Рутина, статистика, аналитика: с чем ИИ-ассистент может помочь руководителю отдела техподдержки или горячей линии

97% владельцев компаний считают, что искусственный интеллект поможет их бизнесам (источник→). Но всего 35% компаний интегрировали ИИ-инструменты в свои процессы! И это цифра в целом по миру — в России разрыв между «считаем полезным» и «действительно используем» ещё больше.

В этой статье эксперты KT.Team расскажут, как ИИ-ассистент поможет руководителю сервисной компании или сервисного подразделения уменьшить рутину и быстрее получать аналитику для управленческих решений.

Еще один прекрасный день

Представим обычный понедельник руководителя службы техподдержки.

У него уже спланирована неделя, и ему предстоит:

• принять решение по 10 сотрудникам на испытательном сроке: кого оставлять, кого увольнять;
• принять решение по нескольким действующим сотрудникам — кому повысить зарплату, кого снять со звонков клиентов и сделать старшим менеджером, кого дообучить;
• принять решение по сотрудникам, которые у него «на карандаше» из-за плохой обратной связи от клиентов и коллег;
• проанализировать вместе с доверенными сотрудниками часто повторяющиеся обращения — как можно поменять скрипты и стандарты на своей стороне, чтобы сократить повторы ошибок;
• обучить сотрудников заказчика пользоваться новой системой;
• постараться, чтобы еженедельное окно хаоса не выросло до размеров портала в ад.

Половина, а то и больше, этих задач связана с аналитикой звонков: того, как сотрудники ведут себя в общении с клиентами, как соблюдают регламенты, насколько действующие регламенты вообще актуальны. Чтобы получить все эти данные, приходится или прослушивать звонки лично, или делегировать эту задачу на доверенного (и часто — самого высокооплачиваемого) подчиненного.

Но, может, бывает иначе?

Вы все еще лично прослушиваете все созвоны? Тогда ИИ идет к вам

Согласно отчету Deloitte The Technology, Media & Telecommunications (TMT) AI Dossier→, ИИ-ассистент входит в пятерку наиболее перспективных разработок для компаний в секторе TMT. 54%→ организаций сферы ТМТ достигли рентабельности инвестиций более 20%, благодаря инвестициям в ИИ. Речь идет в том числе о решениях, которые умеют структурировать и анализировать информацию звонков.

Скрипты и регламенты соблюдаются «до запятой» на каждом звонке. А если не соблюдаются — вы точно знаете, кто, сколько раз и с каким клиентом отошёл от стандартов 

Обычный коллцентр B2C-компании. Ежедневно он принимает сотни и тысячи звонков от клиентов с вопросами и претензиями. На каждый вариант развития событий предусмотрен протокол: как отвечать, где искать информацию, как удержаться от эмоциональных высказываний. А также: что и как заполнить в карточке клиента, продукта (если претензия к продукту), сотрудника…

Но есть ли у вас стопроцентная уверенность, что все  правила соблюдаются? Есть два способа убедиться в этом: прослушать звонок и сравнить его с протоколами и выбрать «старших менеджеров», которые занимаются практически исключительно контролем коллег.

Узнать обо всех косяках и недоработках в таким режиме почти невозможно. Время руководителя - не резиновое. Чтобы оценить все звонки, нужно нанять столько же экспертов, сколько у вас работает линейных сотрудников, а это нерентабельно. Максимум, что вы можете позволить — небольшая произвольная выборка, в которую могут не попасть самые проблемные звонки или сотрудники.

Тем временем, каждый неправильный ответ или эмоциональный взрыв — угроза для репутации компании и для метрик. Если менеджер регулярно допускает такие ошибки, лучше узнать об этом как можно раньше.

Ассистент, который оценивает звонки объективно и обеспечивает вас статистикой по отделу

А теперь представьте, что вы получаете данные по каждому звонку каждого менеджера. Причем эти данные проанализированы непредвзятым экспертом, который легко соотносит звонки с существующими регламентами, оценивает точность соблюдения, делает срезы по проектам или менеджерам.

Для принятия решений вам достаточно посмотреть простую табличку примерно такого вида:

И вы увидите, что в половине случаев менеджеры предлагают решения, которые не соответствуют скрипту. Почему это происходит: потому что скрипт устарел или потому, что менеджеры его плохо знают? Это вы сможете выяснить, имея на руках достоверные данные по аналитике.

Сам же менеджер будет получить письма с подробным анализом его звонков на соответствие регламентами — и с рекомендациями, что нужно улучшить!

Каким будет результат? Уже через месяц качество исполнения регламентов улучшится на 50%-95%, повысится и качество самих регламентов — ведь теперь вы будете быстрее получать данные об их устаревании. 

Больше данных для принятия кадровых решений

Недооцененность, как и переоцененность сотрудников — проблемы-близнецы, на которых вы теряете деньги. Но как получить объективные данные, что кто-то недотягивает до нужного уровня, а кто-то действительно уже overqualified для своего места?

Спросить его коллег, спросить старшего менеджера и — да, снова! — прослушать звонки, на которых этот сотрудник общается с клиентом. Полностью полагаться на мнение подчиненных не получится: человеческая оценка всегда зависит от личных отношений. Остается только личная вовлечённость.

Хорошо, если вам нужно принять решение по одному человеку в месяц. А если по 10? 30?

Удобный формат визуализации и множество критериев оценки входящей информации

Агрегированные и визуализированные данные по сотруднику

А теперь представьте, что все звонки сотрудника вместо вас уже кто-то прослушал, расшифровал и оценил по тем параметрам, которые важны для вас.

Вы видите перед собой детализированную таблицу, которую можете отсортировать по типам звонков и датам. И увидеть, даже не вчитываясь, как меняется оценка сотрудника во времени: улучшились ли его показатели или остались на прежнем уровне, совершает ли он ошибки, вежлив ли с клиентами, быстро ли отвечает на сложные запросы.

15 секунд на любой ответ по истории отношений с клиентом

Представьте — клиент, с которым вы давно работаете, в рамках очередного обращения ссылается на проблему, которая была год или два назад. Он и сам не помнит, когда это было. И вашему менеджеру приходится изучать всю историю за последние годы, чтобы понять, что это была за проблема, как ее решили и как она могла повлиять на нынешнюю ситуацию.

Тем временем клиент нервничает, время идет, другие тикеты отодвигаются…

Получить ответ за секунды

Стоит всего лишь изменить инструмент, и ситуация тоже поменяется. Вместо поисков по CRM или иной системе, с которой вы работаете, ваш менеджер пишет в чат-бот «дай ссылку на тикет по ситуации такой-то у клиента такого-то». Через 15 секунд он получит и ссылку, и резюме по проблеме, и решение, и ссылку на запись разговора, и скринкаст… Всё, что нужно.

Что еще приятнее: не обязательно воспроизводить точные формулировки, которые могли звучать при описании проблемы. ИИ-ассистент понимает и профессиональный сленг, и человеческую речь.

Масштабироваться, не увеличивая штата 

Посмотрим внимательнее, на что уходит время менеджеров в течение стандартной 8-часовой смены. Четыре часа — на непосредственное общение с клиентами и решение их проблем, три часа ― на составление кратких резюме встреч, протоколов и служебных записок. Еще час он будет просматривать историю обращений клиентов, чтобы понять, есть ли в CRM «болезненные» паттерны и что с этим пытались сделать ранее. Кроме того, нужно будет понять масштабы проблем, поискав ретроспективную информацию.

Выполнение рутинных задач требует подзарядки, так что прибавьте к этому времени кофебрейки и медитацию осознанности, если проблема серьезная и нужно управлять стрессом. Шутка, в которой есть доля правды.

Половина сотрудников техподдержки сообщают о выгорании на работе, согласно исследованию отчета Microsoft 2023 Work Trend Index→. А 66% говорят→, что они не успевают завершить задачи в течение рабочего дня.

При штате в 24 человека компания может сопровождать, скажем, 12-15 клиентов. Хотелось бы больше, но для этого придется добавить в каждую из трёх смен по одному человеку.

Меньше рутины — проще масштабирование

Любой звонок клиента в техподдержку должен заканчиваться протоколом. Вопрос в том, сколько времени на это будет тратить менеджер и какова будет точность этого протокола.

Делегировать эту рутинную функцию на ИИ — логичный шаг. Ассистент с искусственным интеллектом расшифрует встречу, напишет саммари для карточки клиента, не забудет о малозаметных (но иногда очень важных) деталях. Менеджеру останется только немного подредактировать формулировки и дополнить протокол действиями по решению проблемы.

Такой подход высвободит примерно по 1-2 часа в день на каждого сотрудника. Кажется, немного — но это 1-2 часа для более сложных и важных задач. И дополнительные 12,5-25% ресурсов для масштабирования всего бизнеса.

Сколько стоит внедрение ИИ-ассистента в процессы техподдержки или горячей линии

Зависит от тех целей, которые вы ставите перед будущим ИИ-ассистентом.

Если вы хотите «просто расшифровку звонков», то ассистент вам в принципе не нужен — достаточно купить подписку на любой из миллиона расшифровщиков. Это обойдется вам от 10 долларов в месяц плюс небольшое изменение в процессах работы каждого менеджера — каждую запись придется загружать в интерфейс расшифровщика и забирать текст из него.

Но если вы хотите не просто получать дополнительные текстовые файлы, но и:

• получать обратную связь по звонкам;
• легко анализировать качество работы менеджеров;
• тратить минимум времени и усилий на обучение новых сотрудников;
• автоматически складывать расшифровки и протоколы в карточки клиентов;
• за 15-30 секунд получать любые ответы по любому звонку;
• повысить удовлетворенность клиентов,
• а также заботиться о конфиденциальности той информации, которую на звонках доверяют вам клиенты —

речь идет уже о внедрении ИИ-ассистента, в которого помимо расшифровщика входят интеграции, модули анонимизации и шифрования информации, чат-бот, модуль аналитики. И тут порядок цифр, конечно, будет другой. Например, мы в KT.Team предлагаем внедрение такого ИИ-ассистента от 1 млн рублей, срок — 4 недели.

Подробнее о продукте можно почитать на нашем сайте→.

‍