Здравствуйте, ИО! Я – робот

85

Автоматизация человеческих ресурсов – очень заманчивая идея для любой компании. Особенно это касается многочисленных колл-центров. Здесь автоматизация может решить вопрос не только сокращения, но и повышения качества предоставляемого сервиса.

 

Обслуживание клиентов во многих компаниях ведется как голосом (это стандартная телефонная линия), так и в текстовых каналах (чаты, мессенджеры, социальные сети). Оба этих направления успешно автоматизируются, и вы наверняка уже сталкивались с работой таких ботов.

 

Чат-боты

 

Для начала давайте разберемся с технологически более простым каналом – текстовым. 

 

Большое распространение получили Telegram-боты, но Telegram имеет серьезное ограничение – ваша служба безопасности и юристы не дадут обмениваться с клиентом персональной информацией. Что резко ограничивает потенциал использования ботов именно в Telegram. 

 

Канал «чат» может быть легко заведен в контур компании, а значит, ограничений на передачу персональных данных нет – вы сможете автоматизировать не только общие вопросы, но и самые распространенные запросы информации по счетам и продуктам клиентов.

 

Практика рынка сейчас такова, что банки в основном используют решения вендоров, но есть и примеры передачи кода с дальнейшим развитием внутри компании. На мой взгляд, сам канал довольно примитивен и имеет ограниченный потенциал развития, поэтому все потребности вполне может закрыть коробочное внешнее решение с некоторой кастомизацией под ваши бизнес-процессы. Тем более что коробочные решения в ближайшей перспективе будут развиваться быстрее, т.к. стараются удовлетворить потребности нескольких клиентов. И эти доработки в конечном итоге оказываются в коробке.

 

Сразу хочу обратить внимание тех, кто хочет открыть новый канал обслуживания в надежде тем самым сократить количество звонков. Скорее всего, вам придется запастись терпением и ресурсами для обработки новых обращений в новом канале. А затем приложить значительные усилия для перевода звонков в чат и автоматизации ответов уже в чате. Опыт ХКФ Банка показывает, что уже в первые месяцы развертывания канала прирост обращений составил около 30%.

 

Для автоматизации текстового канала вам потребуется сам бот. На текущий момент существует много предложений по коробочным решениям. Если IT не самая сильная сторона вашей компании и вам не хочется изобретать велосипед, то коробка сможет быстро решить вашу задачу. Конечно, своя разработка позволяет лучше кастомизировать решение и наращивать советующую компетенцию в компании, что в стратегической перспективе может дать преимущество в качестве технологии. 

 

Какие нюансы следует знать при внедрении чат-бота? Например, его персонализация: для текстового бота лучше выбрать стратегию представления его именно как робота. Осознав это, клиент будет четко формулировать свой запрос, что повысит точность ответов и улучшит восприятие технологии самим клиентом. Особое внимание стоит уделять CJM в канале – психология поведения клиента такова, что он готов подождать ответа человека 5 минут, если у вас образовалась очередь. Но не готов ждать совсем, если диалог уже начат. И неважно, что его начал бот, – оператор должен подхватывать диалог в моменте.

 

Наша практика показала, что клиент терпелив только к одному уточняющему вопросу. Если бот сомневается и после уточнения клиента, то такой диалог лучше переводить оператору. То же и с ошибками: бот может ошибиться в понимании вопроса клиента и дать неверный ответ. Один раз клиент спокойно это воспримет, но вторую ошибку уже не простит – лучше не рисковать, если вам важно эмоциональное восприятие клиента. И для текстового, и для голосового бота важнейшим фактором будет доверие клиента к каналу! Доверие создается не только стабильностью и точностью решения, но и созданием образа умного помощника, который готов обсудить не только банковские продукты.

 

Не бойтесь выпускать бота на клиентов – чем раньше вы это сделаете, тем быстрее получите качественный прорыв в его обучении. Невозможно обучить бота на данных или на сотрудниках, его тестирующих, так же хорошо, как на реальных пользователях.

 

Внедряя бота, также стоит учитывать другие возможности технологии и закладывать их на ранних этапах:

 

• Суфлер: это подсказки для оператора в том виде, которые увидел бы клиент, если бы диалог шел с ботом. Легко реализуется и помогает операторам быстрее находить ответ. Здесь же можно реализовать возможность для оператора отметить, была ли подсказка уместна или нет, – т.е. все ваши операторы становятся тестировщиками, улучшающими качество бота.

 

• Помощник: во время консультации оператором бот понимает тему диалога и, определяя данные клиента, выдает оператору необходимую информацию, которую сам оператор искал и собирал в нескольких системах. Самый простой кейс – показать оператору сборник тарифов по карте клиента, если тот спрашивает комиссию за снятие наличных в стороннем банкомате.

 

Дискуссии вызывает вопрос – дублировать ли в чате функционал активных операций (например, выписки или оплату услуг). На старте привлекательной выглядит стратегия перевода клиента на раздел интернет- или мобильного банка, где клиент сможет самостоятельно сделать операцию. Не зря же значительные ресурсы вкладываются в развитие интернет- и мобильных банков. Это рациональный выбор, но в стратегической перспективе – очень ограниченный. Т.к. мы создаем новую поведенческую парадигму. Клиенты привыкнут к каналу и будут ожидать решения своих запросов именно в нем, без перебросов и дополнительных дейтсвий. Если посмотреть на функцию «Диалоги» Сбербанка, то это и есть текстовый канал, в котором уже можно делать переводы, печатая в поле для ввода сообщения. И вас не перенаправляют в раздел мобильного приложения, где оформляется классический перевод. Появление там бота и голосового управления – вопрос времени. А это создаст опыт 60% пользователей, которые будут ожидать его и в других банках.

 

В целом внедрение текстовых помощников положительно сказывается как на компаниях (есть экономия на автоматизации), так и на клиентах (моментальный сервис, который если вас понял, то точно не ошибется, – человеческий фактор). Замеры удовлетворенности клиентов показывают, что негатив может исходить только от непродуманного сквозного бизнес-процесса и недоученности бота на ранних этапах внедрения.

 

 

Голосовые помощники

 

Первое, с чего можно начать знакомство с использованием голосового робота, – это поиск шаблонных исходящих звонков, которые совершают ваши сотрудники. Голосовые помощники успешно справляются со стандартными кейсами, особенно успешно – с исходящими звонками, где инициатива диалога исходит от вас, и вы можете направлять диалог в нужное русло. При этом само дерево вариаций разговора не очень сложное.

 

Применение может быть разнообразное: опросы клиентов, замеры удовлетворенности, напоминание о задолженности, холодные продажи с переключением на живого оператора в случае заинтересованности и т.д.

 

Выберите кейс, где вам не требуется передавать персональные данные. Возможно, диалог от этого будет менее элегантным в каких-то случаях, но тест технологии будет того стоить. Рынок коробочных решений развивается стремительно, и уже сейчас десяток компаний предложат вам с легкостью реализовать кейс за всего 2–3 недели. И это с отладкой сценариев после тестирования на клиентах!

 

Самый полезный совет на этом этапе – выбирайте поставщика только после реального пилота с подтверждением возможностей компании и уточнением финансового кейса с вашей стороны. На мой взгляд, самым справедливым условием проведения пилота является оплата его реализации только при достижении заявленных результатов. Уже при такой постановке вопроса некоторые компании могут исчезнуть из вашего листа кандидатов.

 

Поделюсь несколькими инсайдами использования голосовых помощников:

 

• В отличие от текстового бота голосовому лучше мимикрировать под живого оператора, иначе клиент положит трубку, распознав машину и защищая свое личное пространство телефонного общения. Думаю, в ближайшем будущем это запретят законодательно, но пока.

 

• Обязательно заполняйте любые паузы фоновым шумом, даже если паузы минимальны, – это создает привычный комфорт общения по телефону и не дает повод повесить трубку с пониманием, что диалог закончен.

 

• В некоторых случаях общение с роботом даже больше удовлетворяет клиента. Например, в случае со взысканием. Простое напоминание о задолженности лучше воспринимается от робота. Я объясняю это внутренним чувством стыда перед живым человеком за неловкую ситуацию. С роботом же эмоции излишни.

 

Я разобрал простые кейсы, которые вы можете реализовать уже в этом квартале, сократив свои расходы или расширив воронку продаж. Но это только начало. Если вы планируете автоматизировать половину живого общения с клиентом, то без персональных данных не обойтись. И вот тут начинается самое интересное – решение нужно заводить в контур банка, решать вопрос с затиранием или шифрованием персональных данных. Кроме самого «интеллекта» вам понадобятся технологии/модули распознавания и синтеза речи, интеграция с вашей телефонией и т.д. Цепочка этих компонент должна работать в режиме онлайн с крайне жесткими требованиями по скорости, производительности и доступности. Иначе клиентам такой сервис будет неинтересен.

 

Также рядом появляются комплементарные системы и сервисы, которые могут вам пригодиться, и их использование лучше продумать заранее:

 

• идентификация по голосу 

Значительно ускоряет обслуживание клиентов в голосовых каналах, незаменима при автоматизации, эффективна в противодействии мошенничеству;

 

• голосовая аналитика

Контроль использования скриптов в 100% случаев – вы можете автоматически проверять, следовал ли оператор скрипту. Например, для заданной темы обращения предложил ли он соответствующий продукт или нет. 

 

Выявление оптимальных скриптов продаж: перевод диалогов в текст с последующим анализом и выделением наиболее успешных диалогов для дальнейшего масштабирования на других операторов;

 

• оценка эмоций в ходе диалогов: технология только развивается, с потенциалом использования в оценке удовлетворенности клиента или в рисковых моделях;

 

• использование переведенных в тест диалогов в риск-моделях;

 

• использование базы знаний AI для формирования подсказок ответов операторам.

 

 

Все эти компоненты в перспективе должны ужиться друг с другом, не конфликтовать и не дублировать друг друга. Особенно это актуально сейчас, пока сами технологии не особо дешевые.

 

Коробочных решений, которые бы представляли в хорошем качестве все эти компоненты, пока нет. Хотя отдельные поставщики очень близки к такой конфигурации, но, думаю, пройдет еще год-полтора, пока будут отшлифованы все недочеты и закрыты гэпы.

 

Технологии AI, Voice-2-Text, Text-2-Speech сильно прогрессируют – качество и доступность будут значительно расти, а стоимость решений снижаться в ближайшие годы. А это значит, что все больше коммуникаций будет вестись с участием робота. Вступая на этот путь, компания должна уже сейчас определяться со стратегией применения текстовых и голосовых помощников и под нее закладывать целевую архитектуру решения. Просчет в этой области на горизонте 3–5 лет приведет к значительным потерям или недополученной прибыли. 

ПОДЕЛИСЬ С ДРУЗЬЯМИ: