Роботизация call-центра: может ли программа заменить страхового агента?

Группа «Ренессанс страхование» внедрила роботизированного агента в свою команду. Он обрабатывает запросы, пролонгирует страховки и собирает данные для отдела продаж. Вот история о том, как инновации делают обслуживание клиентов эффективнее.

Робот на телефоне

Идея использования роботов в колл-центре «Ренессанс страхования» не нова. Мы к ней пришли после анализа обращений, в ходе которого выяснилось, что большинство клиентов звонят для решения стандартных вопросов. Поэтому мы решили перераспределить задачи — дать роботам отвечать на базовые и несложные запросы, а сотрудникам оставить нестандартные задачи.

В день в колл-центр поступает около 5 тысяч обращений. До 30% из них можно перенаправить на роботизированную систему. Например, робот поможет клиенту — виновнику по ОСАГО. Он подскажет, где проверить статус страхового случая, отправит СМС и проинформирует о правилах оформления европротокола. Это не только снизит нагрузку на сотрудников, потому что их консультации станут короче, но и ускорит процесс обслуживания клиентов в случаях, когда сможет сам обработать обращение. Роботы уже активно участвуют в двух проектах: пролонгация ОСАГО и обработка входящего трафика по урегулированию страховых случаев.

Преимущества роботизации:

  • Эффективное перераспределение ресурсов сотрудников.
  • Быстрый ответ клиенту.

  • Сбор важной информации для дальнейшей работы.

Система уже показывает свою эффективность и открывает новые горизонты для оптимизации работы колл-центра. Мы намерены обучить роботов собирать необходимые данные о городе, виде страхования, именах и номерах телефонов клиентов и отправлять информацию специалистам по продажам. Тогда пользователи смогут получать оперативные и целевые предложения, а время ожидания для них сократится.

Пример настройки скрипта ответа для робота

От сценариев до аналитики

Настройка роботизированной системы «Ренессанс страхования» началась с разработки путей или жизненных циклов обращений — сценариев. Мы проанализировали типы звонков клиентов и на основе этих данных составили сценарии. В результате программа получила возможность фильтровать запросы на те, которые решит робот, и те, которые перейдут к сотруднику компании. Затем интегрируем робота с CRM-системой в ближайшее два месяца.

Технологическая сторона системы включает в себя два ключевых модуля. Первый — ASR (Automatic Speech Recognition) для распознавания речи. Второй — NLU (Natural Language Understanding). Этот модуль отвечает за понимание смысла высказываний клиента. Даже если фраза звучит по-разному, NLU помогает уловить ее суть.

Скорость работы системы зависит от «полноты библиотеки слов» робота. Чем больше слов и фраз в этой библиотеке, тем быстрее и точнее робот сможет ответить на запрос. Кроме этого, система задает наводящие вопросы (были ли страховые случаи ранее, кто стал виновником ДТП и какие есть повреждения), чтобы клиент мог быстрее сориентироваться. По ответам на эти вопросы решается, нужно ли перенаправление на оператора.

Проект включает исходящий прозвон роботом по выборке клиентов ОСАГО. Система быстро анализирует ситуацию и определяет, что нужно клиенту. Эта оперативность делает робота ценным инструментом для улучшения качества обслуживания и оптимизации рабочих процессов.

Результаты роботизации

Эффективность голосового помощника в Группе «Ренессанс страхование» уже заметна, хотя проект находится на стадии пилота. Клиенты в основном позитивно воспринимают робота: он представляется при начале разговора, и лишь 2% клиентов просят соединить с оператором. 16% пользователей уже согласились на продление полиса ОСАГО, общаясь именно с роботом.

Пример сообщения на продление полиса

Ключевые показатели:

  • 2% клиентов просят соединения с оператором;
  • 16% согласны на продление полиса ОСАГО;
  • 11% оплатили полис после общения с роботом.

Сейчас мы разрабатываем четыре новых сценария для обслуживания входящего и исходящего трафика. Они касаются работы колл-центра ДМС, сервиса и урегулирования страховых случаев. Эти сценарии дополнят и оптимизируют рабочие процессы, делая обслуживание клиентов еще более эффективным.

Окончательные выводы сделаем после завершения тестирования. Но мы уже планируем распространить применение технологии на другие направления работы компании

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда