YCLIENTS: снизить нагрузку и лучше понять клиентов с Речевой аналитикой Т‑Банка

Бизнес

YCLIENTS — сервис для сферы услуг, помогающий записываться онлайн в фитнес-центры, салоны красоты и медицинских услуг. Это цифровая экосистема, с помощью которой можно управлять бизнесом в одной программе: вести прием онлайн-платежей, настраивать виджеты для онлайн-записи в своем приложении и на сайте, создавать программы лояльности и проводить аналитику.

У YCLIENTS 35 000 активных бизнес-клиентов, от которых поступает до 30 000 звонков и 30 000 письменных обращений ежемесячно. Чтобы прослушать 30 000 минутных звонков, нужно около 500 часов — это 62 полных рабочих дня одного специалиста. При этом звонки бывают значительно длиннее, а качество обработки человеком при таком объеме неизбежно падает.

Задача

Специалисты YCLIENTS хотели повысить качество коммуникаций и лучше удовлетворять потребности клиентов. Чтобы этого добиться, нужно было лучше понимать, какие вопросы возникают у клиентов чаще всего. Для этого требовался инструмент, который автоматизировал бы аналитику звонков и не уступал человеку в точности: например, распознавал недовольство клиента по интонации.

Речевую аналитику внедрили в двух отделах, работающих с обратной связью клиентов: в отделе контроля качества и в отделе сопровождения клиентов. Они поставили себе такие задачи.

Фиксировать все диалоги. Клиенты обращаются по разным поводам — например, как освоить новые функции системы YCLIENTS или распределить доступы между сотрудниками. Таких обращений в месяц в среднем 60 000: компании было важно фиксировать и в дальнейшем обрабатывать их все. Так как количество клиентов YCLIENTS увеличивается, нужно было выбрать инструмент, который решал бы задачу даже с учетом значительного роста.

Сэкономить время на обработку звонков. Фиксировать диалоги мало — их нужно обрабатывать, чтобы конвертировать в бизнес-результаты. Компании было важно анализировать как можно больше звонков, чтобы давать специалистам качественную персональную обратную связь: кому нужно избавиться от слов‑паразитов, а кому — подтянуть знания о продукте. Проанализировать такой объем — это большой ресурс сотрудников. Раньше они были вынуждены находить проблемные диалоги из общего числа, много времени уходило на прослушивание и оценку звонков. Новый инструмент должен был забрать эту нагрузку, чтобы снизить затраты компании, и выполнять задачу быстрее, чем мог бы сотрудник вручную.

Быстрее реагировать на негатив. Отделу контроля качества было важно оперативно среди 60 000 контактов с клиентами отслеживать те, в которых они выражают негатив. Таким клиентам особенно важно отвечать и помогать решить проблему быстро.

Отслеживать прогресс сотрудников. Отдел сопровождения нуждался в системе, которая не только зафиксирует и проанализирует общение с клиентами, но и будет помогать сотрудникам проводить работу над ошибками. Если коммуникации сотрудников не станут лучше, клиенты не получат пользы и значительная часть предыдущей работы обесценится.

Чем помогает Т‑Банк

YCLIENTS выбирали из нескольких сервисов и остановились на Речевой аналитике от Т‑Банка. Продукт привлек удобной системой контроля качества и личным кабинетом, где легко составить план развития сотрудника и увидеть, как он по нему продвигается. Также было важно, что есть возможность бесплатно обучать нейросеть, которая анализирует речь, под специфику и потребности своей компании.

Вот чем помогает Речевая аналитика от Т‑Банка.

Анализирует 100% коммуникаций — звонки и чаты. Сервис сохраняет их для анализа — вы не пропустите ни одного обращения. Кроме того, он переводит все звонки в текст: вопросы клиентов легко группировать и создавать универсальные сценарии для ответов поддержки.

Помогает отследить нужные звонки. Компания настроила уведомления для специалистов контроля качества о звонках, где клиент расстроен или недоволен. Для этого у Речевой аналитики есть готовые словари, с которыми легко работать:

• можно отсортировать звонки недовольных клиентов по фразам «буду нервничать», «волнуюсь очень», «беспокоюсь» «я переживаю» и другим;
• отследить ошибки операторов по фразам вроде «не слышал ни разу», «мне нужно уточнить», «впервые слышу», «понятия не имею»;
• в базе платформы можно составить свой словарь — это бесплатно.

Определяет негатив по интонации. Это работает не только если клиент ругается и повышает голос, но и в более тонких ситуациях. Например, если клиент скажет «спасибо» с сарказмом, нейронная сеть это определит и подсветит в расшифровке диалога.

Формирует отчеты по разным параметрам. Отчеты можно смотреть в разных категориях — «Слова-паразиты», «Баги, глюки», «Недовольство клиента» и так далее. Это помогает в дальнейшей аналитике: с помощью отчетов можно узнать количество звонков с некачественной работой операторов. Благодаря группировке отчетов удобно выявлять сотрудников, которые не справляются с работой, и узнавать зоны роста каждого оператора.

Определяет самые частые фразы в диалогах. Сервис выделяет словосочетания, которые чаще всего произносили за выбранный период. Можно узнать, что чаще всего говорят операторы и с какими запросами часто обращаются клиенты. Это помогает быстро составлять скрипты для сотрудников — за образец берутся реальные диалоги с успешным решением проблемы клиента.

Результаты

Вот что сделали в YCLIENTS благодаря Речевой аналитике.

Снизили нагрузку на специалистов. Освободилось больше 10% рабочего времени всех сотрудников отдела контроля качества и отдела сопровождения клиентов. Теперь они тратят это время не на рутинное прослушивание звонков, а на стратегические задачи: например, на основе данных Речевой аналитики строят гипотезы об улучшении продукта.

Повысили скорость решения проблем клиентов. YCLIENTS настроили уведомления о проблемных диалогах — благодаря этому компания может оперативно подключить дополнительные ресурсы для решения сложного вопроса, что особенно важно, когда у клиента негатив или ситуация, которая требует срочной поддержки.

Обновили скрипты для сотрудников и упростили их создание. В этом помог набор словарей по популярным модулям YCLIENTS. Со скриптами на основе реальных разговоров операторы знают, как давать клиентам понятные и полезные рекомендации.

Автоматизировали обучение сотрудников. На основе собранных данных руководители определяют и закрепляют в личном кабинете сотрудника, над чем ему нужно работать, чтобы улучшить качество своих звонков. Сотрудник видит поставленные задачи в таск‑трекере и может отслеживать свой прогресс: система автоматически определяет, как хорошо выполняет сотрудник рекомендации. Также он может увидеть успехи своих коллег, что добавляет соревновательную мотивацию в работу. Руководитель же видит, кто из сотрудников хорошо прогрессирует, а кому нужна дополнительная поддержка.