Работа с клиентскими обращениями является одним из приоритетных направлений в банке, т.к. при возникновении проблем и сложностей, клиенты должны ощущать поддержку банка, быть уверенными, что их ситуацией занимаются и она будет решена онлайн или в установленные сроки.

Именно поэтому мы стремимся к максимальному упрощению и повышению прозрачности данного процесса для клиентов, стараемся решить вопросы и проблемы оперативно, качественно и понятно для клиента при этом, используя минимальные ресурсы банка.

Для реализации данных требований к процессу в начале 2019 г. мы поставили перед собой цель по существенной автоматизации процессов мониторинга и анализа клиентских обращений.

С этой целью был реализован следующий пул задач в двух крупных подразделениях банка:

- Был проведен структурный анализ обращений в банк:

• Определены ключевые тематики и продуктовые линии;
• Проведена сегментация клиентов;
• Настроен онлайн мониторинг по тематикам и продуктам, обратившегося клиента, скорости обработки обращений;
• Структурирован процесс мониторинга в зависимости от клиентского поведения;
• Внедрен гибкий автоматизированный процесс обработки обращений на месте;
• Произведены доработки претензионной системы на основе анализа клиентских данных.

- Были разработаны модели анализа данных клиентских обращений:

• Определены необходимые данные и их источники;
• Разработаны процессы сбора и анализа информации;
• Автоматизирован сбор статистики для мониторинга;

Принятые решения дали возможность для роста автоматизации процессов, а также повысили эффективность для банка и уровень качества ответов для клиента.

Главный стейкхолдер процесса по работе с обращениями клиента – это сам клиент.

Все улучшения и изменения процесса мы делаем, исключительно, в интересах клиента и на основании обратной связи от клиента и анализе данных по клиентским обращениям. Процессы настраиваются и меняются в зависимости от сегмента клиента: Mass, LowMass, MassAffluent, Affluent, UpperAffluent, от продукта или срока рассмотрения вопроса. Для данных категорий возможна разная скорость реакции и различные алгоритмы принятия решений.

Все наработки анализа данных, а также запрошенная обратная связь от клиента, используются для настройки и внесения изменений как в автоматизированные алгоритмы работы с обращениями, так и для доработки текущих процессов работы систем.

Все это позволяет увеличить скорость и качество ответов, предоставляемых клиентам.

Вторым приоритетным стейкхолдером являются наши внутренние клиенты – сотрудники, принимающие и решающие вопросы и обращения от клиентов. Мы меняем процессы и дорабатываем системы, чтобы им было понятно и удобно работать, и не допускать при этом ошибок.

Также в процесс включены все продуктовые и канальные дивизионы как розничного блока, так и других блоков банка, которые могут участвовать или вовлекаться при возникновении проблем по их продуктам и сервисам.

Ключевая цель, которую мы перед собой ставили –повысить уровень качества обслуживания клиента, с параллельной автоматизацией принятия решений на основании имеющихся в различных системах данных. С реализацией этой цели связан еще ряд ключевых показателей и задач, которые мы также ставили в свои KPI для оценки успешности реализуемых решений, а именно:

• Повышение показателей SLA;
• Снижение нагрузки на линию КЦ;
• Сокращение сроков решения проблем клиентов;
• Повышение удовлетворенности клиентов полученными решениями и ответами;
• Снижение доли ошибок при регистрации обращений и при принятии решений из-за человеческого фактора;
• Сокращение трудозатрат и повышение операционной эффективности как на фронте, так и в бэк офисе;
• Оперативное выявление новых проблем в процессах, по которым к нам обращаются клиенты, и передача их в компетентные подразделения для оперативного устранения;
• Настройка аналитических моделей для постоянного совершенствования процессов;
• Формирование автоматизированных алгоритмов принятия решений;
• Доработка систем для устранения корневых причин роста обращений;
• Создание новых алгоритмов и моделей анализа по более сложным кейсам.

Какие решения мы использовали:

• Разработка процессов сбора и анализа данных по клиентским обращениям;
• Разработка автоматизированной онлайн и исторической отчетности;
• Разработка автоматизированных моделей оценки клиента и его обращения;
• Разработка онлайн мониторинга клиентской активности по обращениям;
• Внедрение схемы универсальных операторов по всем направлениям контакт-центра;
• Внедрение универсальных специалистов мониторинга по всем направлениям департамента;
• Разработаны и внедрены роботизированные алгоритмы в системах для автоматического определения недостающих данных и отправки для дополнения на соответствующие сплиты, автораспределения задач на нужные очереди рассмотрения на основании заполненных атрибутов обращения, автоматического формирования ответа и закрытия обращения;
• Автоматизация максимального количества шагов рассмотрения обращения:
  • Настроены процессы и правила обработки на месте определенных тематик;
  • Внедрены настраиваемые правила обработки обращений на месте;
  • Автоматизированы процессы ответа на обращение при регистрации с сайта банка;
  • Пересмотрена схема IVR.
• Роботизация ряда действий сотрудников:
  • Автоматизация формирования ответов клиенту;
  • Автоматизация массовых ответов клиенту;
  • Настройка процесса массового распределения обращений на сотрудников;
  • Автоматизирован процесс составления шаблонов для ответа клиенту.

Все это позволило сократить нагрузку на одну из основных проектных линий контакт центра в 2 раза, тем самым сократив затраты на связь до 10% без увеличения необходимого персонала, а также дало возможность предоставлять клиентам ряд ответов быстрее на 30%, с минимизацией человеческих ошибок, существенно повысить операционную эффективность и качество обслуживания клиентов. В дополнении это привело к тому, что существенно снизилась доля повторных обращений, вызванных несогласием клиентов с решением его вопроса, сократилась стоимость обработки обращений клиентов как на фронте, так и при отложенном рассмотрении, а мы научились более точно и индивидуально определять сроки решения проблем клиентов при необходимости отложенной обработки и уведомлять об этом клиентов.

Благодаря внедрению универсального онлайн мониторинга и развитию автоматизированных отчетов, а также реализации алгоритмов принятия решений по проблемам клиентов и совершенствованию системы работы с обращениями мы смогли не только существенно повысить операционные показатели банка, но и понять, что клиенты заметили и ощутили эти изменения, так как клиентские метрики оценки нашей работы значительно улучшились.

Что немаловажно, эти изменения позволили упростить и усовершенствовать работу сотрудников, непосредственно решающих вопросы и проблемы клиентов, что также отражается на их вовлеченности и удовлетворенности работой.

Ключевые результаты:

-Реализация проекта и повышение эффективности системы позволило на избежать увеличения штата на 100 человек;

-Мы настроили процесс постоянного совершенствования наших процессов и ответов, которые мы направляем на основании обратной связи от клиентов и автоматизированном анализе данных клиента;

-Мы сократили нагрузку на одну из основных проектных линий Контакт центра в 2 раза, тем самым сократив затраты на связь до 10%;

- Мы вырастили уровень автоматизации принятия решений с 0 до ~30%;

- Мы сократили сроки решения проблем клиентов и предоставления им ответов в 2 раза;

-Мы повысили показатель (CSI) на 20%;

-Мы продумали и вывели около 5 новых процессов урегулирования проблем клиентов, что позволило сократить сроки обработки обращений;

-Мы повысили показатель FCR, демонстрирующий долю вопросов клиентов, которые мы решаем сразу в момент обращения клиента, на 10% и, благодаря проработанным алгоритмам принятия решений в бэке, планируем вывести еще ряд тематик для урегулирования на фронте;

-Мы автоматизировали процессы мониторинга и анализа клиентских обращений, что позволило повысить уровень качества обслуживания клиента с помощью оперативного принятия решения в зависимости от профиля клиента;

-Мы автоматизировали сбор и анализ данных по клиентской аналитике;

-Мы разработали ряд автоматизированных моделей оценки поведения клиента на основе анализа данных;

-Запустили онлайн и историческую отчетность по обращениям клиента и его профилю в едином стандарте, с возможностью получения необходимой дополнительной информации в зависимости от запроса из любого подразделения банка;

-Мы убрали из работы сотрудников простые и часто повторяющиеся действия благодаря внедрению автоматизированных процессов в несколько этапов рассмотрения обращений по ряду тематик – это позволило освободить время сотрудников и перераспределить его на решение более сложных и нестандартных вопросов клиентов, что также отражается на уровне удовлетворенности сотрудников своей работой;

-Мы снизили количество ошибок, допускаемых сотрудниками при регистрации и классификации обращений, благодаря доработкам и оптимизации форм регистрации для разных ролей;

-Мы повысили долю наполнения обращения корректными атрибутами на этапе регистрации, что напрямую влияет на долю решений, которые мы можем принимать автоматически;

Комплексный анализ клиентских данных и процессы проработанных алгоритмов принятия решений дали возможность гораздо оперативнее выявлять корневые причины возникновения проблем в процессах и предлагать продуктовым трайбам решения для их устранения.

Все эти показатели явно демонстрируют, что автоматизация и роботизация процессов на основе анализа клиентского поведения, профиля позволяет принимать более точные и быстрые решения, устраивающие клиента и повышающие как его общую удовлетворенность процессом, так и удовлетворенность сотрудников, т.к. они могут концентрироваться на решении действительно сложных и нестандартных кейсов, требующих интеллектуального труда.

В первую очередь проект сделали настолько успешным сами люди, увлеченные данной задачей и готовые выйти за рамки стандартных процессов и постоянно искать, изучать и пробовать новые технологии. Проводимая в банке Agile-трансформация позволила разрабатывать и внедрять постоянные улучшения.

Благодаря этому мы научились быстро придумывать новые инструменты автоматизации по результатам анализа клиентских данных, пробовать их на определенных тематиках, оперативно собирать обратную связь как от сотрудников, участвующих на важных этапах процессов, так и от клиентов, получающих новый результат, и вносить необходимые изменения.

Благодаря анализу клиентского поведения, развитию и постоянной прокачке использования автоматизированных алгоритмов, мы перестроили сам подход к организации процесса:

• Сотрудники, непосредственно работающие с клиентом, сами научились выявлять новые возможности для внедрения автоматизированных алгоритмов и предлагают их change-командам, которые уже могут доработать системы и внедрить новые инструменты автоматизации;
• Продуктовые трайбы при доработках своих систем задумываются о том, каким образом можно выявлять и автоматически урегулировать отклонения еще до того, как клиент их обнаружит, а также какие дополнительные инструменты вывести на фронт и бэк для минимизации ручного труда;
• Мы постоянно ищем новые технологии и решения как внутри, так и вне банка для применения в процессах анализа и рассмотрения клиентских обращений и максимальной автоматизации, и сокращения ручного труда и ошибок, возникающих из-за человеческого фактора.

Этот новых подход к организации работы позволяет постоянно совершенствовать внутренние процессы банка, повышать эффективность работы и улучшать все аспекты процесса работы с обращениями для клиента, удовлетворяя потребности обеих сторон.