Каждый крупный контактный центр использует систему речевой аналитики в целях улучшения качества предоставляемого сервиса и контроля операционных показателей. Но возможности систем на сегодняшний день, гораздо шире. С их помощью можно не только выявлять операционные отклонения, а также изучать и корректировать путь клиента.

Для того, чтобы оперативно помогать клиенту и удовлетворять его потребности, мы используем в аналитике разработку компании ЦРТ Smart Logger (SL), а также собственные разработки системы контроля качества работы операторов и мониторинга удовлетворенности клиентов. Система распознает не только слова, но и эмоции клиента и сотрудника. Гибкая настройка модуля помогает нам выявлять закономерности, а также формировать и проверять гипотезы, влияющие на эффективность диалога при взыскании задолженности.

По результатам проводимого анализа мы можем выявлять признаки профессионального выгорания сотрудника и своевременно эскалировать информацию на руководителя и психолога с целью дальнейшего составления плана индивидуальной работы. Мы придерживаемся принципа Хескета: «Счастливый сотрудник – счастливый клиент».

Отчетность предоставляет возможность отслеживать динамику по сотруднику, а также по негативным реакциям клиента при общении с оператором и, в случае необходимости, принимать управленческие решения.

Уже на этапе анализа гипотез система позволила выявить операторов с высоким уровнем выгорания, а также определить фразы, которые провоцируют клиента на негативные эмоции. За счет проведенной корректировки скриптов мы достигли снижения уровня обращений на действия сотрудников контактного центра.

В качестве улучшения клиентского опыта рассматриваем возможность автоматической передачи эмоционального портрета клиента из системы речевой аналитики в локальную систему Банка.

• Качественная коммуникация с клиентами

Для этого мы научились выявлять фразы-конфликтогены на дорожке оператора и определять диалоги с высокой долей негативных эмоций, что в дальнейшем позволило нам внести корректировки в клиентский путь. Определение правильной потребности клиента и реагирование на его проблематику дало возможность решать еще одну важную задачу – снижение уровня токсичных обращений и предоставление клиентского сервиса на высоком уровне. Для этого мы провели анализ диалогов с низкой оценкой по CSI. В результате, определили фразы вызывающие негативные эмоции у клиента; фразы, указывающие на желание клиента оставить обращение относительно действующих процессов или процедур в Банке.

• Повышение уровня эмоционального интеллекта (EI) сотрудников

Важно, чтобы сотрудник умел не только проводить эффективные переговоры с клиентом, но и знал, как самому сохранить позитивный настрой и контролировать свои эмоции. Благодаря мониторингу уровня эмоций оператора в диалоге за 10 месяцев текущего года уровень сотрудников с критическим значением по профессиональному выгоранию был снижен на 4%, что позволило предотвратить увеличение оттока, развить Soft skills сотрудника.

• Развитие культуры принятия управленческих решений

При выполнении данной задачи мы ориентировались не только на соблюдение качества обслуживания, но и операционные показатели, эффективность центра. В текущем году, для решения данной задачи было определено направление входящих звонков. Основной акцент был сделан на сокращение времени обслуживания клиентов с учетом доли речи оператора, доли речи клиента в диалоге и среднего времени диалога. Благодаря SL мы смогли оперативно передавать выявленные отклонения в Интеллектуальную Систему Управления (ИСУ) Банка для проработки и изменения работы сотрудника.

1. Клиент

Клиент – ключевая ценность Сбера, которая определяет стандарты обслуживания. Поэтому наша задача не только понимать потребности и интересы клиента, но и чувствовать его и понимать эмоциональное состояние. SL позволяет выстраивать максимально эффективные модели коммуникации, учитывать не только фразы и семантику слов, но и параметры голоса. Решая вопрос клиента, мы создаем атмосферу поддержки в диалоге на тонком чувственном уровне. Мы считаем, что именно так формируются долгосрочные отношения.

2. Группа обучения и развития

Результаты работы команды позволили коллегам выявить приоритетные зоны развития сотрудников, а в дальнейшем разработать программы дополнительного обучения, направленные на лидерство оператора в диалоге, работу с возражениями, тренинги на «чистоту» речи, развитие эмоционального интеллекта.

3. Линейные руководители

Мы помогаем линейным руководителям достигать целей по выполнению бизнес-задач. Получая отчетность, руководитель может использовать ее как дополнительный инструмент в своей работе с сотрудниками. Предоставляемые данные позволяют руководителю выявить сильные и слабые стороны сотрудника при построении диалога с клиентом, контролировать эмоциональное состояние и своевременно реагировать для предотвращения резонансных ситуаций.

До внедрения SL руководители могли оценить уровень профессионального выгорания только в рамках централизованного тестирования, проводимого 2 раза в год.

4. Штатный психолог

Полученные результаты помогают штатному психологу определить потенциальных сотрудников с высоким уровнем выгорания и разработать план мероприятий работы с сотрудниками для стабилизации эмоционального фона.

Клиент – с помощью SL мы сократили клиентский путь c момента его обращения до момента фактического решения его вопроса. Где цель, там и фокус. Система быстро выявляет диалоги с запросом «обращение, жалоба, претензия и т.д.», далее контролер качества анализирует диалог и, в случае необходимости, оперативно связывается с клиентом. За счет этого мы можем быстро влиять на решение вопроса без регистрации обращения. Так, за 10 месяцев текущего года мы снизили количество обращений по вопросам работы сотрудников на 52%.

SL является источником информации для актуализации и разработки обучающих программ и изменения действующих процедур. Система дает возможность быстро выявлять тренды по проблематикам обращений клиентов в контактный центр. Например, в условиях пандемии многие клиенты попали в сложную финансовую ситуацию и обращались за реструктуризацией, кредитными каникулами и т.д. Система позволила быстро выявить диалоги с такими обращениями и сформулировать скрипты для грамотной, профессиональной консультации. Это способствовало сохранению уровня удовлетворённости и лояльности клиентов.

Управление – передача данных из SL в ИСУ (интеллектуальная система управления), позволяет сотруднику быстро корректировать диалоги с точки зрения длительности, лидерства, эффективности применяемых речевых модулей и т.д., тем самым высвобождая время руководителя.

На основе анализа речевых модулей успешных сотрудников, их манеры ведения диалога (эмоции, голос), корректируются формулировки аргументации и структура диалога. На основе данных SL осуществлена трансформация диалогов на поздних стадиях взыскания и входящем направлении. В результате, нам удалось сократить среднюю длительность диалога на направлении входящих вызовов на 13,6% и на 0,3 п.п. долю незавершенных диалогов на поздних стадиях взыскания.

Результаты SL в части анализа эффективных фраз применяются при наполнении авто-скриптов, создании контента для робота-тренера и электронных курсов. Такой подход высвобождает время специалистов по обучению (~на 15%), что позволило нам ввести новую цифровую профессию – специалист по речевой аналитике и открыло новые горизонты для карьерного и профессионального роста сотрудников контроля качества.

Такие диалоги пополняют Базу «top-диалогов» на корпоративном портале Collection Club и доступны каждому сотруднику. Диалоги прослушиваются как образцовые в процессе первичного обучения.

Сотрудники – SL является базой данных для автоматической системы назначения обучения. Если у сотрудника в диалогах клиенты часто проявляют гнев и раздражение, с помощью искусственного интеллекта система подбирает корректирующие обучающие мероприятия, - например, тренинг по клиентоориентированному общению. Если SL фиксирует частое раздражение (доля эмоции в диалоге выше 15%) в голосе сотрудника, эти данные передаются в работу психологу.

SL также выявляет диалоги, где звучат слова благодарности от клиента, что позволяет своевременно отметить заслуги сотрудника, похвалить, поддержать его уровень вовлеченности и мотивацию. Удовлетворенный внутренний клиент на другом эмоциональном уровне будет более качественно обслуживать внешнего клиента.

SL позволяет развивать EI сотрудника – умение считывать эмоции, корректно их верифицировать, понимать, какие фразы и как влияют на эмоциональное состояние клиента.

За текущий год нам удалось создать 7 тематик отклонений, автоматически учитываемых в KPI сотрудника.

Нам удалось интегрировать SL с системой Банка, а значит - проводить наиболее полную оценку качества проводимого взыскания.

Мы первыми в Банке используем для достижения поставленных целей не только текстовое распознавание, но и эмоциональную оценку речи, что помогает нам выявлять болевые точки клиентов и изменять текущие скрипты и процедуры. Мониторинг эмоционального состояния речи позволяет оперативно реагировать на возможные личные жизненные обстоятельства сотрудников и избежать тем самым снижения производственной эффективности.

Сформировали единый подход к работе с отклонениями на всех региональных площадках контактного центра. Это позволило не просто предоставлять обратную связь сотрудникам, но и разрабатывать и проводить новые обучающие мероприятия. Оператор, который грамотно проводит диалоги и работает с эмоциями клиента – это новый уровень предоставления клиентского сервиса:

- сокращение количества неэффективных фраз в 3Q на 12% по сравнению с 2Q

- сокращение количества негативных эмоций со стороны сотрудника в 3Q на 5% по сравнению с 2Q

- снижение длительных, неэффективных диалогов на исходящих звонках на 28,9%

Наши планы на ближайшие 2 года:

1) расширение периметра автоматической оценки диалогов. Эффект -высвобождение времени специалиста по контролю качества; получение более объективной оценки качества переговоров;

2) увеличение спектра анализируемых эмоций для построения более четких стратегий и речевых модулей. Эффект – повышение удовлетворенности клиентов;

3) разработка и внедрение автоматического модуля подсказок для оператора в режиме онлайн на основе анализа типологических и эмоциональных реакций клиентов во время диалога. Эффект – повышение эффективности взыскания;

4) автоматическое назначение обучающих курсов операторам и предоставление обратной связи виртуальным помощником. Эффект – повышение эффективности взыскания и оперативное реагирование на выявленные отклонения.