Речевая аналитика в сфере ресурсоснабжения и ЖКХ: улучшение обслуживания и снижение задолженности
Речевая аналитика — это технология, позволяющая анализировать и обрабатывать голосовые данные для получения полезной информации. В ЖКХ одним из основных способов коммуникации с клиентами является контакт-центра, автоматизация которого позволяет существенно повысить эффективность сервиса. Например, речевая аналитика может быть использована для анализа обращений клиентов, оперативного выявления аварийных ситуаций и принятия мер по их устранению.
Для автоматизации работы контакт-центров компании в сфере ЖКХ внедряют голосовых помощников и чат-ботов. Далее к этим инструментам подключают речевую аналитику, чтобы на основе данных выявить следующие проблемы:
неисправности в работе систем жизнеобеспечения (отопление, водоснабжение, электроснабжение);
проблемы с качеством предоставляемых услуг (недостаточное давление воды, перебои с электричеством);
задолженность по оплате услуг;
наследование операторами служебных инструкций.
Также речевая аналитика позволяет оцифровать результаты работы контакт-центра в разных срезах: по тематикам обращений, по операторам или по определенным периодам. Так можно следить за эффективностью клиентской службы, выявлять слабые места и исправлять проблемы.
Основная задача контакт-центра ЖКХ – оперативно отреагировать на аварийную ситуацию. Их клиенты долго ожидают ответа на линии, а иногда не получают его вообще. С помощью подключенной речевой аналитики можно быстро обработать звонок абонента без привлечения оператора и по определенной лексике распознать проблему с оборудованием. После идентификации аварийного случая можно передать информацию в соответствующую службу для вызова мастера. Так мастера смогут быстрее приехать на место аварии и устранить неисправность, произведя ремонт или замену оборудования. Оперативное предотвращение аварийной ситуации позволит сократить расходы, возникающие в результате аварии и недовольство клиентов сбытовой компании.
В целом, улучшить качество обслуживания в сфере ЖКХ с помощью речевой аналитики можно за счет следующих методов:
Анализ обращений клиентов поможет выявить наиболее частые проблемы, чтобы основе этих данных можно разработать меры по улучшению качества услуг.
Автоматизация процессов может ускорить обработку обращений клиентов и снизить вероятность ошибок.
Сбор обратной связи от клиентов может помочь выявить слабые места в работе и принять меры по их устранению.
Индивидуальный подход к каждому клиенту позволит учесть его потребности и предоставить ему именно те услуги, которые ему необходимы.
Сбытовые компании часто сталкиваются с проблемой, связанной с задолженностью потребителей за услуги ЖКХ. Долги перед ресурсоснабжающими организациями, которые поставляют воду, тепло и электричество, в 2023 год увеличились на 15,8%. Разгрузить операторов и помочь с сокращением задолженности могут голосовые помощники и чат-боты, которые могут взять на себя часть рутинной работы на входящей линии и автоматически обзванивать потребителей, напоминая про оплату задолженности. Искусственный интеллект хорошо справляется с этой функцией и берёт на себя большой объём работы. Оператор, например, за смену делает не более 150 звонков (18–20 в час), а виртуальный ассистент одновременно совершает сотни исходящих звонков.
С помощью бота можно настроить исходящие обзвоны для получения данных счётчиков. При этом потребители существенно экономят своё время, оперативно передавая показатели приборов учёта коммунальных услуг в автоматическом режиме. Также с помощью исходящих обзвонов можно предоставлять скидки тем, кто вовремя оплачивает счета, чтобы стимулировать клиентов своевременно погашать долг. Такие меры позволят быстрее снижать сумму задолженности.
