Национальный союз мясопереработчиков
3 месяца назад
Сохранить к себе:
Запись Новости

Как снизить затраты на операторов колл-центров в пять раз: опыт X5 Retail Group и Yandex.Cloud

Как снизить затраты на операторов колл-центров в пять раз: опыт X5 Retail Group и Yandex.Cloud

Колл-центры — одна из самых обсуждаемых сегодня тем в профессиональных сообществах. X5 Retail Group - продуктовая розничная компания России, управляющая торговыми сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Карусель». Автоматизация телефонии с помощью сервиса Yandex SpeechKit позволила компании разгрузить колл-центр: до 50% обращений клиентов решает робот.

 Зачем нужно роботизировать телефонию? В колл-центр ежедневно поступают сотни звонков, большинство из них — однотипные. Например, клиенты спрашивают, как активировать карту лояльности, или жалуются на сервис. Операторы колл-центра тратят много времени на обработку стандартных, рутинных задач, поэтому время решения срочных и важных вопросов затягивается.

Автоматизация входящих и исходящих звонков помогает снизить нагрузку на сотрудников, но всё равно им приходится ежедневно разбираться в повторяющихся задачах. Выходом стало подключение голосовых помощников — ботов, которые могут самостоятельно, без участия человека, общаться с клиентами.

В результате нагрузка на колл-центр снижается в несколько раз. Операторы начинают решать важные вопросы, в которых необходимо присутствие человека, и не тратят время на банальные ситуации.

Как работает голосовой помощник? Когда клиент звонит в колл-центр, он попадает в интерактивное голосовое меню (IVR). Робот называет самые популярные вопросы, которые возникают у клиентов, или перечисляет возможные проблемы, а человек выбирает кнопку, соответствующую его запросу. Такое меню сейчас есть во всех крупных компаниях, например в банках или операторах сотовой связи.

Далее человек идёт по заранее спланированному маршруту — задаёт свои вопросы, а бот распознаёт тематику разговора и поддерживает диалог. В процессе переговоров робот узнаёт у звонящего имя, дату рождения, номер телефона и карты лояльности и заносит информацию в корпоративную систему CRM. Голосовой помощник должен чётко распознавать речь, чтобы точно отвечать на вопросы клиентов. Кроме того, нужно подготовить ответы бота и дежурные фразы и разработать сценарии по различным ситуациям — определить повторяющиеся вопросы клиентов, прописать стандартные действия с картами. Например, как перенести баллы с карты на карту или зарегистрироваться в программе лояльности.

В Х5 много входящих и исходящих звонков, но тематики разговоров в большинстве случаев похожи. Это означает, что можно составить сценарии по повторяющимся тематикам и подключить робота, который будет обрабатывать такие звонки. То есть автоматизировать телефонию.

Дирекция больших данных X5 разработала систему использования речевых технологий — модели, которые умеют анализировать текст, понимать намерения человека и дальше вести его внутри диалога. Но нужен был сервис, который сможет преобразовывать речь клиентов в текст. Х5 протестировав несколько компаний, предлагающих речевые технологии, остановилась на Yandex SpeechKit в Yandex.Cloud. Yandex SpeechKit умеет распознавать и синтезировать речь в реальном времени, учитывая лексические и стилистические особенности. Позволяет работать на трёх языках: английском, турецком и русском.

Для робота в компании X5 разработали сценарии и подготовили больше 300 фраз. Если появится новая задача, сценарий для бота можно разработать за день. Сценарии сразу тестировали на реальных входящих звонках. Конверсия была низкой — меньше 10%. Но с каждым релизом она увеличивалась: для бота пробовали разные голоса, меняли сценарии разговоров. Благодаря дополнительной настройке удалось уменьшить паузы между фразами в разговоре клиента и бота, что сильно повлияло на конверсию. Дело в том, что система умеет воспринимать фразу человека на лету: не тогда, когда он её произнесёт полностью, а примерно в середине предложения. Бот сразу определяет вопрос клиента и мгновенно даёт на него ответ. Речь робота становится максимально похожей на человеческую, а люди лучше реагируют на живое общение. Когда в компании собирали обратную связь от клиентов о работе голосового помощника, выяснилось, что большинство людей даже не поняли, что они разговаривали с ботом, а не человеком.

Что сейчас уже делает бот:

Обрабатывает входящие звонки клиентов. Он может зарегистрировать карту лояльности, перенести баллы с одной карты на другую, сказать остаток по карте или заблокировать её по просьбе клиента.

Совершает исходящие звонки. Обзванивает клиентов, проводит опросы NPS. Как только система получает запрос на вызов, робот звонит клиенту, задаёт ему вопросы о качестве продуктов, сервисе, скорости обслуживания и прочие.

Результат - в торговой сети «Пятёрочка» уже до 50% всех обращений по вопросам лояльности решает робот. Конверсия в целевое действие — более 60%, а затраты на бота — в 5–7 раз ниже, чем расходы на зарплату операторов.

Планируется дальнейшее развитие платформы речевых сервисов, в том числе для подтверждения заказов и информирования о доставке, проведения скрининг-интервью при найме сотрудников, опросов и исследований, вовлечения в мобильные приложения и бонусные программы, консультирования по более широкому кругу вопросов.

Источник

Сохранить к себе: