Как искусственный интеллект в отделе контроля качества поможет ритейлеру улучшить клиентский сервис: 3 варианта
В этой статье поговорим о том, как ИИ сокращает время обработки претензий клиентов, повышает продуктивность сотрудников отдела контроля качества и облегчает работу с документами.
Разобраться в теме нам поможет Игорь — почти реальный руководитель отдела контроля качества в сети магазинов «Тележечка». Сеть большая, и отдел контроля качества тоже: есть и специалисты, которые работают с электронными жалобами, и те, кто ездит на места. Ежедневно команда Игоря тонет в документах и обращениях и генерирует огромные базы с отчетами и выводами.
(все совпадения в тексте неслучайны, кроме названия сети — оно выдуманное и не имеет никакого отношения к реально существующим)
При этом Игорь постоянно в напряге: то отчет по жалобам на йогурты непонятно как составили, то с поставщиком проблемы, то сотрудники не понимают регламенты. Свободных минуток у Игоря не так много, но даже в обед он почитывает что-то полезное, что может улучшить (и упростить) его работу.
И вот однажды в ленте новостей он натыкается на слова «ИИ-ассистент» в контексте отдела контроля качества. Исследователи NBER пишут, что служба поддержки работает на 34% продуктивнее, если имеет доступ к ИИ. AI Time Journal утверждает, что чат-боты в ритейле повышают удовлетворенность клиентов на 35%, а Forbes — что 45% ритейлеров уже внедрили ИИ, чтобы улучшить логистику цепочек поставок.
«Может, и мне это нужно?»
Раньше Игорь не интересовался ИИ. Да, он знает, что в Яндексе есть Алиса, иногда у нее можно спрашивать погоду. Он видел дурацкие картинки людей с семью пальцами на каждой руке, сгенерированные ИИ. И всё это выглядит как-то неубедительно для того, чтобы потратиться на внедрение искусственного интеллекта.
Поэтому было сложно поверить, что ИИ-ассистент в отделе контроля качества будет полезнее, чем старый добрый Excel.
Быстрее и проще собрать отчеты для Data-driven решений с ИИ-помощником
Как отдел контроля качества обычно обрабатывает претензии клиентов — например, на качество помидоров фламенко от одного из поставщиков? Нужно вручную пролистать пару десятков тысяч отзывов в интернете, просмотреть сообщения в отдел поддержки, отследить, сколько клиентов жалуется на товар прямо в залах магазина, а затем собрать все недовольство воедино и выявить общие места в претензиях…
И на основе всего этого составить отчет с выводами — какая проблема часто встречается, какие претензии обоснованы, какие — выглядят как придирка. А главное, предложить, что делать с этим поставщиком дальше: назначить штраф? продолжать работать? искать замену?
Наш герой Игорь узнал, что можно действовать иначе: делегировать поиск жалоб ИИ-ассистенту. Вот какой объем задач перейдет от человека к роботу:
- ИИ-ассистент проанализирует звонки, отзывы и электронные письма клиентов. Он найдет слова, которые указывают на недовольство или претензию — например, «не работает», «разочарован» или «больше не куплю».
- ИИ-ассистент зафиксирует недовольство в системе и составит отчет. Допустим, магазин получил партию светодиодных лампочек. Месяц спустя начались массовые возвраты: клиенты жалуются, что лампочки перегорают быстрее, чем они ожидали.
- ИИ-ассистент отметит в системе, какие проблемы и с какой партией лампочек возникли, и передаст информацию в виде отчета — ОКК и производителю.
Причем ИИ- может выполнить эти задачи как по отдельному запросу, так и в фоновом режиме, агрегируя данные из баз компании и с сайтов-отзовиков.
Что в итоге: на отчет, который сотрудник будет собирать в течение целого рабочего дня, ИИ потратит несколько минут. Вам останется проверить его выводы.
При помощи ИИ улучшить опыт взаимодействия покупателя с ритейлером
С претензиями понятно. Но ведь отдел контроля качества в ритейле имеет дело не только с ними.
Например, руководитель службы поддержки иногда обращается к Игорю с запросом на проверку работы операторов. Как вышло, что средняя оценка удовлетворенности работой операторов — ниже 3,7? Или почему у определенного оператора внезапно оценка падает до 2,98, хотя всегда была плюс-минус 4? Это виноват кривой скрипт, сам оператор или просто недовольные звонящие так выражают свое отношение к «Тележечке»? Ах, да — «дедлайн завтра в 10:00, справитесь?»
Игорь вздыхает: за месяц операторы службы поддержки принимают сотни звонков. Чтобы проанализировать их все, осознать информацию и написать внятный отчет, ОКК всю неделю придется задерживаться после работы.
Может ли ИИ-ассистент упростить задачу? Оказывается, он с этим вполне справится:
- ИИ-ассистент расшифрует звонки, сколько бы их ни было. Современные языковые модели хорошо понимают устную речь и достаточно достоверно ее расшифровывают. С небольшой надстройкой модуль расшифровки легко поймет, кто говорит каждую фразу — ваш оператор или недовольный абонент. Можно не тратить время, чтобы переслушать запись с самого начала, а быстро перечитать только интересующий кусок.
- ИИ-ассистент проверит, насколько коммуникация соответствует стандартам компании. ИИ выявляет ключевые слова и фразы, а затем сравнивает их со стандартами компании, которые хранятся в базе. Если сотрудник, например, представился в конце разговора, вел себя грубо или не предложил решение — ИИ это отметит.
- ИИ-ассистент выявит повторяющиеся ошибки и недочеты и напишет саммари: следует ли сотрудник скрипту, всегда ли он корректен в общении с клиентами, в какие моменты и как отступает от принятого тона общения.
Менеджеру ОКК останется только сделать вывод на основе предоставленных данных и посоветовать изменения. Таким образом получится улучшить опыт взаимодействия покупателей с ритейлером.
…И даже проверить корректность заполнения документов
Ритейл — это огромное, нет — ОГРОМНОЕ количество документов, которые генерируются каждый день. Акты приёмки, путевые листы водителей и дальнобойщиков, возвраты, списания со складов и из магазинов, HR-документы (куда без них!) о приёме на работу и увольнениях, документы для оформления временных сотрудников, письменные ответы на претензии… Тонны бумаги и гигабайты электронных документов.
Иногда задачи, связанные с оформлением этих документов, касаются и отдела контроля качества.
Например, если раз за разом акты списания продукции заполняются некорректно, о чем это говорит: что где-то в корпоративных сетях гуляет неправильный шаблон? Или регламент составлен настолько нечеловеческим языком, что его никто не понимает? Или сотрудники, которые заполняют документы, невнимательны?
Разбираться с этим и рекомендовать изменения приходится тоже ОКК в союзе с финансовыми и юридическими подразделениями.
Как выяснилось, ИИ-ассистент может помочь и с этим пулом задач.
Предупредит ошибки в документах. Одна из причин ошибок в документах — незнание стандарта. Среди документации компании найти нужный регламент бывает сложно — но ИИ-ассистент с чат-ботом справится с этим за десять секунд. Достаточно задать ему вопрос в любой формулировке, например, «как списать рыбу?» или «как оформить отпуск?» — и он найдет стандарт.
ИИ-ассистент проаназизирует уже заполненный документ и посоветует, что исправить. Не придётся прогонять один документ по трем кругам бюрократического ада: сотрудник, составляющий его, сразу получит обратную связь и рекомендации и утвердит всё с первого раза.
ИИ подготовит отчет на основе статистики запросов: какие регламенты чаще всего запрашивают, с каких документах чаще всего допускают ошибки. На основании этого отчета ОКК или любой друго отдел сможет скорректировать регламенты и стандарты — сделать их более понятными и улучшить их исполняемость.
Как устроен ИИ-помощник для отдела контроля качества
Что в начинке и насколько это вообще безопасно для работы компании? Ведь ИИ-помощнику придется работать с деликатными данными о сотрудниках и клиентах, коммерческими тайнами прочей закрытой информацией.
В структуру ИИ-помощника входят:
- База знаний. Все ваши сохраненные документы, регламенты, списки, стандарты. Документы, на которые будет опираться помощник. Они могут храниться как в ваших системах, так и на облачных дисках… или везде.
- Интеграции с системами и хранилищами компании. Одна из важнейших частей — без нее вы получите увечный и неудобный инструмент, которого каждый раз придется учить заново. Заново рассказывать о ваших регламентах, вручную загружать гигабайты звонков, заново прописывать длинные промпты запросов в отдельном окне и тратить кучу времени на механические действия — а ведь суть ИИ-помощника в ускорении рутинных задач.
- Языковая модель. «Умная» часть ИИ-ассистента, которая отвечает за расшифровку аудио и языковую аналитику. Она смотрит на пользовательские тексты или созвоны, сравнивает их между собой или со стандартами, выявляет закономерности, предлагает рекомендации.
- История ответов. Здесь сохраняется вся история общения ИИ-ассистента с вашей командой или клиентами: как и на какие вопросы он отвечал, какие корректировки давал, как реагировали пользователи на его ответы.
- Модуль самообучения. Опираясь на те уточнения или возражения, которые записаны в истории ответов, а также на новые документы в базе данных, ИИ-помощник дообучается. Со временем он становится все более «умным» и дает еще более точные ответы.
- Чат-бот. Выглядит как обычный чат в мессенджере или на корпоративном портале — только вместо человека отвечает искусственный интеллект. В чат-бот можно как выгрузить задачу на анализ претензий клиентов, так и задать вопрос о правильном заполнении актов.
Безопасность коммерческой информации — отдельный вопрос. Чтобы ее обеспечить, придется размещать всего ИИ-ассистента (включая языковую модель) у себя на серверах и изолировать ее от внешнего мира. Так удастся избежать того, что вашу коммуникацию с клиентами ИИ перескажет конкуренту.
На языке цифр
К таким результатам может привести внедрение ИИ-ассистента в ОКК:
- Рост сети ритейлера не будет означать рост отдела контроля качества: рутину забрал на себя ИИ, а сотрудникам остаются задачи, которые не решить без человека.
- Сотрудники тратят в 2–3 раза меньше времени на стандартные задачи по обработке претензий и составлению отчетов.
- ИИ-ассистент минута-в-минуту выявляет недовольство в звонках и письмах клиентов, накапливает данные и самостоятельно уведомляет руководителя ОКК. Это позволяет быстро реагировать на брак и ошибки и исправлять их.
- Количество ошибок в документов уменьшается до нескольких процентов, а количество переделок документов с участием ОКК и бухгалтерии снижается в десятки раз. Чтобы понять, как подать или оформить документы, — достаточно задать вопрос в чат-боте. ИИ-ассистент самостоятельно следит за обновлением регламентов и дает сотрудникам только актуальные советы.
Разумеется, Игорь из нашей статьи — вымышленный персонаж. Но задачи отдела контроля качества, которые можно переложить на ИИ-ассистента — вполне реальные.