Автоматические системы самообслуживания: сокращение операционных расходов call-центров

В июньском номере отраслевого журнала “Кабельщик” вышла моя статья об автоматизации call-центров.

В условиях текущей экономической ситуации возрастает актуальность вопроса экономии и оптимизации работы call-центра. Рассматривая пути снижения затрат, компании обычно выбирают из трех наиболее распространенных вариантов развития: перенос своего call-центра в регионы, аутсорсинг call-центра, улучшение технологий работы call-центра.

Первые два варианта основываются на относительной дешевизне рабочей силы. При этом в связи с ростом затрат на персонал и телекоммуникации все более очевидным становится снижение привлекательности этих решений в долгосрочной перспективе.

Тенденции развития голосовых технологий в нашей стране все более подтверждают перспективность третьего пути: улучшение работы существующего call-центра. Наиболее привлекательным в нем является возможность сохранения рабочей силы и собственного call-центра как стратегического ядра сервиса, а также долгосрочная перспектива решения.

Инвестиции в технологии являются единственно верным решением в условиях кризиса. Опыт отечественных компаний показывает, что с помощью современных технологий возможно добиться 30% экономии на содержание call-центра.

Так, внедрение АСС (автоматических систем самообслуживания) позволяет клиентам компании получить интересующую его информацию самостоятельно, без операторского обслуживания. Автоматизация обработки входящих вызовов может достигать 80% от общего числа вызовов, что дает снижение нагрузки на операторов на 30%. Это в свою очередь позволяет компаниям поддерживать увеличивающееся количество обращений, а также снижать число потерянных звонков без привлечения новых операторов, экономя таким образом на ФОТ.

Также при внедрении АСС с интеллектуальной маршрутизацией вызовов (равномерное распределение вызовов, управление нагрузкой персонала, «всплывание» сведений о клиенте и др.) значительно сокращается время ожидания ответа и продолжительность разговора оператора с клиентом на 30%. Это позволяет компании снизить затраты на связь. Статистические данные показывают (см. диаграмму ниже), что в последние годы компании осуществили значительные вложения в системы IVR, но при этом практически не добились желаемого результата: уровень удовлетворенности клиентов качеством обслуживания остался без изменения. Подавляющее большинство клиентов недовольно работой текущих сервисов IVR, пытаются обойти ее и переключиться на оператора (см. диаграммы ниже).

В то же время клиенты понимают потенциальную привлекательность для них систем автоматического сервиса и планируют пользоваться ими в будущем. В этом поведении клиентов содержится ключ, помогающий существенно изменить работу call-центра, сделать ее более экономичной. Он называется «персонализация». Персонализация становится важнейшим фактором повышения лояльности клиентов, увеличения степени их удовлетворенности и роста числа обращений, завершившихся заказом услуг. Персонализированные услуги гарантируют значительную экономию средств, затрачиваемых на call-центр, и создают предпосылки для преобразования call-центра из центров затрат в центры прибыли путем улучшения качества сервиса и снижения затрат.
Результаты внедрений показывают, что введение индивидуальных услуг значительно повышает эффективность автоматизированных сервисови снижает нагрузку с операторов.

Примерами персональных услуг, сокращающих время на получение информации, являются:
– в случае повторного обращения в течение короткого срока (в течение нескольких часов) клиента можно спросить, не звонит ли клиент снова по той же причине, и сразу же предоставить запрашиваемую информацию;
– при повторном обращении в течение среднего срока (несколько недель) работу с обращением следует построить с учетом анализа предпочтений пользователя за последние несколько недель. На основании анализа клиенту можно предложить в качестве первого выбора наиболее часто используемую услугу, перед тем как озвучить опции основного меню;
– хороших результатов добиваются компании, использующие динамическое построение пунктов меню, учитывающее особенности поведения новых и опытных пользователей. Так, например, новичкам предлагается полный перечень меню, а опытным пользователям – краткий путь и короткие реплики.

Использование персонализации позволяет не только сократить время обслуживания клиентских запросов, но и в реальном времени осуществить сегментацию клиентов.
Сегментация клиентов, осуществляемая специализированным ПО для CRM (система управления клиентами), является основой для работы голосовых служб. Обслуживание разных категорий клиентов должно строиться по-разному, вплоть до различного, индивидуального меню и предложений для конкретных клиентов. Возможно несколько типов индивидуальных услуг, значительно повышающих эффективность автоматизированных сервисов и снижающих нагрузку с операторов:
– заданные контекстом меню – построение пунктов меню в соответствии с услугами, которые приобрел данный конкретный клиент;
– разные уровни сложности для разных категорий клиентов – построение диалогов в соответствии с выявленными системой схемами поведения клиентов. Ряд дополнительных сервисов могут сделать систему IVR значительно более дружелюбной и удобной в работе для клиентов, повысив тем самым ее производительность;
– выбор виртуального собеседника – возможность выбрать тип виртуального сотрудника компании, который предоставляет нужную информацию.
– динамические реплики – использование отличающихся фраз, чтобы сохранить внимание собеседника или чтобы более понятно объяснить.

Клиенты будут больше пользоваться системой, настроенной в соответствии с их привычками и опытом. Персональное обслуживание вызвало массовый переход от устаревших простейших IVR к системам cамообслуживания (АСС), использующим управление голосом на базе технологии распознавания речи
(ASR) и IP-телефонии. Ведущим поставщиком решений по обработке речи и изображений для корпоративных пользователей является компания Nuance. Среди производителей систем cамообслуживания наилучшими показателями обладает решение VoiceObjects версии 7 от компании Voxeo. Решения Nuance и Voxeo характеризуются универсальностью, что позволяет внедрять их в уже существующие call-центры без замены аппаратнопрограммной платформы.

Последняя версия системы Nuance Recognizer 9 обеспечивает высокую точность распознавания речи, является быстрой в развертывании и удобной в обслуживании голосовой платформой.

Использование ASR возможно в двух вариантах: закрытая и открытая грамматика. При использовании закрытой грамматики клиент произносит заранее определенное ключевое слово или фразу, например: «тариф», «справка», «расписание». При использовании открытой клиент произносит произвольную фразу, в которой распознаются ключевые слова в предложении (word and phrase spotting), например: «Я хочу получить информацию о существующих тарифах».

Применение ASR в голосовом приложении возможно в двух режимах: стандартный режим (клиент произносит ключевую фразу после окончания голосовой подсказки или информационного блока меню) и режим с прерыванием (клиент произносит ключевую фразу в любой момент прослушивания голосовой подсказки меню IVR, не дожидаясь ее окончания).

Основными возможностями системы Nuance Recognizer 9 являются: поддержка 30 языков, включая русский и английский, открытая архитектура, поддержка VoiceXML и SIP 2.0, точность распознавания – до 97%, устойчивая работа в шумном окружении, большой объем словаря – до 10 000 слов.

Важным преимуществом голосового портала VoiceObjects 7 является его универсальность, позволяющая осуществить внедрение систем самообслуживания на уже существующих call-центрах без замены аппаратно-программной платформы. Взаимодействие с call-центрами ведущих производителей осуществляется благодаря наличию встроенных систем интеграции.

Промышленный голосовой портал VoiceObjects 7 благодаря поддержке стандарта XML значительно повышает уровень эксплуатации, администрирования и сопровождения услуг, что дает компаниям следующие возможности:
– персонализированное обслуживание – реализация систем самообслуживания, позволяющих на практике ввести сегментацию клиентов и их дифференцированное обслуживание;
– универсальные услуги – встроенная многоканальная и многоинфраструктурная архитектура системы исключает необходимость существенных затрат на разработку и администрирование приложений для различных каналов обслуживания клиентов;
– простота интеграции – эффективное использование средств интеграции с СУБД, существующими веб-сервисами, бэк-офисными системами;
– полный контроль – наличие расширенных функций анализа и отчетности позволяет составлять обзоры и отчеты для анализа потока звонков, качества обслуживания клиентов и эффективности работы инфраструкруры.

Применение распознавания речи повышает удобство пользования системами самообслуживания для клиентов компании. Статистические данные показывают, что распознавание речи повышает эффективность использования голосовых сервисов на 40% и сокращает время доступа к необходимой информации на 35% по сравнению с обычными системами с тоновым донабором. Сегодня компаниям выгоднее организовать сервис cамообслуживания, автоматизировав часто повторяющиеся стандартные обращения клиентов, чем поддерживать или расширять штат операторов.

Отличительными признаками систем cамообслужи-вания являются:
– естественность диалога – за счет применения технологии распознавания речи;
– персонифицированность информации – предоставление информации в зависимости от предпочтений клиента;
– сегментация услуг – учет различных категорий клиентов при построении голосовых сервисов.

Важным преимуществом современных систем самообслуживания является их универсальность, позволяющая осуществить внедрение на уже существующих call-центрах без замены аппаратно-программной платформы. Системы самообслуживания – относительно новое для нашей страны направление бизнеса, поэтому важным является вопрос: как выбрать «улучшателя» IVR?

Компания «Открытые коммуникации» с момента основания специализируется на предоставлении комплексных решений по оптимизации работы call-центров. Опыт реализованных проектов показывает, что наилучших результатов добиваются компании, при выборе исполнителя учитывающие следующие факторы:
— предлагаемые решения и продукты;
— текущие клиенты и опыт реализации;
— лояльность и устойчивость клиентской базы;
— готовность к установлению долгосрочных отношений.

Tags : , , , , , , , ,

0 thoughts on “Автоматические системы самообслуживания: сокращение операционных расходов call-центров”

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Featuring WPMU Bloglist Widget by YD WordPress Developer