«Идите вы… на базу!»: неочевидный способ ускорить работу службы поддержки

Генеральный директор платформы для создания справочных сервисов NanoTech42 Владимир Коршак — о пользе базы знаний для контакт-центров.

Любой оператор скажет вам, что большую часть времени он отвечает на одни и те же вопросы. «А сколько стоит..?», «А у вас есть..?», «Как быстро вы доставите..?» и так далее. Крупные компании и банки давно работают с этой проблемой, уменьшая время ответа и наращивая справочные базы.

Небольшие компании — интернет-магазины и службы доставки — тоже приходят к этому, когда осознают, что время оператора стоит денег, круглосуточно сидеть на связи просто невозможно, а молчание в виджете на сайте приносит убытки.

Чаще всего руки доходят только до раздела «Как мы работаем» с разной степенью детализации. А пора бы уже научиться отвечать быстро, бодро и по делу. Тем более что при нынешнем развитии технологий это почти ничего не стоит. Но давайте разбираться.

Российская NEXTEP опросила 6000 человек и выяснила, что 61% из них не вернется в компанию с плохим обслуживанием (25% откажутся даже от выгодного предложения). Американцы из NewVoiceMedia подтверждают: 44% покупателей, недовольных сервисом, уйдут в другие компании.

В понятие «сервис» входит всё: быстрая ли доставка, может ли компания решать проблемы клиентов, насколько быстро и хорошо она отвечает на запросы. О них мы и поговорим.

По данным NewVoiceMedia, 29% пользователей раздражаются, если оператор поддержки не смог им компетентно ответить. 25% — если их оставили «повисеть на линии». А вообще у классического контакт-центра или чата с оператором четыре уязвимости.

• Клиенту приходится долго ждать ответа на вопрос, даже простой.Обычно потому, что операторы перегружены.
• Операторы не дают решения, переключают друг на друга. Или некомпетентны, или не могут быстро найти нужную информацию.
• Вопрос нельзя решить вообще без оператора.Нет точек самообслуживания или автоматических помощников.
• Нет поддержки 24/7 или в нерабочее время нужно долго ждать.Мало кто из операторов работает ночью.

Банкам и интернет-магазинам, службам доставки и операторам связи — всем, у кого есть контакт-центр, приходится решать эти проблемы. Одни долго и дорого строят идеальную службу поддержки. Другие, как в примере на РБК, заказывают за миллион бота с ИИ.

Но есть третий способ — не очень модный, зато недорогой и действенный.

База знаний — это систематизированная подборка тематических статей, скриншотов, видеоинструкций. Пользователь может самостоятельно найти в ней ответ на вопрос и не ждать оператора. Базу делают и для внутреннего пользования, и для клиентов.

Клиентам нравится.

Есть данные, что 67% из них предпочитают самообслуживание общению с операторами (Nuance Enterprise).Ежегодно количество звонков в поддержку уменьшается на 12%, вместо этого клиенты выбирают digital-каналы с самообслуживанием (Forbes). А CTI прогнозировала в России рост количества обращений к каналам самообслуживания на 17% за год.

Самая простая база знаний — это раздел на собственном сайте, который можно сделать своими силами (условно бесплатно). Даже такая база улучшает работу поддержки:

• Можно отправить всех операторов ее изучить. Тогда у них будет общий уровень знаний, а в компании — некий стандарт услуг.
• Можно направлять всех клиентов с типичным вопросом на нужную статью. Они быстро получат подробную информацию, а оператор не будет по сто раз повторять одно и тоже и быстрее перейдет к следующему вопросу.
• Можно вынести вход в базу знаний на главную страницу (например, в виде баннера) — часть клиентов заметит его, самостоятельно найдет решение вопроса и вообще не обратится к оператору.
• Всё это действует 24/7/365, даже если у операторов уже кончился рабочий день.

Но есть нюансы.

База заработает, только если будет легко доступной, с понятной структурой и поиском. Если клиенту придется долго искать нужную статью, настроение у него не улучшится. Поэтому нужно заранее продумать структуру базы:

• о чем чаще всего спрашивают клиенты (об этом надо писать);
• какими словами они обычно задают вопрос (так надо называть статьи);
• как будет пополняться база и кто будет за это отвечать и т.д.

Самая долгая часть работы — написать первоначальный блок статей: коротких, понятных (в расчете на читателя-дилетанта), со скриншотами, фото- и видео-инструкциями. Редко кому удается сделать базу, реально способную решать вопросы клиентов, меньше чем за 2 недели.

Если статья, на которую направили клиента, окажется непонятной или устаревшей, он не обрадуется: «Меня отфутболили в бесполезный текст». Значит, нужно постоянно следить, актуальна ли база, обновлять ее и дополнять. На это нужны ресурсы: время и силы ответственных сотрудников.

Но даже актуальная и продуманная база знаний — это вспомогательный инструмент. Сама по себе она не гарантирует решение основных проблем поддержки. Допустим, оператор дал клиенту ссылку на базу знаний, и тот быстро решил свой простой вопрос. Но ведь клиент уже дожидался ответа оператора, а оператор уже потратил время на типовой вопрос и отложил решение следующего.

Можно ли получить больше пользы от базы знаний? Можно, если исключить оператора из этой цепочки. Чтобы сделать это, нужно убедиться, что:

• не менее половины вопросов оператору — типичные и не требующие человеческого участия;
• вы собрали хотя бы основные FAQ (частые вопросы) и уверены, что пользователь найдет ответ в базе сам;
• у пользователя будет возможность переключиться на оператора.

Если дела обстоят именно так, доступ к базе можно давать «мимо» оператора. И тут есть несколько вполне адекватных по сложности и бюджету вариантов.

Чтобы избавиться от ограничений и недостатков традиционной базы данных, ИТ-компании добавляют к ней дополнительные компоненты.

Например, «ИТ-гильдия» подключает поиск по базе знаний к форме обратной связи. Часть клиентов вместо того, чтобы спрашивать оператора, сразу переходит в найденные статьи.

Usedesk/Usebots анализирует причины обращений в поддержку, степень удовлетворенности клиентов и т.д. Это помогает улучшать работу поддержки, в том числе дорабатывать именно те статьи базы знаний, которые в этом нуждаются.

Kayako, Intercom и еще несколько западных компаний предложили хайтечный вариант: связали базу знаний с самообучающимся роботом (по-научному — «машинное обучение на основе нейросети»). В России этот тренд тоже начинает раскручиваться: подобный продукт представила «Нанотех42».

Идея с машинным обучением довольно проста.

• На сайте создается база знаний. Потратить 2 недели и написать нужные статьи всё равно придется. Но потом будет легче.
• Клиент обращается в поддержку. Его встречает самообучающийся бот, который анализирует вопрос и предлагает подходящие статьи из базы знаний.
• Бот запоминает, какие из предложенных статей выбрал клиент и нажал ли он потом «Статья помогла». Если да, бот советует эту статью всем клиентам с похожим вопросом.
• Рядом с ответами бота есть кнопка «Связаться с оператором». Она снимает раздражение у тех, кто хочет видеть человека, а не робота.
• Бывает, что бот не может помочь и вопрос переходит к оператору. Тогда бот запоминает его ответ. Если придет другой клиент с подобным вопросом, бот предложит оператору подсказку: ответ, который он сам дал в прошлый раз. Его можно отправить клиенту в одно касание. Если оператор примет подсказку, бот поймет: ее можно рекомендовать для таких вопросов и впредь.
• Если у вас готова база знаний, а операторы интенсивно отвечают на запросы, первоначальное обучение бота занимает от 5 минут. Затем он начинает подсказывать ответы клиенту и оператору, постоянно совершенствуя свою логику.

В результате клиенты получают быстрый ответ в любое время суток. Благодаря самообучению этот ответ, как правило, достаточно качественный. Операторам тоже удобно: не нужно отвечать на рутинные запросы, сам собой создается набор быстрых ответов.

Кроме того, бот анализирует запросы клиентов: определяет тренды и типовые вопросы, отслеживает, на какие из них клиенты не нашли ответа в базе знаний. Благодаря аналитике базу гораздо проще поддерживать и наполнять: сразу видно, что важно большинству пользователей и какие статьи написать/дополнить в первую очередь. Поскольку сбор и анализ информации начинается с первого же вопроса, аналитику можно применять даже для базы на этапе формирования.

Проанализируйте входящие запросы в вашу службу поддержки. Если хотя бы 50% из них однотипные, создавайте базу знаний. Клиенты смогут находить в ней ответы 24/7/365, не дожидаясь оператора — главное, поддерживайте базу в актуальном состоянии.

А если база уже есть, подключите к ней сервис аналитики, бота или ИИ, благо стоят они недорого и экономят вам и вашим сотрудникам десятки часов. Зарубежный бизнес давно использует такие решения, а теперь они появились и в России — например, Webbankir с помощью бота разгрузил контакт-центр в 1,5 раза.

И тогда ваш выигрыш — спокойствие клиентов, которым не придется висеть в очереди к операторам поддержки, и время, которое можно потратить на пользу компании.