Кейс Shinservice.ru: как обрабатывать входящие без помощи людей

Конспект лекции руководителя колл-центра компании «Шинсервис» Александра Гридина и Анатолия Симакова, специалиста по развитию бизнеса из Voximplant, на специальной версии ежегодной конференции о коммуникациях для бизнеса Intercom E-com.

«Шинсервис» — крупная оптово-розничная компания по продаже шин и дисков известных мировых брендов с собственной сетью автоцентров в Москве, Санкт-Петербурге и городах-миллионниках. Основная коммуникация с клиентами в нашем бизнесе происходит по телефону, в «горячий сезон» количество входящих звонков увеличивается до 5 000 каждый день.

Самый сложный вопрос от наших клиентов формата «какая шина лучше, какая хуже» — здесь мы не можем заменить операторов на голосовых помощников с тем же качеством консультации клиента, которое обеспечивает человек. Пока не можем. Однако в колл-центр поступают и другие запросы, на которые уже способен реагировать голосовой бот. Занявшись процессом автоматизации бизнес-процессов, мы поставили перед собой следующие цели:

• Улучшить клиентский опыт, сделав основным приоритетом качество обслуживания;
• Сократить затраты на обработку однотипных запросов;
• Обеспечить качественное взаимодействие менеджеров контакт-центра с клиентами без резкого увеличения штата в «горячий сезон».

Прослушав записи звонков, мы выяснили, что самый распространенный типовой вопрос клиентов «Что с моим заказом?», на него приходится примерно 1/6 ежедневных обращений. Именно эту часть мы решили делегировать роботу в первую очередь. Так мы убили двух зайцев: во-первых, клиенту больше не нужно было «висеть» на линии: какими бы терпеливыми ни были люди, они не станут ждать ответа оператора более 5-10 минут; во-вторых, у операторов появилось больше времени, чтобы обрабатывать «сложные» запросы, требующие внимания менеджера.

Когда клиент звонит в «Шинсервис», он попадает в интерактивное голосовое меню (IVR), где робот ему говорит «Если вы хотите узнать статус заказа, нажмите один». Если клиент звонит с мобильного телефона, который уже есть в CRM «Шинсервиса», и нажимает цифру «1», робот сразу сообщает актуальный статус заказа. Если же клиент звонит, например, с номера жены или с городского, мы просим его ввести номер заказа на клавиатуре или произнести его голосом. Далее запускается аналогичный процесс: в CRM отправляется соответствующий запрос, уточняется статус заказа, с помощью синтеза речи проговаривается актуальная информация. Казалось бы, простой запрос, и можно бы ответить, но это около 750 обращений в день.

Кроме того, раньше клиент «висел» на линии несколько минут, чтобы дождаться оператора и задать вопрос — сейчас у него весь процесс по уточнению статуса заказа занимает не более 30 секунд. Приятный бонус, который позволяет улучшить клиентский опыт и разгружать колл-центр от «монотонной» работы.

Получив хорошие результаты эксперимента, мы стали думать, какие процессы аналогично можно автоматизировать, и обнаружили следующую возможность: по внутренним правилам, осуществляя доставку в регионы, мы обязательно должны оповещать клиента о том, что заказ отправлен (люди в регионах волнуются сильнее жителей столицы и крупных городов). Тысячи отправленных заказов в месяц сопровождались исходящими информационными звонками.

Интегрировав голосового робота в нашу CRM-систему, мы автоматизировали и этот процесс: как только статус заказа меняется на «Отправлен», компьютер забирает информацию о заказе из API и звонит клиенту, оповещая его, что можно ожидать доставку. Параллельно, как только мы проговорили сообщение, клиенту на электронную почту отправляется письмо с номером транспортной накладной. Если по какой-то причине мы не дозвонились до клиента, мы все равно отправляем ему сообщение на указанную при регистрации почту.

Когда наш бизнес стал предлагать клиентам не только продажи автошин, но и сопроводительный сервис (ТО и шиномонтаж), для робота появилась новая задача, а именно автоматическая обработка заявок, приходящих на сайт. Поскольку процесс для компании новый, важно не потерять ни одной заявки.

Как это выглядит? Клиент приходит на сайт «Шинсервис», оставляет заявку на техобслуживание или шиномонтаж. Заявка попадает в CRM, откуда данные отправляются боту. Последний запускает процесс дозвона: сначала звонок поступает менеджеру сервисного центра, где клиент хочет пройти техобслуживание; если менеджер в это время готов пообщаться, робот параллельно набирает клиента и соединяет двух участников диалога.

Далее, для того чтобы клиенты вообще перестали думать о каких-то проблемах и заботах, мы реализовали следующий этап. Он заключается в автоматическом уведомлении о предстоящем действии. Здесь мы берем не только техобслуживание, но и шиномонтаж. Если по ТО у нас 200 записей в день, то по шиномонтажу их в 10 раз больше. Теперь клиенту не нужно запоминать, что через шесть дней в 15:45 у него шиномонтаж, это сделает робот Voximplant: опять же по API из CRM системы мы выгрузим необходимую информацию и запустим голосовой обзвон с такими напоминаниями.

• Входящая линия была разгружена на 15%, скорость обработки ежедневных уведомлений снизилась.
• Время клиента на уточнение статуса заказа сократилось до 30 секунд.
• Благодаря автоматическим уведомлениям об отправке освободилось время сотрудников колл-центра для более приоритетных задач.
• Робот взял на себя 100% поступающих на сайт заявок, при этом он сразу распознает невалидные или неправильные номера и не звонит по ним.