Центр Корпоративных Решений Сбера (ЦКР) ежемесячно обрабатывает больше 2,5 млн. входящих и исходящих контактов. Обслуживанием клиентов 24/7 занимаются почти 5 тысяч сотрудников на 5 региональных площадках. Выделяется более 20 функций сервисной и технической поддержки, а также функции продаж.

Каждый контакт с клиентом содержит важную для бизнеса информацию:

• путь клиента: какой вопрос или проблему клиент не смог решить самостоятельно и почему, как он принимал решение;
• путь оператора: скорость и точность консультации, возможность решить вопрос в одном обращении.

Выборочная ручная оценка контактов группой контроля качества прежде не позволяла получить полный обзор проблемных зон продуктов и процессов и, как следствие, имела ограниченные возможности для предиктивных действий и влияния на KPI.

Для значимого влияния на цели бизнеса необходимо было охватить весь пул контактов:

• изучить логику всех консультаций, причины обращений, найти инсайты, передать их владельцам продуктов и директорам операционных функций для устранения проблемных зон (за счет выявления областей, в которых клиенты испытывают наибольшие трудности и на которых в первую очередь нужно сосредоточиться бизнесу);
• определить неэффективные скрипты;
• найти фродовые схемы.

Для обработки такого массива данных был внедрен инструмент автоматизации анализа коммуникаций - Речевая аналитика от группы компаний ЦРТ. Это мультифункциональное решение для транскрибации и детального анализа 100% взаимодействий. Решение основано на защищенных технологиях записи, приема и передачи данных, распознавания речи, включая полнотекстовый поиск и алгоритмы аналитики. Инструмент позволяет строить аналитические запросы на основе кастомных настроек по количественно-временным и лексическим параметрам с неограниченным объемом словаря поиска.

Цель любого бизнеса – это прибыль, рост которой невозможен без улучшения клиентского опыта, а также увеличения производительности и эффективности сотрудников.

Были определены следующие KPI и задачи:

1. Повышение уровня удовлетворенности (метрики целей меняются, планы и факты указаны на слайде 6 презентации)

• Установление и приоритизация корневых причин по проблемным зонам, выявленным при изучении клиентского пути и работы оператора
• Анализ релевантности скриптов
• Подготовка статистики и динамики для передачи владельцам продуктов
• Формирование предложений по исследованиям процессов

2. Рост конвертации удаленных продаж

• Определить и проанализировать скрипты и алгоритмы, которые требуют улучшения, редизайна
• Анализ работы с возражениями, лучших и худших практик
• Анализ отказов от услуги
• Анализ положительной и негативной реакции клиентов
• Определение причин очного оформления продуктов

3. Автоматизация 100% оценки диалоговых критериев при оценке контролем качества

• Подготовка запросов, позволяющих выявлять речевые отклонения по критериям оценки контроля качества
• Выстраивание процесса передачи отклонений сотруднику через интеллектуальную систему управления качеством (ИСУ) с конкретными примерами
• Контроль соблюдения скриптов и процедур на предмет соблюдения гигиены диалогов

4. Повышение дисциплины и утилизации рабочего времени сотрудника (анализ 100% трафика рабочего времени сотрудника)

• Формирование комплексных триггеров, выявляющих нестандартное поведение сотрудников в линии
• Аналитика потенциальных фродовых схем
• Выстраивание процесса передачи и контроля отклонений

Наши Клиенты – главные стейкхолдеры любых инноваций, так как миссия Сбера - давать людям уверенность, делать их жизнь лучше даже в периоды нестабильности.

В технологии заинтересованы подразделения всей бизнес-вертикали:

Владельцы продуктов и руководители сегментов бизнеса

• Получают информацию о сильных и слабых сторонах продукта/услуги, о валидности процессов, причинах негатива от клиентов, их потребностях и жалобах, ранжированных по количеству и степени значимости
• Имеют понимание о профильных и непрофильных контактах, качестве классификации обращений
• Используют предложения от команды Речевой аналитики для оптимизации и развития продуктов и процессов

Операционные функции внутри ЦКР

• Получают оперативные данные о речевых отклонениях сотрудников на 100% контактах
• Применяют дисциплинарные мероприятия по выявленным резонансам, рисковым событиям и фродовым схемам на основании матрицы кадровых решений
• Расширяют набор инструментов для повышения продуктивности сотрудников
• Имеют информацию о сотрудниках в «зоне риска» по количественным и качественным показателям с возможностью прогноза выгорания

Контроль качества

• Оптимизируют ресурсы, высвобожденные от ручных процессов оценки диалоговых критериев

Отдел обучения

• Актуализируют информацию в скриптах по выявленным в ходе анализа пробелам
• Оптимизируют базу знаний в соответствии с лучшими практиками и новыми решениями бизнеса
• Проводят тестирования, обучение, наставнические сессии для сотрудников

Операторы

• Увеличивают результативность взаимодействия с клиентом: консультации становятся более информативными и точными
• Имеют информацию о зонах роста, сокращают отклонения, повышают уровень профессиональных и когнитивных компетенций, ответственности и вовлеченности
• Повышают переменную часть заработной платы

С помощью технологий ЦРТ был выстроен процесс в масштабах всего корпоративно-инвестиционного бизнеса Сбера - крупнейшего банка восточной Европы.

Ключевые инновационные преимущества внедренного решения:

1. Позволяет обрабатывать огромные объемы: как по пропускной способности массива данных, так и по практически неограниченной нагрузке на запросы и функционал. Была обеспечена работа речевой аналитики на тысячах рабочих мест (почти 5000 операторов КЦ) и объемы обработки десятков Тбайт данных в месяц (118 ТБайт за полгода).

2. Речевая аналитика ЦРТ обладает уникальными характеристиками в части формирования и обработки аналитических запросов, а именно:

- позволяет формулировать запросы с большими словарями и множеством логических операторов и исключений, превращая их в подобие математической формулы,

- не имеет ограничений на словарь при формировании запросов для решения даже самой сложной бизнес-задачи,

- дает возможность ограничения области поиска слов и выражений для осуществления поиска в определенной части диалога, а также определения дистанции между словами при поиске, что позволяет унифицировать фразы поиска,

-функционал сравнения выборок диалогов позволяет найти лучшие и худшие практики, как в продажах, так и в обслуживании.

- имеет широкий спектр параметров анализа (более 40 количественно-временных параметров для звонков и чатов).

Таким образом осуществляется тончайшая настройка поиска и анализа практически без погрешности в выборках фонограмм для решения конкретных бизнес-кейсов, без упущения чего-либо существенного. Это позволяет работать с такими значимыми бизнес-кейсами, как контроль работы с возражениями, амортизация негатива, оценка качества аргументации.

• Охват всех каналов коммуникации: голос, текст, очные взаимодействия
• Возможность фиксации и анализа эмоциональной окраски диалогов
• Высокий уровень технологий и новизна применяемых подходов в обработке звука в разных каналах связи и в распознавании речи (технологии в течение многих лет показывают выдающиеся результаты на профильных международных конкурсах, таких как GRAM VAANI ASR Challenge, CHiME Challenge, VOiCES, CHiME Challenge, NIST OpenKWS и пр.)

Инновации в продажах

Для повышения количества согласий и продаж мы стали изучать структуру скриптов под новым углом: выявили токсичные фразы, понижающие согласия, и позитивные маркеры, повышающие их. Изучили реакции и возражения клиентов, сравнили триггеры эффективных и неэффективных сотрудников. Проанализировали формат перехода к кросс-продажам, сложность и понятность передаваемой информации. Нашли причины, по которым клиенты не были готовы принимать решение в звонке.

Инновации в контроле качества

С помощью речевой аналитики мы смогли составить справочники речевых отклонений по критериям оценки группы контроля качества. Теперь коллеги оценивают только корректность консультации, а оценка навыков ведения диалога и отношения к клиенту автоматизирована, что позволило оптимизировать ресурсы контроля качества на 15% и покрыть оценку всех контактов. Мы автоматизировали выявление благодарностей и негатива от клиентов, а также контролируем неразглашение конфиденциальной информации. Данные учитываются в мотивации операторов.

Технология позволила выявлять нетипичное и недопустимое поведение сотрудников: оформление фиктивных сделок, подмену задач, совершение пустых звонков/дозвонов, переводы звонков на свою линию, прерывание консультации (сброс звонка) и т.д. Отслеживаем неформальное общение сотрудников с клиентами: использование обсценной лексики, хамство, грубость, провокации на конфликт.

Улучшение клиентского пути - важнейший приоритет в нашей деятельности. Мы дополнили изучение обратной стороной процесса – анализом пути оператора. Этот комплексный подход позволил достичь ощутимых результатов (ниже приведены данные за 2021 и 1-3 квартал 2022 года).

• Влияние на клиентский опыт

-Удалось выявить и оперативно отработать 151 критичный кейс, когда операторы проявляли недопустимое отношение к клиентам.

-Улучшая продукты и процессы обслуживания, затрачивая минимум усилий, мы улучшили полноту и точность консультаций, уровень удовлетворенности растет:

CSI за год вырос на 16,3 п.п.

CES – на 20,3 п.п

Владельцы продуктов и сервисов обращаются к команде Речевой аналитики для получения сведений и изучения клиентского опыта по своим процессам: что говорят клиенты, почему обращаются на линию и не решают вопрос самостоятельно, какие сложности испытывают, какая методология ответа операторов, корректность консультаций и регистрации обращений в системах, соблюдение договорённостей с клиентами.

• Влияние на персонал

- Выявили 3262 благодарностей от клиентов, которые учтены в мотивации операторов.

-Регулярно помогаем операторам устранять ошибки и облегчаем их труд, что положительно отразилось на их вовлеченности, а также на премиях.

• Влияние на бизнес

• провели анализ 15 681 725 целевых звонков, что составляет 34 % от всего потока звонков ЦКР. Контроль качества, численность которого в 7 раз выше команды Речевой аналитики, за это время вручную обработал только 0,7% (322 554 звонка)
• исследовали 159 продуктов банка и 12 компаний экосистемы
• проверили 20 % (394) тематик обращений, на основе чего выдвинули 401 гипотезу для дальнейшей проверки
• выявили 726 проблемных зон в продуктах и процессах
• провели 118 редизайнов скриптов удаленных продаж по 32 продуктам; сделали активность регулярной – на текущий момент в работе 404 скрипта по 90 продуктам. Доля согласий продаж уже увеличилась на 10,5%, что соответствует 3% конвертации в условиях спада потребительского спроса
• сформировали 213 предложений по оптимизации
• выявили 53 фродовые схемы, обеспечили регулярный анализ и контролируем рецидивы. До Речевой аналитики отслеживать нетипичное поведение операторов в системах было невозможно.
• в июле 2021 г. запущена система работы с Клиентскими долгами, цель которого - проанализировать не менее 90% всей обратной связи от клиентов и выявить максимальное количество проблемных зон для передачи и последующего устранения в продуктовых подразделениях Банка. За 2021-22 гг определено 503 проблемные зоны, 16% из которых выявлено нашей командой благодаря Речевой аналитике.

• Операционная эффективность

Мы автоматизировали 16 диалоговых критериев оценки качества (все имеющиеся по чек-листу) и применили на 100% контактов. Это позволило высвободить ресурсы группы контроля качества, операционная эффективность увеличилась на 15%.

Общий экономический эффект за 2021 год 129 млн. руб. За 2022 прогнозируем не менее 144 млн. руб. Технология распознавания речи позволила выполнять задачи, которые ранее были недоступны, и окупилась за 4 месяца.

Таких результатов смогла достичь команда, состоящая всего из 16 аналитиков. Бизнес получил прибыль, производство – эффективные ресурсы, операторы – лучшие скрипты и практики, и самое главное, клиенты – усовершенствованные продукты и более качественное обслуживание.

Залог успеха проекта - синергия опыта команды аналитиков ЦКР и высокотехнологичного решения группы компаний ЦРТ. Помимо глубокой вовлеченности обеих сторон в проект важно искреннее желание достичь результатов внедрения «не для галочки», а для реального развития процессов и продуктов. Важно отметить полную инфраструктурную обеспеченность проекта.

Технология внедрялась системно, опираясь на функциональные возможности программного решения с оперативными кастомными доработками. Это позволило качественно решать поставленные бизнес-задачи, следуя вектору развития проекта, и масштабировать его лучшие практики на другие подразделения Сбера: первый ЕРКЦ, Sber247 B2B, Департамент глобальных Рынков, КЦ УСПЗ (ДРПА), Сеть продаж (ВСП), Операционный Центр, КЦ МЦТП, HR, ДРУГ, Розничный Бизнес (Управление эквайринга), а также проекты в других ТОП-10 банках РФ.

Все стороны оказались в выигрыше: вендор, бизнес, сотрудники, и главное - Клиенты.

В планах развития проекта:

• Автоматизация 90% стандартов качества в целом — это приведет к изменению мотивации сотрудников линии и перераспределению ролей контролеров качества в пользу комплексного анализа цепочек взаимодействий;
• Формирование психологического портрета оператора, который будет включать в себя все триггеры обратной связи от клиентов (положительные и отрицательные), включая эмоциональное моделирование;
• Фокус на 100% ТОП тематик взаимодействии с Комитетом по Клиентским долгам для расширения охвата проблемных зон.

Ну и, конечно, новые инсайты в ходе исследований на всех этапах работы.

Благодаря технологиям Речевой аналитики нам удалось сделать технологический прорыв в исследованиях клиентского опыта и улучшении процесса обслуживания.