа для клиента на 2+ мин (2:23 мин диалог с роботом-помощника, 4:39 мин с оператором);

-Сэкономили 56,48 млн. руб. банку в год на вводе 62 ШЕ;

-Подняли уровень удовлетворенности обслуживанием робота по темам: полное досрочное погашение выше планового на 20% планового, дата и сумма платежа - на 16%; льготный период - на 5%;

-Отказались от ручной сборки тематик обращений клиентов. Оператор экономит 5 -15 сек клиенту или 3 млн. руб. в год банку.

Итог: сократили Contact Rate на 11% за 10 мес., уменьшили поток более, чем на 80 тыс звонков в месяц в КЦ.

Задача 2. Повышение эффективности телефонных продаж. Увеличение доли согласий на предложение.

-Выявили топ сотрудников с высокой и низкой долей эффективности продаж;

-Прослушали, какие мосты, технику продаж, презентацию продукта использовали;

-Определили неработающие фразы и зафиксировали лучшие практики и скорректировали скрипты продаж для всех сотрудников.

Итог: увеличили долю согласий по расчетно-кассовому обслуживанию (РКО) с 37% до 50%.

Задача 3. Увеличение доли озвученных предложений клиенту.

-Мы слушали звонки и общались с операторами, так собрали фразы-триггеры озвучки;

-Настроили отчеты и дашборды;

-Организовали с операционными руководителями мониторинг и проработку.

Итог: -Увеличили озвучивание кредитных предложений для физических лиц с 66% до 87%; -Увеличили озвучивание кредитных предложений для юридических лиц с 13% до 46%.

Обе эти задачи принесли банку дополнительный доход 129,53 млн. руб.

Задача 4. Повышение контроля корректности диалога оператора с клиентом.

С командой операционных менеджеров и мониторингом качества внедрили регулярный мониторинг целевых скриптов по переключениям, перезвонам.

Итог:

-Сократили процент переключений с 13% до 10% за счет изменения процессов и создания регулярного процесса верификации корректности переключений (внутри переключений мониторинг качества оценивает корректность и дает рекомендации по проработке);

-Сократили долю звонков, где операторы рекомендовали клиенту повторно обратиться в Банк на 31% за счет корректировки процессов и приоритетов скриптов (помогаем клиенту заказать справку в мобильном приложении, чтобы не идти в офис);

Задача 5. Формирование списка тематик для оперативного реагирования на поведение клиента.

-Звонки можно прослушать прямо из отчета, глядя на динамику и топ тем;

-Звонки подгружаются в систему день в день с лагом в 3 часа, без ГА звонков с разметкой тем не было.

Итог: применяем регулярно. Пример, в период пандемии и после выступления президента мы сумели оперативно выявить вопросы клиента, найти на них ответы и создать FAQ для операторов, менеджеров сети. Параллельно автоматизировали их в диалогах робота-помощника и чат-бота.

Мы гордимся стартом: мы первые в Росси внедрили систему голосовой аналитики Nexidia, интегрировав ее с системами Банка для получения бизнес данных, тем самым имея возможность в оперативном режиме анализировать не только тегированные звонки, но и клиентские данные. Мы тесно интегрированы в клиентские пути, так как новый инструмент позволяет узнать и о «болях» клиента, изучить его потребности, выявить удовлетворенность и интерес. Срезы и данные из голосовой аналитики позволяют банку менять не только продукты и услуги под потребности клиента, но и клиентский опыт в целом.

Мы гордимся командой: мы сформировали центр экспертизы по голосовой аналитике, который образовался из лидеров в области контроля качества, процессинга и аналитики. Это люди, для которых качественный клиентский сервис – не просто слова. Эффективное сотрудничество и профессиональный подход позволяют команде выполнять задачи, порой, работая в состоянии цейтнот и быть гибкими при изменениях.

Мы гордимся не только цифрами: помогаем линейным руководителям "разгрузиться". До внедрения ГА операционные менеджеры тратили порядка 30 минут для выявления одного звонка и ждали 2 дня, чтобы получить выгрузку не озвученных предложений.

Мы гордимся успехом, идя вперед: всего за год работа команды внутри контакт-центра показала перевыполнение всех задач. Наши результаты ценят, к нам идут за помощью и благодарят. Это самая лучшая внутренняя оценка, а в итоге и клиентов.