Комментарии 13
Спасибо за цикл статей, полуоффтопиичный вопрос: у меня сложилось ощущение по опыту общения как с поддержкой банков, так и поддержкой сотовых операторов, что персонал для голосовой поддержки, и даже для онлайн-чатов стабильно оказывается заметно ниже уровнем, чем для поддержки оффлайн — вроде Твиттера, ВК, и пр. каналов, заменивших нормальную почту.
Это связано с очевидно сверхкороткими таймингами для онлайн, или с чем-то более заумным? Например, в скриптах для оффлайн прописывается допустимость более частого обращения оператора к внутренней базе знаний или даже к «старшим спецам».
Это связано с очевидно сверхкороткими таймингами для онлайн, или с чем-то более заумным? Например, в скриптах для оффлайн прописывается допустимость более частого обращения оператора к внутренней базе знаний или даже к «старшим спецам».
+1
Дело зачастую именно с таймингами, вернее KPI операторов поддержки, такими как средняя скорость ответа, количество запросов в чат и прочими…
Например, для гарантийной поддержки бытовой техники целевой показатель может быть 8-10 запросов в час, т.е. по 6 минут на один диалог цель, а в них ведь ещё поздороваться нужно, познакомиться, рассказать про акцию и прочие…
Для оффлайн поддержки KPI, гораздо, мягче, например для ВК у нас был KPI — 1 час на ответ. Оператор в таком режиме может планировать свою работу, например, быстро ответить шаблонами на стандартные вопросы, потом проконсультироваться и обсудить ответы на не стандартные вопросы.
Например, для гарантийной поддержки бытовой техники целевой показатель может быть 8-10 запросов в час, т.е. по 6 минут на один диалог цель, а в них ведь ещё поздороваться нужно, познакомиться, рассказать про акцию и прочие…
Для оффлайн поддержки KPI, гораздо, мягче, например для ВК у нас был KPI — 1 час на ответ. Оператор в таком режиме может планировать свою работу, например, быстро ответить шаблонами на стандартные вопросы, потом проконсультироваться и обсудить ответы на не стандартные вопросы.
0
Спа-си-бо! Тогда вопрос про скрипты Тинькова: как им удается быть такими дружелюбными? Как это прописывается в скриптах? Точнее: как они производят отбор тех, кто на такое способен?
И самый главный вопрос:
насколько это дороже?
Потому что разница с другими — просто душераздирающа(-я меня).
И самый главный вопрос:
насколько это дороже?
Потому что разница с другими — просто душераздирающа(-я меня).
0
К сожалению, ничего не могу рассказать про поддержку Тинькова, не работал у него.
Работал в ритейле бытовой техники и в ОПСОС компании, обе топовые.
Такие моменты как дружелюбность, хорошо управляется введением KPI на дружелюбность, при прослушке фиксируется и оцениваются такие параметры как:
Кроме, того, конечно дают послушать лучшие звонки, как пример.
Скрипты по моему опыту не работают на 100%, они как каркас беседы используются…
Работал в ритейле бытовой техники и в ОПСОС компании, обе топовые.
Такие моменты как дружелюбность, хорошо управляется введением KPI на дружелюбность, при прослушке фиксируется и оцениваются такие параметры как:
- Поздоровался
- Улыбка в голосе
- Открытый вопрос
- Подведение итога («я правильно понял, что...?»)
- «Спросил: Я могу вам ещё чем то помочь?»
Кроме, того, конечно дают послушать лучшие звонки, как пример.
Скрипты по моему опыту не работают на 100%, они как каркас беседы используются…
0
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
Даже сейчас разговоры записываются, а потом могут быть обработаны как угодно. Тут дело не в боте.
0
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
А можно реализовать, чтобы в разговоре оператора и клиента участвовал робот с подсказками, при этом его слышал только оператор, но не клиент?
0
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Contact Center AI: третий участник в разговоре – это нормально