17–18 марта более тысячи профессионалов индустрии контактных центров собрались на Customer Contacts World Forum — главной площадке для диалога о стандартах обслуживания клиентов вот уже более 20 лет.
В центре обсуждений в этом году: как улучшить сервис при снижении затрат? чем помочь клиенту в период турбулентности? как повысить дозваниваемость и продажи КЦ? как позаботиться об обучении и удовлетворенности сотрудников? ну и конечно, где ИИ может усилить контакт-центр?
Команда BSS предложила свои ответы и подкрепила их кейсами с Т2, Честным знаком и банком АТБ.
«Гиперперсонализированный, мгновенный и глубоко человечный клиентский опыт — это то, к чему мы уверенно движемся. И мы живем во время, когда можем быть не только наблюдателями изменений, но и их архитекторами!»
C этими словами на открытии конференции выступил руководитель направления по развитию продуктов на основе ИИ компании BSS Михаил Воронин.
Как именно ИИ-анализ помогает оптимизировать процессы рассказали руководитель отдела мониторинга Т2 Лариса Воронина и ведущий аналитик по контактным центрам компании BSS Дарья Громова.
Так, в Т2 с помощью речевой аналитики собирают статистику по тишине и AHT в разрезе тематик и городов. Это позволит точечно пересобрать процессы, и по прогнозам, время обработки обращений снизится к концу 2026 на 15%.
Команда Т2 выбирала вендора около двух лет, и все это время шел пилот с BSS. В результате выбор сделали в нашу пользу: между командами выстроился прочный рабочий контакт — с пониманием, что BSS предоставит и экспертную поддержку, и возможность развивать собственные компетенции. О главной ошибке, которую следует избегать, рассказала Лариса Воронина:
«Подход «вендор поставил — мы используем» не работает: так система оторвана от реальности и, например, будет плохо распознавать специфические термины».
Совместное выступление Дарьи Громовой (слева) и Ларисы Ворониной (справа).
Как можно строить подход к пилотам, отдельно рассказала Дарья Громова на примере другого кейса:
«Несколько недель назад завершился уникальный пилотный проект с одним банком. Это был не просто тест речевой аналитики, а работа с четко заданным таргетом. В итоге, за три месяца мы перевыполнили цель почти в три раза. Поэтому не стоит бояться запускать пилоты с конкретными KPI: они дают ценный опыт использования речевой аналитики и с высокой вероятностью позволяют быстро получить результат».
Если конкретнее: за три месяца пилота стояли задачи снизить AHT на 3%, автоматизировать оценочную карту и внедрить дробную систему подсчета баллов. В итоге удалось сократить AHT на 8%, а экономия по пилотному подразделению контакт-центра составила 3,5 млн рублей в год.
Анализировать жалобы так, чтобы укреплять связь с клиентами — другая грань речевой аналитики, про которую рассказала Дарья Громова. Совместно с руководителем Управления разработки и сопровождения процессов банка АТБ Ольгой Савватеевой, эксперт представила еще один кейс:
«Система речевой аналитики сканирует все обращения, находит в них маркеры недовольства, группирует их в кластеры и выходит на корневые причины. В итоге бизнес видит конкретный процесс, который вызывает негатив клиента».
В случае с банком АТБ удалось снизить долю негатива в антифрод-ограничениях на 80%, сократить отключения от коммуникаций на 5% и увеличить конверсию в назначение встреч на 21%. Ну и главный результат — рост доверия клиентов к бренду.
Кстати, недавно речевая аналитика от BSS получила серию обновлений: в AI-модуль добавили интеллектуальный учет данных из внутренних и внешних систем (CRM, WFM и др.), а также каскадный промптинг, который позволяет строить многоуровневые классификаторы для глубокого анализа.
Инструмент уже успели применить вместе с нашим постоянным клиентом. Руководитель клиентского сервиса «Честного знака» Илья Грознов вместе с владельцем продукта BSS Анной Ивлевой рассказали, как новые функции выводят возможности аналитики на следующий уровень:
● Прогнозировать лояльность сотрудников в зависимости от формата работы: например, удаленные операторы чаще общаются в позитивном ключе, используют местоимение «мы», отождествляя себя с компанией, и охотнее помогают клиентам, чем коллеги из офиса.
● Замечать признаки выгорания по сочетанию условий работы, речевых паттернов и критериев эффективности: если увеличивается доля тишины, появляются отстраненные и формальные ответы, звучат фразы вроде «я обычный оператор» — это тревожный сигнал, особенно на фоне плотного графика.
● Выделять лучшие практики сильных операторов и превращать их в обучающие сценарии для агент-тренера — например, как с помощью искреннего вовлечения в вопрос клиента и поддерживающих формулировок вроде «чтобы развеять все ваши сомнения» снижать градус негатива в диалогах.
● Находить скрытые причины роста обращений даже по известным вопросам: например, при резком всплеске диалогов по теме удалось понять, что появились новые категории клиентов, ранее не работавшие с транспортной упаковкой.
● Прогнозировать повторные обращения и снижение производительности операторов: система выявляет признаки, по которым можно заранее понять, что вопрос не решен и клиент вернется на линию.
В итоге обновленная речевая аналитика помогает не только улучшать сервис, но и анализировать эмоциональное состояние операторов и работать с персоналом предиктивно, а также дает основу для прогнозов.
Еще одно новшество в речевой аналитике — агент-тренер для операторов. Его внедрили в «Честном знаке», и о результатах рассказали руководитель группы аналитики и контроля качества «Честного знака» Никита Лаухин и старший аналитик BSS Ангелина Полонская:
«Агент-тренер, встроенный в речевую аналитику, создает обучающие сценарии на основе реальных диалогов. Их легко адаптировать под свои задачи: усилить эмоции клиента, усложнить кейс или добавить контекст. А результаты обучения автоматически собираются в отчеты, где наглядно видно прогресс операторов и повторяющиеся ошибки».
Обучение через агент-тренера снимает с наставника до 30% нагрузки: уроки проходят автоматически, а он лишь настраивает симуляции и отслеживает аналитику. Новички получают персональные тренировки, меньше волнуются на первых звонках, быстрее адаптируются и почти втрое сокращают количество слов-паразитов.
Больше о том, как снизить стресс сотрудников контакт-центра рассказал руководитель продуктового направления «Базы знаний» BSS Дмитрий Лактионов:
«С помощью технологии по управлению знаниями можно собрать всю информацию в одном месте — инструкции и скрипты для КЦ и розницы, обучение и тесты, онбординг, корпоративные обновления, статьи для самообслуживания и многое другое — чтобы сотрудники всегда могли быстро найти нужную и актуальную информацию в одной системе».
Единый портал знаний BSS уже работает в «Комусе», «Локо-Банке» и других компаниях самых разных отраслей. Средние результаты говорят сами за себя: на 30% меньше оттока стажеров, на 68% меньше ошибок, на 50% меньше жалоб на качество, а поиск информации стал в три раза быстрее.
Полезных инструментов на базе ИИ сейчас много, но спешат внедрять их далеко не все. С чего лучше начать, рассказал технический директор BSS Дмитрий Свалов. Оказывается, оптимальный старт — с внутренних процессов, а вариантов для этого предостаточно:
«ИИ помогает ускорить работу для разных команд, которые поддерживают деятельность компании и обрабатывают потоки заявок каждый день. Так, для техподдержки ИИ может самостоятельно закрыть более 17% обращений с помощью поиска по базе знаний, для HR можно автоматизировать консультации и обрабатывать пульс-опросы в 20 раз быстрее, для бэк-офиса заполнение анкет и опросных листов будет занимать один день вместо нескольких недель, а для маркетинга можно настроить виртуального консультанта для навигации по продуктам».
Без команды BSS не обошлись и обсуждения на круглых столах: например, наш ИИ-эксперт Михаил Воронин стал модератором обсуждения о болях контакт-центров и способах их решения.
На стенде BSS шло не менее активное общение: демонстрировали работу речевой аналитики, платформы управления знаниями, суфлера, чат-ботов и других инструментов. Большой популярностью пользовался и наш «таро-стенд» — иногда интересно заглянуть не только в будущее клиентского сервиса.
Команда BSS благодарна коллегам и участникам за продуктивный обмен опытом. Вместе мы показали, как технологии могут помочь контакт-центрам. Ведь как сказал Михаил Воронин, ИИ в КЦ — это уже не эксперимент, а новый стандарт:
«Уровень обслуживания сценарными ботами уже не отвечает ожиданиям клиентов, особенно в плане персонификации. Эту потребность закрывают ИИ-агенты и мультиагентные архитектуры, превращающие шаблонное общение в живой диалог. В итоге новый уровень клиентского сервиса — уже не просто автоматизация рутины, но масштабирование эмпатии, где технологии служат одной цели: сделать каждое взаимодействие человечным и персонализированным».
