В 19–20 марта текущего года прошел XXIII Международный Customer Contacts World Forum. Особое внимание уделим второму дню как более содержательному и интересному. В этот день прошло шесть конференций разной направленности: аналитика и персонализация, продажи и сервис КЦ, автоматизация и ИИ. Остановимся более подробно на конференции «Автоматизация и ИИ». В своих презентациях выступающие осветили развитие и инновации в контакт-центрах.
Статистика автоматизации банков
Олеся Пасечник, проектный лидер, Frank RG, рассказала о проведенных исследованиях в сфере работы контакт-центров. Компания Frank RG уже в течение 15 лет занимается исследованием рынка, консалтингом для банков и финансовых компаний. Компания изучает розничные банковские продукты, кредитно-наличные предложения, малые бизнесы и сервисы, также собирает публичные и закрытые данные. После анализа сервиса банков в ходе обзвонов на горячие линии, тестирования чат-ботов и голосовых помощников было выявлено несколько проблем: потерянные звонки, долгое время обработки данных, однотипные обращения, простой операторов. В противовес традиционным схемам работы спикер рассказала о плюсах автоматизации звонков, которая значительно упрощает и ускоряет работу.
Сегодня банки масштабно используют в своей работе роботов. Боты осуществляют до 400 исходящих звонков в минуту, работают без перерывов, скорость поиска информации и ответа занимает менее 1 секунды. Они сокращают затраты на контактный центр до 36%. Выступающая представила статистику по использованию роботов банками. В частности, у контакт-центра «Сбербанка» уже 70% автоматизированных звонков. Специалисты допускают, что через десять лет автоматизация колл-центров может приблизиться к 100%.
В ближайшем будущем в США и Европе прогнозируют полную автоматизацию 300 млн рабочих мест в ныне действующих контакт-центров. Сокращение не затронет только 30% специалистов. Основные профессии, которые могут быть подвержены сокращению за рубежом, это юристы и административный персонал (источник: Forbes).
В настоящее время банки масштабно используют виртуальных помощников и чаты GPT: в «Альфа Банке» применяется подборщик ипотеки, в ВТБ оплата счетов происходит с помощью ИИ, в «Тинькофф» доступен автоматизированный сервис «Защита от мошенников», «ДОМ РФ» задействует виртуального помощника в жилищной сфере.
Но не все контактные центры согласны с тем, что искусственный интеллект полностью заменит человеческий труд, с этим не согласны 60% опрошенных. По их мнению, робот может быть только помощником человеку. Для четверти клиентов роботы остаются негативным фактором при общении в дистанционном канале. Frank RG провела исследование, в котором 27% опрошенных по контакт-центрам и 25% по чату в мобильном приложении рассказали, что трудно связаться с оператором, а не с роботом. В другом исследования Frank RG выявил, что более 80% клиентов банка «Открытие» предпочитают общение с человеком, а не с роботом.
В проведенном опросе клиенты банков отметили, что самым важным аспектом при работе контакт-центров является решение вопроса при первом обращении, быстрый ответ. Для молодежи ключевой момент – решение вопроса одним оператором. По мнению Олеси Пасечник, для того, чтобы сделать робота более полезным, его нужно научить говорить на языке пользователя, вести непринужденный диалог. В перспективе контакт-центры будут автоматизировать такие сервисы, как виртуальный ассистент, ассистент оператора, речевая аналитика.
Робот VS оператор
Далее выступила Анастасия Клёр, директор по клиентскому сервису, Unisender. Она поделилась данными, которые получила ее компания при автоматизации контроля качества. Unisender — ИТ-компания, которая создала платформу для email рассылок. Изначально IQS (внутренняя оценка качества) измерялась вручную, сейчас перешли на полуавтомат, далее планируют перейти на полноценную автоматическую проверку. По мнению спикера, ручная проверка подходит для тех компаний, которые не хотят платить за специальное ПО. Однако при этом возрастает стоимость человеко-часа. При полуавтоматическом контроле качества обработка занимает 3–5 минут (ранее 10–15), сотрудник сразу получает уведомления об ошибках и быстро их исправляет. Также ускоряется оценка частотности. Но у данного подхода есть и свои минусы: нужно подстраиваться под формат, возможны сложности с интеграцией. Поэтому при автоматизации контроля качества следует учитывать все факторы исходя из требований своей компании и возможных расходов.
Андрей Смолев, менеджер продукта Yandex SpeechSense, Yandex Cloud и Ксения Воронина, менеджер проектов службы контроля качества, Yandex Crowd, рассказали о клиентском сервисе Yandex Crowd, который занимается письмами, звонками, SMM, чатами. Для автоматизации речевой аналитики предлагается продукт SpeechSense. Это решение способно максимально точно распознать речь и определить эмоции клиента, найти в диалогах любые темы. Есть возможность обработки возражений и контроля скрипта, так как в продукт добавлен YandexGPT, который помогает более точно понять настроение клиента. Искусственный интеллект способен выделить ключевые события в диалоге и сократить время на оценку работы оператора.
Александр Бондаренко, руководитель службы дистанционного привлечения новых клиентов, Tele2, рассказал о том, как получить наивысший доход от использования ботов. Он привел три различных проекта. Например, во входящих звонках компанией Tele2 используются Divr и чат-боты. Система анализирует количество потраченных минут и трафика, сумму расходов за период и доступность подключения предлагаемой услуги. По данным метрики формируется персональное предложение клиенту. Компания Tele2 выявила, что можно убрать техническую составляющую и просто предлагать клиентам хиты продаж. «Когда робот предложит то, чего действительно не хватает клиенту, в этом случае больше шансов, что мы получим согласие», – сказал докладчик. Он также выделил «минусы» использования роботов: недоверие к роботу, слабая отработка возражений. «Но в абсолютных продажах мы все равно получаем дополнительную прибыль», – отметил Александр.
Что касается использования роботов при работе с исходящими звонками, то эффективность увеличивается до трех раз. Для этого нужно проанализировать популярные истинные возражения клиентов, ответы и преимущества, которые использует специалист в разговоре с клиентом при продаже продукта. Основная задача роботизированного обзвона – «отбить» все автоответчики, пятисекундные вызовы, а также те звонки, где клиент не может ответить, чтобы после работы с этой базой к специалисту отсеялись «теплые» клиенты. Таким образом с операторов снимается нагрузка эмоциональная и трафика звонков. Для того чтобы робот хорошо функционировал, необходимо контролировать следующие факторы: интенсивность обзвона, обучение робота на регулярной основе, настройка «карусели» номеров. В ситуации автоматической клиентской заявки следует искать баланс, определять, откуда исходят заявки, и уже исходя из этого использовать оператора или бота. «Робот умеет продавать там, где продавать элементарно», – этими словами завершил свое выступление Александр.
На конференции также выступили Дмитрий Анисимов, руководитель проектов, «Сбер»; Дарья Шалягина, эксперт по развитию цифровых решений, «Мегафон»; Николай Шашкин, руководитель службы по работе с соискателями, HeadHunter. Подводя итоги, можно отметить, что наиболее активно роботы и боты используются банковским и операторским сообществом. Разработчики ПО стремятся за счет ИИ сделать сценарий их применения более гибким и в ближайшем будущем заменить им оператора. Бесспорно, применение ИИ в контакт-центрах станет основным вектором технологического развития этого сегмента.
