Статьи

26 июля 2023 14:49

Системы и приложения для КЦ с нарастающим использованием ИИ: WFM и CJA

Итак, снова вернемся к диаграмме (см. статью «Об использовании искусственного интеллекта в контакт-центрах. Часть 2»), отражающей анализ зрелости и влияния ИИ на решения, используемые в контакт-центрах.

В нижнем левом квадранте расположены приложения и информационные системы, используемые в контакт-центрах, в которых влияние ИИ пока что крайне мало, так как ИИ только начал применяться в них. В этом квадранте расположены 6 ключевых элементов IT экосистемы контакт-центра, 5 из которых являются базовыми системами, которые используются много лет, и один (аналитика пути клиента), который обсуждается в индустрии уже более 10 лет, но который всё ещё считается инновационным. Эти важные для контакт-центров приложения помещены в левый нижний квадрант, потому что в настоящий момент ИИ в них почти не используется, хотя его потенциал очень высок. Поставщики решений очень осторожно добавляют в них ИИ, так как не хотят в стремлении усовершенствовать эти приложения нарушить их привычное использование.

WFM решения

Решения по управлению ресурсами (WFM) состоят из нескольких взаимосвязанных и взаимодополняющих функциональных компонентов, предназначенных для того, чтобы помочь контакт-центрам, бэк-офисам, филиалам и другим подразделениям компании с интенсивным использованием человеческих ресурсов (персонала) точно прогнозировать объемы контактов с клиентами по всем каналам доступа и точкам касания, определять потребности в персонале и его навыках для удовлетворения прогнозируемой нагрузки и эффективно планировать необходимый объем ресурсов (кол-во и график смен, кол-во сотрудников, перерывы на отдых, обучение и т.п.) для выполнения своих обязательств по обеспечению заданного уровня сервиса.

Промышленные WFM системы включают в себя, как правило, все необходимые инструменты, позволяющие в режиме реального времени реагировать на отклонения от прогноза объемов и/или среднего времени обработки контактов (AHT), а также на запланированное и незапланированное отсутствие операторов в пределах одного дня. Современные WFM решения должны поставляться с функциями самообслуживания (мобильное приложение, например) и другими инструментами, позволяющими операторам управлять собственным расписанием и перерывами, что расширяет возможности и повышает производительность WFM менеджеров. Эти решения также имеют модули для стратегического планирования, для разработки долгосрочных прогнозов и планов найма персонала и позволяют WFM менеджерам проводить анализ влияния изменений («что если») на доступность, производительность и бюджет контакт-центра.

WFM решения постоянно адаптируются для того, чтобы соответствовать новым требованиям и удовлетворять потребности компании и ее сотрудников, продолжая при этом достигать главной цели — прогнозировать нагрузку (объем и среднее время обработки) по всем каналам и составлять сменные графики таким образом, чтобы обеспечить достаточное количество операторов, должный уровень сервиса и рентабельность. Системы WFM нового поколения справляются с этими базовыми задачами, но уже адаптированы для новых форматов организации работы КЦ и типов современных сотрудников, так называемых «гиг-сотрудников» (на срочных контрактах, на договорах ГПХ и т.п. форм трудовых отношений). Модернизировать WFM решения удалось благодаря использованию искусственного интеллекта, машинному обучению и интеллектуальной автоматизации. Они включают в себя новые алгоритмы и модели прогнозирования и моделирования на основе ИИ, которые предлагают автоматический выбор лучших моделей прогнозирования для каждого сценария. Адаптивное планирование в режиме реального времени изменяет и улучшает обработку внутридневных отклонений от прогноза по мере их возникновения гораздо более эффективно, чем в прошлом. Использование автоматизации, в том числе предопределенных правил, которые продолжают развиваться и улучшаться, устраняет задержки, связанные с необходимостью привлечения администраторов и супервайзеров ко многим видам WFM задач, включая изменения расписания, назначение сверхурочной работы и перерывов и т.п..

Примеры использования:

Использование уникальных алгоритмов и моделей прогнозирования на основе искусственного интеллекта для более точного прогнозирования голосовых и цифровых объемов контактов по времени, навыкам, типу работы и каналу.
Автоматическая нормализация различных артефактов (аномальных пиков, всплесков), в исторических данных для минимизации их влияния на прогноз.
Создание графиков смен, которые сопоставляют «живые» человеческие и автоматизированные ресурсы со спрогнозированными объёмами на основе индивидуальных предпочтений, навыков и ограничений по показателю Concurrency Rate (например, одновременных сессий чата для одного «живого» оператора).
Обеспечение гибкости для операторов, предоставление им возможности независимо друг от друга изменять часы работы (графики), перерывы на обед и иные перерывы.
Прогнозирование незапланированных изменений в объёмах взаимодействия и доступности операторов, и перераспределение нагрузки с помощью адаптивного управления в рамках одного дня в режиме реального времени, включая автоматические расчеты незапланированных потерь времени (shrinkage rate).
Динамическое изменение расписания смен операторов в течение дня для оптимизации работы контакт-центра и повышения вовлечённости операторов при сохранении рентабельности.
Выступление в роли третейского судьи при обсуждении заработной платы для укомплектования «тяжёлых» смен.
Долгосрочное планирование бюджета, найма и обучения, в том числе идентификация оптимального количества разных смен (полный рабочий день, неполный, гибкий график и т. п.), места работы (в офисе, удалённо, гибридно) и навыков, а также анализ неограниченного количества различных вариантов развития событий.
Автоматическое определение необходимости отпуска за свой счёт и переработок. Интеллектуальное и проактивное предложение этих вариантов подходящим операторам по предпочтительным для них каналам доступа, обновление графиков работы и оповещение всех задействованных операторов.
Автоматизация одобрения сложных изменений в графиках на основе определяемых пользователем рекомендаций, включая многосторонние обмены и обновления, влияющие на более чем один интервал в течение одного дня.
Идентификация операторов, чьи поведенческие паттерны указывают на риск выгорания.

Ценностное предложение: ПО для WFM — один из самых полезных инструментов для повышения производительности в контакт-центрах и его всё чаще применяют не только в КЦ, но и в бэк-офисных функциях и физических локациях. Когда WFM приложение позволяет операторам легко выбирать и изменять собственные графики, включая перерывы, отпуск и переработки, оно увеличивает их удовлетворенность и вовлечённость.

Новые алгоритмы, работающие на базе ИИ, уже ярко и убедительно продемонстрировали на практике свою высокую эффективность, способность помочь контакт-центрам оптимизировать работу и снизить себестоимость обработки голосовых и цифровых контактов таким образом, чтобы обеспечить уровень сервиса на должном уровне, сохраняя при этом и уровень эффективности работы контакт-центра.

Появляющиеся новые возможности адаптивного управления в режиме реального времени в рамках одного дня помогают контакт-центрам быстрее и точнее реагировать на непрогнозируемые изменения в объёмах взаимодействий и в количестве операторов путём автоматизации большей части процессов, сокращая при этом усилия WFM менеджеров при прогнозировании нагрузки, планировании ресурсов, а также при операционном и аварийном управлении доступностью.

По оценкам Национальной Ассоциации Контактных Центров, WFM решения, работающее на базе ИИ, которые позволяют операторам активно участвовать в составлении расписаний и управлении своим графиком в пределах одного дня, уменьшит расходы на персонал контакт-центра до 5% в добавок к другим значительным хорошо измеримым преимуществам. Эти преимущества должны только расти со временем по мере добавления нового функционала, работающего на базе ИИ, и возможностей для самообслуживания операторов.

Аналитика пути клиента CJA

Решение для аналитики пути клиента (Customer Journey Analytics – CJA) позволяет со всех сторон увидеть отношения и взаимодействия каждого клиента с компанией с первого касания и до достижения результата. Такие решения отслеживают и оценивают опыт клиента на каждом этапе с точки зрения клиента. Это включает в себя отслеживание действия клиента и то, что он «думает» о каждом взаимодействии с компанией, будь это взаимодействие с филиалом или с магазином (оффлайн), с бэк офисом, с сайтом, с решением для самообслуживания, с оператором контакт-центра, включая все голосовые и цифровые каналы (телефон, электронная почта, чат, SMS, мессенджеры, социальные сети, видеосвязь и т. д.). Кроме того, это включает в себя оценку и анализ всех действий, инициированных клиентом или оператором от лица клиента, а также анализ обещаний, данных клиенту.

Так же важно и то, что CJA приложения систематически захватывают массивы данных, анализируют их и, таким образом, выявляют различные организационные и операционные барьеры, препятствия, точки трения, которые усложняют действия клиентов и приводят к неудовлетворённости. После того как эти препятствия или действия компании (попытки продаж, попытки связаться с клиентом, взаимодействия с оператором или в процессе самообслуживания, выполнение заказов и т.п.) идентифицированы в качестве проблемных, компания может оптимизировать клиентский путь, проактивно решая выявленные проблемы (например, отправка пуш уведомлений, SMS сообщений, проактивный звонок оператора КЦ и т.п. для предотвращения возникновения дополнительных усилий и неудовлетворенности клиентов).

Убедительным результатом работы CJA приложений является понимание уровня клиентских усилий, которое отражает то, насколько легко или сложно клиенту взаимодействовать с компанией и (или) выполнять то, что ему нужно, что он хочет.

Среды, в которых разрабатываются приложения для аналитики пути клиента, очень сложны и нуждаются в данных от множества других информационных систем и приложений, использующихся в контакт-центрах, включая аналитику действий на десктопе оператора, опросы «голос клиента», данные с сайта и из CRM-приложений или иных систем для продаж или обслуживания и данные предиктивной аналитики.

Приложения для аналитики пути клиента предназначены для того, чтобы помочь компаниям понять поведение и определить соответствующие паттерны клиентов, а также то, как они меняются с течением времени и (или) по отношению к каждому взаимодействию. Решения для аналитики пути клиента идентифицируют общие тенденции и возможности обслуживания, а также предоставляют данные, необходимые для того, чтобы компании могли понимать каждого клиента, что позволяет им предоставлять персонализированное, непротиворечивое и бесшовное взаимодействиях во всех каналах доступа и точках касания.

Примеры использования:

Понимание того, какими способами клиенты взаимодействуют с вашей компанией.
Выявление корневых причин, тенденций, влияющих на компанию.
Определение действий, которые нужно предпринять каждому отделу, работающему непосредственно с клиентами, и, возможно, каждому оператору КЦ, чтобы улучшить клиентский опыт и отношения с клиентом.
Выявление препятствий, барьеров и «узких мест», которые не дают компаниям обслуживать клиентов на лучшем уровне.
Определение триггеров в ключевых точках клиентского пути на основе данных о клиентах, транзакциях или операционных данных для управления взаимодействием в режиме реального времени.
Поиск способов повысить количество вопросов, решённых при первом обращении.
Сокращение времени обработки контактов в целях снижения операционных расходов.
Определение наиболее эффективных каналов и, возможно, наилучшего времени для взаимодействия с каждым клиентом, чтобы обеспечить персонализированный подход.
Выявление политик и процедур, которые раздражают клиентов и приводят к их неудовлетворённости.
Оценка тональности, эмоций и NPS клиентов.
Получение информации о потребностях, желаниях и намерениях клиентов и о том, как наилучшим образом удовлетворить их в каждой точке взаимодействия.
Прогнозирование склонности каждого клиента к покупке или оттоку.
Выявление оптимальных путей клиентов, которые позволяют компаниям повысить пожизненную ценность каждого клиента.
Создание репозиториев данных о поведении клиентов, которые можно будет использовать при планировании новых продаж и маркетинговых мероприятий.

Ценностное предложение: в основном CJA решения для аналитики пути клиента используются для того, чтобы получить данные и понимание того, как и почему клиенты взаимодействуют с брендом, чтобы эту информацию можно было использовать для оптимизации и персонализации опыта каждого клиента. Некоторые решения для аналитики пути клиента обеспечивают визуализацию пути, чтобы компания могла точно определить и устранить «узкие места» и процедуры, которые мешают ей предоставлять клиентский опыт должного уровня, что позволяет компаниям снижать затраты при одновременном улучшении качества обслуживания. Другие решения для аналитики пути клиента выявляют тенденции, которые побуждают клиентов взаимодействовать с компанией, позволяя проактивно удовлетворять потребности клиентов более экономичным способом. Понимание тональности клиента на каждом этапе пути — важнейший элемент аналитики пути клиента, который может как обеспечить удовлетворённость клиентов, так и стать причиной оттока. Решения для аналитики пути клиента могут предоставлять огромное количество данных о потребностях, желаниях и предпочтениях, клиентов, об их паттернах в отношении покупок, о предпочтительных каналах и т.д., что просто необходимо использовать в сочетании с ИИ. Хотя аналитика пути клиента даёт глубокое представление о нынешнем и будущем положении дел, с помощью неё также можно выявить и определить способы повышения количества вопросов, решённых при первом обращении, по всей компании, а не только в контакт-центре. Большинство решений для аналитики пути клиента, представленных сегодня на рынке, ориентированы на обработку данных, собранных в контакт-центрах, поскольку в них удобно собирать информацию. Основываясь на исследованиях рынка, Национальная Ассоциация Контактных Центров оценивает, что решения для аналитики пути клиента должны окупаться не дольше, чем в течение 4 лет, но окупаемость инвестиций будет более быстрой, если эти решения будут использовать данные, собранные в других отделах компании, а не только в КЦ.