Как стать автором
Обновить
СберМаркет
Кодим будущее доставки товаров

Звони первым, если проблема неизбежна. Снижаем contact rate проактивной коммуникацией

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров1.1K

Привет, Хабр! Меня зовут Даша Кряжева, я продакт-менеджер, сейчас занимаюсь исходящим голосовым роботом в СберМаркете. С его помощью нам удалось автоматизировать 30% клиентских и партнерских обращений в контактный центр, но это не только про цифры. Проактивная коммуникация — это всегда про повышение лояльности и открытый диалог с пользователями.

Перед нами стоит большая задача: выдерживать нагрузку на службу заботы с сохранением качества обслуживания при стремительном росте бизнеса. В статье расскажу, как этого достичь, а в конце предложу план, чтобы вы могли стартовать проактивные коммуникации в своей компани :)

Входящие обращения — только вершина айсберга

СберМаркет — лидер рынка e-grocery в России, и год за годом мы продолжаем расти. Наш контактный центр (именно для него моя команда создаёт продукты и запускает проекты), сполна ощущает на себе последствия кратного роста заказов. А сезонность бизнеса обеспечивают настоящие американские горки в виде количества обращений, которые приходят одновременно от клиентов, сборщиков, курьеров и ритейлеров.

Мы покрутили варианты, как можем снизить нагрузку на операторов: выбирали между входящей голосовой линией, исходящим голосовым ботом и чатом.

По опыту рынка, обычно в таких ситуациях автоматизируют горячую линию: она почти всегда в топе по количеству обращений и часто уже детализирована на конкретные вопросы, с которыми приходят клиенты. Но мы решили, что это не наш путь. Дальше на примере расскажу, почему.

Чтобы принять решение, куда идти, мы начали исследовать структуру обращений, текущий процент автоматизации, зрелость наших процессов, обратную связь клиентов и CSI.

Вот, что нам удалось обнаружить: 

Служба заботы в основном сосредоточена на решении входящих обращений от клиентов. Но если посмотреть глубже — за каждым таким обращением стоит операционный процесс, в котором что-то пошло не так. 

→ Клиент пришел на горячую линию спросить, почему его заказ опаздывает. А где-то одиноко с пакетами стоит на кассе сборщик, не может оплатить заказ и передать его в доставку, потому что у клиента на карте оказалось недостаточно средств.

→ Потом сборщик должен сообщить о проблеме оператору, дождаться ответа, объяснить ситуацию. Оператор забирает дополнительную информацию из внутренних систем, звонит клиенту. После общения с клиентом, оператор возвращается к сборщику.

Цепочка, в зависимости от сложности ситуации, может доходить до бесконечности, а мы в это время помним про одинокого сборщика, который мог бы уже собирать следующий заказ.

Представим, как бы выглядело наше решение, если бы мы пошли в автоматизацию входящей голосовой линии:

  • приходит клиент, беспокоится о том, что его заказ опаздывает;

  • робот уверяет, что заказ вот вот соберут, затем он отправится к клиенту;

  • а заказ не отправится, потому что где-то грустит один сборщик;

  • потом курьер приезжает за заказом, и они начинают грустить вдвоем;

  • не грустит только клиент, потому что мы ему пообещали всё доставить в ближайшее время.

Это пример, подтверждающий, что в нашей ситуации автоматизация входящей горячей линии поможет только в моменте автоматизировать клиентское обращение, а остальная часть коммуникаций ляжет на плечи операторов. В будущем такой подход приведет только к потере доверия со стороны всех участников коммуникации.

По итогам исследований мы сформулировали для себя основные причины, почему идем именнно в вариант с исходящей коммуникацией:

  1. CSI выше на 3-5 п.п, потому что клиенты воспринимают такие звонки, как проявление заботы.

  2. Проактивная коммуникация позволяет работать с проблемой, а не её последствиями в виде входящих обращений от клиента с вопросом «Что с моим заказом?»

  3. И моё любимое — исходящие звонки позволяют влиять не только на автоматизацию обращений службы заботы, но и на ключевые метрики бизнеса в целом: OPH, GMV и другие, благодаря изменению процессов.

Как запускали голосового робота

Мы стартовали развитие нашего сервиса с проактивного информирования клиента об опоздании. Проект был стратегический: в нём участвовали команда логистики, клиентского приложения и мы — customer care. 

→ Робот получает прогноз об опоздании от команды логистики и звонит клиенту.

→ В звонке робот предлагает подождать заказ, перенести или отменить. Звучит просто, но вокруг этого решения существует большое количество дополнительной логики. «А что, если», которые меняют алгоритм действий, доступных клиенту в звонке и фразы, которыми робот разговаривает с клиентом.

→ Команда клиентского приложения параллельно с нашими активностями совершенствует экраны, на которых клиент видит прогноз доставки и статусы заказа, чтобы все точки контакта с компанией сообщали одинаковую и максимально актуальную информацию.

В январе 2023 мы собрали команду, отрисовали архитектуру сервиса, а в феврале уже запустили первую версию. 

Можно сказать, что каждый наш сценарий состоит из 4 основных блоков:

  1. Триггер, который запускает сценарий. В первом сценарии триггером для нас был прогноз об опоздании. А на текущий момент у нас набралось 3 типа триггеров: события в сервисе, обращения от сборщиков и курьеров, запуск сценария по кнопке. 

  2. Логика принятия решений, которая учитывает статус заказа, тип доставки и другие параметры по заказу. 

  3. Сам сценарий и технологии: транскрибация, NLU, сейчас еще используем синтез. 

  4. Логика, которая ловит решение по итогу диалога и применяет его: отменяет или переносит заказы, сохраняет историю коммуникаций с клиентом.

Сразу стало понятно, что такую махину за пару месяцев не собрать, но уже хотелось начать набивать шишки. Поэтому мы:

  • вместо триггера накрутили аналитический отчет, который обновлялся по кнопке и показывал опаздывающие заказы;

  • вместо сложной логики выделили определенный тип доставки и учли все ограничения, хотя и только по одному сегменту; 

  • без сценария обойтись было сложно, его собрали полностью, но все равно вышло быстрее, так как адаптировали только под один тип доставки;

  • вместо логики, которая бы отменяла и переносила заказы, пришлось использовать сверхразум — наших операторов.

Оператор забирал отчёт с базой пользователей, информацией по заказам и запускал по отчёту сценарий. В ответ получал ещё один отчет, но уже с транскрибацией и итогом диалога. Задача оператора была проконтролировать действия робота, и отменить или перенести заказ.

Пока шла разработка, мы успели посмотрели на итоги коммуникации в цифрах, нашли точки роста в сценарии, посчитали потенциал автоматизации, снижения обращений, оценили CSI (он оказался на уровне CSI живого оператора > 80%). Мы собрали обратную связь от покупателей и операторов, начали постепенно автоматизировать процесс.

Следующим шагом мы уже усложняли логику сервиса, подключили автоматический триггер, запустили свою коммуникацию на разные типы бизнеса, на магазины, разные типы доставки, на аптеки, рестораны. И до сих пор продолжаем улучшать качество.

Результаты

На сегодняшний день нам удалось автоматизировать 30% всех сообщений от сборщиков и курьеров, 35% исходящих обращений от оператора клиенту и на 15% снизить количество обращений на входящую линию.

Мы собрали уже более 7 сценариев и добавили новые интеграции: теперь голосовой робот стартует звонок по обращению от партнера, а скоро сценарий можно будет вызвать прямо из рабочего места оператора.

Мы высвободили часы рабочего времени сборщиков и курьеров, которые раньше они тратили на коммуникацию с поддержкой, не говоря уже о рабочем времени самих операторов.

Как стартовать похожее у себя?

Надеюсь, мне удалось поделиться нашей историей запуска продукта, а также вдохновить вас на развитие проактивной коммуникации в вашей компании. 

Мы с командой подготовили несколько шагов, которые помогут на старте: 

  1. Найдите неидеальные процессы в компании, которые завязаны на человеческих коммуникациях.

    Часто именно руками операторов службы заботы поддерживаются сложные и важные процессы. Это может происходить не так, как представляют себе коллеги, но это еще один повод дойти и узнать, чем живет ваш контактный центр. Обратите внимание на структуру входящих обращений в поддержку, докопайтесь до сути, ведь клиент может видеть проблему совсем иначе, чем вы.  

  2. Выделите процессы, которые можно было бы делегировать голосовому роботу.

    Наш робот отлично справляется с ошибками оплаты в платежной системе, сообщает об отсутствующих товарах вместо курьера, звонит клиенту уточнить, готов ли он принять заказ, находящийся уже в пути. Каждый звонок это экономия времени ваших сотрудников, качество сервиса, ускорение процессов, прозрачность, а главное — предсказуемость. Робот не болеет, не забывает регламент, экологично реагирует на негатив :)

  3. Выберите доступный источник коммуникации, и это не обязательно голос, можно начать с пушей или СМС.

  4. Как можно раньше начните тестировать гипотезу.

    Для создания правильного процесса, удобного сценария взаимодействия должны сойтись звезды. Используйте наш пример с ручным запуском на отчетах, проводите исследования с макетами экранов, делайте интервью будущих пользователей, собирайте обратную связь — всё как с любым другим продуктом. Такой подход ускорит запуск и сократит время на доработки в будущем.

  5. Подключите смежные подразделения, чтобы создать полноценный процесс.

    Я воспринимаю нашу команду как агентов изменений, ведь для автоматизации обращений нам приходится перелопачивать сервисы и продукты других команд, чтобы разобраться в нюансах. 

    Мы часто приходим с инициативой, драйвим, формируем потребность, помогаем через дополнительные эффекты приоритизировать задачи в бэклогах других команд, приносим реальные примеры, как их продукты работают на практике.

    Также для создания полноценного процесса необходима прозрачность для всех участников: как в процессе коммуникации, так и по её итогам. Представьте, случилась ошибка оплаты. Проинформировать необходимо всех участников:

    • сообщить сборщику, что робот дозвонился до клиента и тот скоро пополнит счет для проведения оплаты; 

    • сообщить клиенту, что оплата успешно прошла и ему не стоит переживать; 

    • сообщить оператору через историю коммуникаций, что сделал робот и чем завершился сценарий, чтобы при обращении клиента на горячую линию, он смог восстановить контекст.

Спасибо за внимание, с радостью пообщаюсь с вами в комментариях!

Product&data команда СберМаркета ведет соцсети с новостями и анонсами. Если хочешь узнать, что под капотом высоконагруженного e-commerce, следи за нами в Telegram и на  YouTube. А также слушай подкаст «Для tech и этих» от наших it-менеджеров.

Теги:
Хабы:
+8
Комментарии0

Публикации

Информация

Сайт
sbermarket.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
1 001–5 000 человек
Местоположение
Россия
Представитель
SberMarket Tech