В рубрику "Решения корпоративного класса" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Почти все компании, работающие с большим числом клиентов, имеют собственные call-центры (КЦ). Одной из самых актуальных задач для руководства КЦ в настоящее время является обеспечение требуемого качества обслуживания клиентов при сокращении или как минимум поддержании на прежнем уровне эксплуатационных расходов.
Практика отечественных компаний показывает, что манипуляции с персоналом – увеличение или, наоборот, сокращение численности – имеют свои ограничения. Однако в каждом call-центре присутствует элемент, который может существенно помочь в решении обозначенных выше задач – это система автоинформирования, или интерактивное голосовое меню (IVR). В статье рассказывается о том, как при помощи системы автоинформирования можно решить задачи по повышению эффективности работы КЦ при одновременном сокращении расходов, какие технологии использовать для этого и в каких случаях следует применять тот или иной вариант обслуживания вызовов в автоматическом режиме.
Начнем с наиболее известной технологии – распознавания речи (ASR). Несмотря на то что это голосовое приложение сейчас на слуху, очень немногие компании в полной мере представляют себе, что это такое, и, как следствие, не могут с максимальной эффективностью его применить.
ASR имеет довольно долгую историю, изначально появившись как приложение для компьютеров. В call-центрах распознавание речи активно применяется с середины 1990-х гг., и за время своего существования этот голосовой сервис в значительной мере усовершенствовался и показал свою эффективность. ASR позволяет пользователю КЦ в автоматическом режиме получать информацию, давать команды системе IVR с помощью голоса, без использования тонального донабора.
Главное преимущество технологии распознавания голоса – это удобство и простота управления. Человеку значительно проще сказать слово или фразу, чем запомнить порядковый номер нужного пункта меню и нажимать кнопки на телефонном аппарате. Владелец call-центра с ASR может предложить пользователям в автоматическом режиме больше сервисов, чем доступно сейчас в стандартных КЦ с тоновым донабором. Речь идет о тех случаях, когда необходимо получение информации, которую невозможно уложить в 10 кнопок телефона: например, расписание сеансов в кинотеатрах, расписание движения транспорта, справочные службы "09", соединение с сотрудником по фамилии и т.п.
При внедрении ASR заказчики обычно ограничиваются тем, что просто переносят ее возможности на существующее IVR-меню, заменив клавиши меню голосовым набором. Такой способ не учитывает сам принцип речевого взаимодействия человека с системой. В результате клиенты не пользуются новыми автоматизированными сервисами и количество обращений к IVR-системе не растет. Компании не экономят, а только увеличивают расходы – теперь уже и на эксплуатацию новой системы.
Александр Колчин
Сегодня многие компании стремятся перевести клиентов на самообслуживание, исключить человеческий фактор и сделать сервис доступным 24 часа в сутки посредством полной автоматизации работы call-центра. Однако в отличие от Запада в нашей стране люди до сих пор сохраняют некоторое недоверие к технологическим нововведениям и зачастую предпочитают дождаться ответа оператора, несмотря на настойчивые советы использовать электронную помощь. Поэтому, на мой взгляд, имеет смысл развивать не только каналы самообслуживания, но и совершенствовать процесс обработки входящих звонков операторами. Это поможет получить максимальную отдачу от каждого контакта с клиентом и предоставить ему индивидуальный сервис.
Во многих компаниях CRM-система и call-центр функционируют независимо. По нашему опыту могу отметить, что их интеграция обладает синергетическим эффектом. Это решение добавляет в функционал call-центра такие возможности, как эргономичное рабочее место оператора, сценарии взаимодействий и базу знаний. Когда оператору поступает звонок, перед ним на экране появляется карточка клиента с историей обращений и покупок, проблемами и их возможным решением, со всей информацией, которая может ему потребоваться. Оператору рекомендуется такой сценарий общения, так как он позволяет наиболее полно удовлетворить потребности клиента в данный момент, а также получить от него максимум информации для анализа и совершенствования отношений в будущем. Сокращение затрат на обучение персонала, повышение эффективности проведения маркетинговых кампаний, улучшение качества обслуживания клиентов – лишь некоторые выгоды, которые получает компания.
Историю обращения в call-центр можно дополнить историей почтовых и SMS-сообщений, запросов с Web-сайта и чат-сессий (онлайн-общения с клиентом). В совокупности эта информация обладает высокой ценностью при выстраивании и корректировании стратегии маркетинга и продаж в компании.
Очень актуальным является использование аналитики реального времени (Real-Time Decisions, RTD). Она позволяет непосредственно в момент обращения клиента определить уровень его лояльности, вероятность сокращения объема потребляемых услуг и сформировать максимально эффективный набор стимулирующих предложений и вариантов решения возникших проблем. При этом логика работы системы заложена в специализированной аналитической модели, которая "обучается" в процессе эксплуатации по принципу нейронной сети. Вместе с заказчиком определяются: набор параметров, влияющих на уровень лояльности клиентов, их удельный вес, взаимосвязи, критические значения и т.д. Массив данных для анализа и поддержки принятия решений система собирает в он-лайн-режиме из существующих приложений и баз данных (CRM-система, биллинги, автоматизированные банковские системы и пр.) и отражает полученный результат на рабочем месте оператора call-центра.
При этом западный опыт применения системы распознавания речи показывает, что данная технология реально может изменить сам принцип взаимодействия клиента с голосовыми сервисами. Чтобы достичь этого, необходимо оптимизировать всю IVR-систему, подстроить ее под возможность голосового набора с учетом психологии поведения клиента. В этом случае количество обращений к автоматическим сервисам может увеличиться на 40%.
Еще один важный момент, на который следует обратить внимание при внедрении ASR, – это проведение тестирования системы сначала внутри компании, а потом на группах пользователей. На основании результатов тестового периода и с учетом пожеланий клиентов следует провести корректировку сервисов: система должна быть удобой, иначе клиенты просто не будут ею пользоваться и компания не получит планируемого эффекта от автоматизации.
Технология распознавания речи применяется в call-центрах уже более 15 лет, поэтому на рынке есть надежные, стабильно работающие решения, обеспечивающие приемлемое качество. Из продуктов западных производителей можно назвать решения Nuance; среди отечественных компаний существенный прорыв совершил "Центр речевых технологий". Какое решение использовать, выбирает заказчик, поскольку сейчас производители дают возможность тестирования своих продуктов: можно сравнить качество работы той или иной системы и удобство ее эксплуатации.
Технология распознавания речи не стоит на месте, а постоянно развивается. Появляются новые характеристики, которые расширяют возможности голосовых сервисов и повышают удобство их использования. Самой новой и перспективной тенденцией является применение так называемой открытой грамматики.
Все системы распознавания речи, которые на текущий момент используются в России, требуют от клиента произношения строго определенных фраз или их синонимов. Часто пользователи говорят слова, которые не записаны в IVR-системе. Поэтому крайне необходимо заранее предусмотреть способы обработки таких обращений и возможность подсказок. Такая ситуация, безусловно, не является проблемой и вписывается в схему построения диалогов, однако она налагает ряд ограничений. Относительно недавно появилась следующая ступень в развитии голосовых сервисов – применение открытой грамматики, позволяющей человеку в произвольной форме сказать системе, какая информация его интересует.
Примером использования подобного сервиса является стартовый запрос, который применяется в системах с распознаванием речи. Сразу после приветствия клиента спрашивают, какую информацию он хотел бы получить. Человек называет суть вопроса в совершенно естественной для него форме, так, как он привык это делать в обычной жизни. Преимущество открытой грамматики в том, что она позволяет создать более дружелюбные сервисы и еще более расширить варианты их применения.
Однако при принятии решения о том, какую грамматику использовать, необходимо учитывать, что внедрение и настройка открытой грамматики потребует много усилий и времени. Нужно пройти специальный технологический цикл, прежде чем система будет естественным образом взаимодействовать с человеком. Но, несмотря на длительный период внедрения, открытая грамматика имеет много преимуществ.
Другим востребованным решением является синтез речи (TTS): воспроизведение текста компьютером с помощью синтезированных голосов. Эта технология также первоначально была разработана для компьютеров, в call-центрах же она используется около 8–10 лет.
Удобство синтеза речи состоит в том, что он позволяет мгновенно озвучить и представить клиенту любую информацию именно в том виде, в каком она хранится у компании. На текущий момент меню большинства IVR озвучиваются профессиональными дикторами или сотрудниками компании. Плюсы данного способа в том, что пользователь слышит человеческую речь, а основной недостаток даже не стоимость записи в студии, а временной фактор. Зачастую компаниям надо предоставлять в автоматическом режиме динамично меняющуюся информацию, но на перезапись обычно уходит от нескольких часов до нескольких дней, что значительно увеличивает срок обновления сервиса.
Многие компании стараются сфокусироваться на потребностях своих клиентов и хотят быть уверенными в том, что соответствуют емкому понятию "клиенто-ориентированность". Это достижимо, и достижимо не только с помощью систем автоинформирования. Так, многие успешные контакт-центры научились повышать эффективность и производительность своих ресурсов, тем самым сокращая операционные расходы. Рецепт прост: если контакт-центр имеет оптимальное количество сотрудников с нужными навыками и квалификацией, которые оказываются на месте в нужный момент, уровень удовлетворенности клиентов растет. Поскольку клиенты получают более широкий и удобный доступ к услугам контакт-центра, повышаются степень их доверия и лояльности и соответственно продажи. Способность безошибочно прогнозировать объем контактов и генерировать оптимальные графики работы с учетом местных положений о продолжительности ра- бочего дня и требований трудового контракта – залог того, что трудовые ресурсы с высокой производительностью будут эффективно и продуктивно работать по запросам клиента. Помочь контакт-центрам составлять оптимальные графики работы с учетом положений о продолжительности рабочего дня, требований контракта, а также навыков и квалификации каждого сотрудника способны решения для управления трудовыми ресурсами – специализированное программное обеспечение, разработанное специально для контакт-центров. Использование специализированного ПО позволяет увеличить эффективность предприятия, более грамотно наращивать трудовые ресурсы, увеличить объемы продаж и качество предоставляемых услуг, усовершенствовать бизнес-процессы, достигнуть должного уровня взаимодействия с клиентами и получить конкурентные преимущества. Решения для управления трудовыми ресурсами могут помочь организовать работу персонала так, чтобы она соответствовала рабочей нагрузке, что приведет к сокращению расходов, повышению эффективности сотрудников и лояльности клиентов.
Кроме того, существуют услуги, когда невозможно записать всю информацию заранее, например данные о состоянии заказа, его доставке, информация новостного характера, справочные службы "09". Применение технологии синтеза речи может обеспечить включение этих сервисов в список доступных клиенту в автоматическом режиме круглосуточно и без участия операторов. Таким образом, только с помощью технологии синтеза речи можно предоставлять часто меняющуюся информацию в автоматическом режиме.
Ограничение TTS вытекает из самой природы синтеза речи: пользователь слышит голос, который создан на компьютере. Несмотря на то что технология прошла большой путь и существуют голоса, которые на русском языке говорят достаточно понятно и разборчиво, определенный оттенок искусственности все же присутствует. Система может искаженно произносить те или иные слова: неправильно ставить ударение или использовать неверную интонацию. Однако это не является непреодолимой проблемой. Разработчики вместе с синтезированными голосами поставляют и специальные программы, которые позволяют корректировать ошибки в произнесении и обеспечивать большую естественность звучания.
У технологии синтеза есть еще одно важное преимущество – наличие единого стандарта. Все современные системы IVR поддерживают работу с голосовыми приложениями по стандарту SAPI 5.1. Поэтому у компаний большой выбор голосов, которыми они могут воспользоваться в КЦ, а для решения несложных задач при ограниченном бюджете можно взять системы синтеза речи для персонального компьютера.
На российском рынке систем синтеза речи с русским языком лидируют Nuance с русским женским голосом и "Центр речевых технологий", предлагающий большой выбор как женских, так и мужских голосов.
Относительно недавно была представлена новейшая технология – верификация голоса пользователя, или автоматическая идентификация. Сейчас в КЦ очень много сервисов, требующих верификации пользователя: банки предоставляют информацию о балансе на карточке или счете, предприятия связи – о наличии средств на счету за телефон или Интернет. Обычно идентификация клиента производится или через оператора call-центра, или в автоматическом режиме через IVR вводом определенных кодов (номера контракта, логина и пароля). Главный недостаток такого подхода – необходимость ввода довольно длинного ряда цифр, которых клиент в большинстве случаев не помнит. Система голосовой верификации снимает эти неудобства и позволяет клиенту с помощью речи получить быстрый и надежный доступ к индивидуальной информации.
Как клиент будет пользоваться системой? Человек, говоря специализированными терминами, оставляет "слепок" своего голоса, а фактически продиктовывает произвольный текст или повторяет заранее установленную фразу как если бы он общался с автоответчиком. Система записывает сообщение, сохраняет его, и в следующий раз, когда клиент обращается за подобного рода сервисом, ему требуется сказать или определенную фразу, или же произвольный набор слов. Система сравнивает сказанное с образцом, хранящимся у нее в базе, и, если голос совпадает со "слепком", дает этому пользователю доступ. Для клиента эта процедура проста и естественна, как и система распознавания речи, поскольку базируется на тех же принципах. Главное же преимущество для компании заключается в том, что TTS расширяет доступность и востребованность автоматизированных сервисов.
Мы говорили о трех основных голосовых технологиях для call-центров – распознавание, синтез речи и верификация голоса. Однако не хотелось бы забывать и о стандартном IVR с кнопочным донабором.
Подобного рода системы существуют практически в каждом КЦ, и повышение эффективности их работы также является актуальным вопросом для руководства. Решить подобную задачу можно не только внедрением голосовых технологий, но и посредством улучшения работы кнопочных систем. Основная проблема в работе call-центра заключается в том, что клиенты не пользуются сервисами IVR, а пытаются всеми способами связаться с оператором и задать ему вопрос, ответ на который они могли бы получить в автоматическом режиме. Для того чтобы сделать кнопочные сервисы более востребованными, необходимо перестроить меню системы с учетом поведения пользователей и их восприятия IVR, сделать систему диалогов более удобной. Для этого нужно провести аудит работы существующего автоинформатора, выяснить, какие разделы наиболее востребованы, а какие вызывают у клиентов затруднение. Выполнение этой работы требует довольно много временных и человеческих ресурсов, однако, как свидетельствует наш опыт, положительные результаты обязательно будут получены и показатели использования автоматических сервисов улучшатся.
Опубликовано: Журнал "Технологии и средства связи" #4, 2010
Посещений: 10237
Автор
| |||
В рубрику "Решения корпоративного класса" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
