Контакт-центры

В рамках миграции контакт-центра «Росгосстраха» проведено импортозамещение коммуникационной платформы и платформы управления рабочей нагрузкой от компании Genesys.

На старте проекта была собрана информация о текущем состоянии контакт-центра, разработана документация и организован тестовый контур платформы для проверки интеграции с решением Naumen Service Desk, которое было внедрено ранее. После этого платформа контакт-центра была переведена в режим промышленной эксплуатации для обработки обращений клиентов. Проект реализован системным интегратором «АМТ-Груп».

В ходе реализации задачи была разработана анкета, в которую операторы вносят информацию по клиентским обращениям: персональные данные, номера договоров, тематику обращения, данные о страховых событиях. Эти данные сохраняются в отчетной базе Naumen Contact Center. Единый внутренний телефонный справочник помог ускорить переключения между линиями и повысить точность при переводе вызовов.

Решение Naumen WFM помогает планировать рабочие графики и перерывы с учетом предпочтений сотрудников, контролировать пунктуальность операторов и считать точное время конкретной активности для расчета KPI сотрудников. Благодаря ему уровень пунктуальности операторов не опускается ниже 90%, а полезная нагрузка на операторов контакт-центра находится на уровне 87%.

Решение позволило значительно упростить прогноз нагрузки, планирование рабочих графиков и корректировку активностей в течение дня: построение расписания операторов на месяц занимает теперь 2 минуты. Доступ к личному кабинету с расписанием настроен на рабочем месте оператора в Naumen Contact Center в режиме «одного окна» для управления графиком в одном приложении.

В новой системе на базе Naumen 220 операторов контакт-центра Росгосстраха обрабатывают до 465 тыс. звонков в месяц. Система обеспечивает 95% точность прогноза рабочей нагрузки в разрезе заданных интервалов времени.

С 2022 года клиентов оператора «Триколор» и в голосовом, и в текстовом каналах успешно обслуживает виртуальный ассистент, созданный при помощи BSS. Для повышения качества обслуживания в сценариях, где предполагается множество вариантов ответов, а стандартные механизмы и линейные скрипты не дают клиентам необходимого уровня комфорта, эксперты применили нейробота. В некоторых сценариях ассистенту требуется учитывать множество факторов: настройки оборудования и спутниковой антенны, статусы каналов, уже произведенные действия и даже погодные условия. В ответах клиента может быть очень много комбинаций, что подразумевает достаточно большое количество возможных ответвлений в диалоге с роботом. В этом случае нейробот понимает речь и контекст диалога и предлагает ответы исходя из этих данных.

Нейробот состоит из 4 модулей, в которых происходят обработка человеческой речи и формализация полученной информации, актуализация текущего состояния и определение следующего шага диалога (следующий вопрос или завершение беседы), формирование и выдача пользователю ответа. Поскольку нейробот состоит из нескольких отдельных модулей, есть возможность комбинировать решения в зависимости от требований и ожиданий заказчика.

Модель обработки речи нейробота учитывает как реплику пользователя, так и вопрос ассистента. Это позволяет точнее понимать пользователя и более эффективно определять дальнейшие шаги обслуживания.

При этом виртуального ассистента можно настраивать, обеспечивая большую контролируемость, если важно следовать скрипту. Когда дается большая свобода действий, виртуальный ассистент реализуется с помощью нейросетевых технологий: бот принимает решения на основе кейсов из обучающего набора. Даже если бот столкнется с ситуацией, которой не было в примерах, он выстроит дальнейшее обслуживание на основании модели обучения. Это позволяет избежать ручного выстраивания сценария: не нужно тратить ресурсы на внесение разных комбинаций вопросов и диалогов в скрипт.

МегаФон усовершенствовал процесс коммуникации с клиентами, улучшив систему синтеза и распознавания речи с помощью SaluteSpeech от SberDevices. Скорость распознавания речи Еленой выросла на 20%, а точность понимания увеличилась до 95%. С учетом условий коммуникации (посторонние шумы, возможность различного произношения специальных терминов и названий продуктов, акцент) такой уровень понимания приближается к когнитивным способностям человека. Усовершенствованная система синтеза речи позволит управлять ударениями, интонациями, темпом, смысловыми акцентами и эмоциональной окраской информации, сообщаемой Еленой. Проводимые в процессе внедрения тесты показывают, что с новым функционалом уровень лояльности клиентов повысился на 3,5 процентных пункта.

Помощник Елена общается с клиентами, обращающимися в контакт-центр МегаФона. Система способна ответить практически на любые вопросы относительно обслуживания, расчетов, может подключать и отключать услуги, давать справочную информацию.

Модель SaluteSpeech была специально дообучена под особенности лексики мобильного оператора, чтобы ассистент мог лучше распознавать запросы клиентов. Кроме того, Елена получила уникальный голос из каталога SaluteSpeech YourVoice, который теперь является эксклюзивным для неё.

Как подчеркивает коммерческий директор МегаФона Дмитрий Рудских, Елена всегда была «эмпатичной» и могла для каждой ситуации находить нужные слова в диалоге с клиентами. Компания последовательно развивала и дополняла ее способности, чтобы она зазвучала человечнее и говорила собственным голосом, и при этом решала вопросы быстро и просто – это то, что хочет любой клиент при общении с помощником. Внедрение речевых технологий SaluteSpeech открыло новые возможности для развития продукта.

Девелоперская группа компаний ФСК внедрила в свой контакт-центр систему речевой аналитики VS Robotics (входит в Группу Сбер). Оценивая 100% диалогов с клиентами, речевая аналитика позволяет повысить эффективность работы контакт-центра, усовершенствовать клиентский сервис и увеличить конверсию в сделку.

Менеджеры контакт-центра ФСК взаимодействуют с клиентами как на входящей, так и исходящей линиях по вопросам продажи квартир, назначению встреч для отдела продаж. Система речевой аналитики позволит осуществлять контроль работы менеджеров, выявлять лучшие практики взаимодействия с клиентами, проблемные ситуации и точки роста для бизнеса. Кроме того, система предоставляет дополнительный контроль со стороны службы безопасности компании.

Как отмечает директор по продажам ГК ФСК Светлана Бирина, компания планомерно проводит работу по улучшению и внедрению сервисов, которые позволяют повышать лояльность клиентов к компании и продукту. Сервис речевой аналитики необходим для более тщательного изучения клиентского опыта, аналитики большого объема входящих звонков и более оперативной реакции на запросы покупателей.

Контакт-центры Газпромбанка располагаются в трех городах России и насчитывают 1 тыс. сотрудников. Совокупно операторы обрабатывают более 45 тыс. входящих вызовов, а также более 9 тыс. писем и сообщений из чатов в день. До внедрения Naumen WFM составление прогноза нагрузки и расписания операторов и внесение корректировок осуществлялись вручную в таблицах. Часто это приводило к нехватке специалистов в моменты пиковых нагрузок, а также ошибкам при составлении расписания.

Функциональные возможности платформы Naumen WFM позволили Газпромбанку анализировать исторические данные по звонкам, отсутствиям персонала и на их основе автоматически строить точный прогноз нагрузки и оптимальный график работы сотрудников контакт-центров. При этом расписание операторов в системе составляется с учетом принятых в компании правил и предпочтений персонала. Платформа поддерживает прямой обмен сменами между сотрудниками, а также онлайн-мониторинг основных показателей работы контакт-центра.

В рамках проекта WFM-решение интегрировали с системой телефонии и чат-платформой, в результате чего Газпромбанк строит прогноз нагрузки и расписание смен на базе актуальных данных об обращениях клиентов и рабочих статусах операторов. В планах организации — настроить интеграцию с системой кадрового учета и хранилищем данных.

Интеллектуальный бот-суфлер, внедренный в «Петровиче» работает параллельно с оператором в звонках в рамках тематики по оформлению новых заказов и позволяет сократить процесс работы с адресом с 77 до 25 секунд. Бот подключается к диалогу с клиентом после вопроса о доставке, распознает в потоке речи адрес доставки, нормализует его, вносит адрес в анкету, обозначает координаты на карте и передает информацию в «1С». 73% сотрудников компании оценивают сервис положительно и удовлетворены взаимодействием с суфлером. Ранее операторам приходилось самостоятельно распознавать и заводить адрес, переключаться между окнами для проверки адреса и поиска точки на карте, а также вручную передавать данные в систему.

При этом бот не заметен для клиента в разговоре − он забирает на себя внутренний процесс работы оператора и помогает ускорять решение задачи в диалоге, не лишая клиента личного общения с представителем компании. Также, в рамках комплексного развития технологического стека контакт-центра, бот помогает снижать среднее время обслуживания клиента.

На данный момент робот помогает в 64% звонков о доставке. В остальных случаях оператор может выбрать самостоятельно: ввести адрес, отметить точку через решение Яндекс.Карты, интегрированное в анкету, или сверить с точками доставки − списком всех адресов доставки клиенту за последние 4 месяца.

Как отмечает Екатерина Качмар, менеджер продукта «Суфлер» СТД «Петрович», решение показало значимые результаты в зоне работы с адресом и в перспективе позволит решать более сложные задачи. В планах масштабирование технологии на другие проекты, где бот мог бы помогать операторам не только с распознаванием адреса доставки – например, синхронизация бота с базой знаний для демонстрации подсказок при подборе товаров или на линии службы поддержки клиента.

Перед новым инструментом корпоративного общения, внедрявшемся в Next Contact, стояли задачи наличия привычного и удобного интерфейса, мобильных и десктоп-клиентов под iOS, организации звонков на более 100 пользователей и гостевой доступ для внешних пользователей, а также хранение данных в контуре сети заказчика и возможность интеграции с собственной платформой контактного центра «NextCC». Все эти возможности предоставил eXpress.

Платформа корпоративных коммуникаций и мобильности eXpress представляет собой суперапп с возможностью создать и развернуть свое решение на виртуальных серверах заказчика. Ее пользователями стали более 500 сотрудников Next Contact. Благодаря выполненному переходу удалось снизить зависимость корпоративных платформ от геополитических рисков, а также сократить затраты на приобретение лицензий. Кроме того, была произведена интеграция собственного ПО для управления аутсорсинговыми контакт-центрами NextCC с платформой eXpress.

Перевод оперативных коммуникаций осуществила компания-партнер eXpress IT-Pro, которая специализируется на системной интеграции, информационной безопасности и оказании сервисных услуг.

К2Тех развивает свой контакт-центр за счет внедрения продуктов отечественных вендоров. Российская система «Плюс7 МаяК» позволяет централизовать хранение информации в контакт-центре. В результате повышается скорость ответа операторов клиентам, снижается среднее время звонка и сокращаются затраты на содержание контакт-центра.

Перед внедрением решения команда DIS Group проанализировала, систематизировала контент и внедрила его в заранее разработанные шаблоны. Далее было проведено обучение контент-менеджеров и пользователей системы, а также тестирование решения заказчиком.

На сегодняшний день сотрудники К2Тех уже приступили к самостоятельной миграции контента в систему и ее эксплуатации. Внедрение решения и систематизация знаний существенно сократили время поиска нужной информации у агентов контакт-центра, а также ускорили онбординг новых сотрудников. В планах партнеров – дальнейшее развитие решения за счет обратной связи от пользователей и наглядная демонстрация системы заказчикам.

В рамках проекта для федеральной сети многопрофильных клиник «Сова», имеющей филиалы в трех городах (Саратов, Волгоград, Воронеж), была создана единая коммуникационная платформа на базе облачного контакт-центра Mango Office. Решение закрыло важные задачи бизнеса — обеспечение централизованного управления географически распределенных площадок, которые обслуживают 11 филиалов во всех городах присутствия сети, создание удаленных рабочих мест для сотрудников, повышение доходимости пациентов на прием и сокращение текучести кадров.

Организация выделенного контакт-центра в медицинском учреждении позволила выстроить наиболее производительную систему приема обращений. Это реализовано за счет комплекса технологий маршрутизации звонков и сокращения времени ответа, а также за счет повышения производительности труда персонала. Аналитические инструменты облачного контакт-центра помогли отследить трудозатраты на обработку обращений и спрогнозировать нагрузку на операторов. Все входящие обращения распределяются среди сотрудников равномерно, учитывая их занятость и приоритет запросов. Дополнительно была подключена функция автоперезвона по пропущенным, которая позволила сократить процент потерянных звонков.

В рамках проекта особое внимание уделялось повышению конверсии на этапах воронки: конвертации звонка в запись и записи — в визит. Низкие показатели, которые отмечались в продажах до модернизации ИТ-инфраструктуры, были связаны со слабой отчетностью работы операторов, отсутствием контроля сотрудников на линии по показателям KPI, а также медленной обработкой обращений. В рамках реализации данной задачи были подключены дополнительные коммуникационные инструменты — IVR и голосовой робот. Они распределяют звонки в разные филиалы и снижают нагрузку на операторов. Голосовой робот также обзванивает пациентов, проводит идентификацию, запрашивает подтверждение записи на прием. Робот совершает до 40 звонков одновременно и делает несколько попыток дозвониться. Сообщение на телефон он отправляет только тем, от кого не получил обратную связь. Так расходы на СМС-информирование в компании были сокращены на 30%.

В результате медклиникам удалось увеличить конверсию из звонка в запись на 7%, доходимость пациентов из записи на прием — на 15%, а выручку — на 26%.

В рамках проекта была решена еще одна важная задача — сокращение текучести кадров в контакт-центре медицинской организации. Для этого были подключены инструменты для аналитики и контроля качества работы персонала. Отдельным этапом модернизации ИТ-инфраструктуры стала интеграция коммуникационной платформы с информационными системами сети клиник для обмена данными. Это позволило персонифицировать общение: идентифицировать пациента по номеру телефона, открывать его карточку, историю обращений в клинику.

К настоящему моменту процент обрабатываемых обращений в клинике составляет 96%, но «Сова» нацелена на качественную обработку всех без исключения контактов с пациентами.

Контакт-центр сети «Спортмастер» ежемесячно обрабатывает более 500 тыс. обращений клиентов, которые поступают из чатов, мессенджеров, почты, социальных сетей и по телефону. Данные о звонках и сообщениях, а также статусах операторов для формирования прогноза нагрузки и графиков работы система Naumen WFM получает из внедренной в «Спортмастере» коммуникационной платформы Naumen Contact Center.

Решение строит график работы на ближайший месяц за 20 минут. При этом алгоритм учитывает навыки специалистов и их предпочтения по дням работы. Сотрудники получают доступ к расписанию и возможностям обмена сменами с коллегами в мобильном приложении Naumen WFM. Руководители в свою очередь могут использовать систему для оценки пунктуальности операторов в режиме реального времени. В ходе проекта был также ускорен процесс расчета заработной платы: в системе формируется табель с фактически отработанным временем и типом активностей, в которых в течение дня принимали участие специалисты контакт-центров.

Как отметила Екатерина Гречанник, директор департамента клиентского сервиса «Спортмастер», перед компанией стояла задача не только автоматизировать построение графика, но и усовершенствовать работу с операторами и подрядчиками. Благодаря внедрению Naumen WFM на 10% сократили время на расчет данных для аутсорсинговых контакт-центров и на 5% улучшили показатели соблюдения расписания операторами.