Ирина Морозова, Пивоваренная компания «Балтика»: «Готовимся пилотировать платформу речевой аналитики для 100% контроля качества»

Ирина Морозова, начальник отдела поддержки клиентского сервиса, Пивоваренная компания «Балтика», и спикер Пятой конференции «Цифровая трансформация колл-центра», поделилась с CFO Russia опытом анализа результатов работы операторов колл-центра для выявления и исправления слабых мест в сценариях.

Какие инструменты анализа результатов работы операторов колл-центра используют в вашей компании?

Мы работаем с аутсорс-КЦ, который предоставляет нам сводную отчетность по сервисным показателям.

На момент выхода аутсорс-КЦ в полноценный режим работы в сезон сервисные показатели LCR (Lost Call Rate – показатель, отражающий количество пропущенных звонков на линии – прим. ред.) и SL (Service Level – насколько быстро операторы обслуживают клиентов – прим. ред.) перестали соответствовать стандартам нашей компании: LCR – 5%, SL – 80%/20 секунд. На ежемесячной основе мы начали анализировать сводную отчетность за период, перешли на анализ еженедельной отчетности, сравнили сервисные показатели разных периодов, учли влияние нагрузки на операторов в разные периоды, оценили и определили причины возникновения повышенной нагрузки. В результате анализа мы пилотно вышли на другой КЦ и сравнили показатели с текущим КЦ: проанализировали детализацию вызовов, сравнили графики выхода операторов и нашли причины для каждого пропущенного вызова.

Аутсорс-КЦ не предоставляет отчетность по корректности соблюдения скриптов, в результате чего мы разработали чек-лист для стандартизированной проверки соблюдения скриптов и самостоятельно ведем выборочное прослушивание звонков.

С какими недочетами и слабыми местами в сценариях вы сталкиваетесь чаще всего?

При проверке звонков по стандартизированному чек-листу мы выявили следующие недочеты и слабые местами в сценариях:

В первую очередь наши скрипты сложные, особенно для МФО (операторы, работающие на нескольких проектах).

Также операторы плохое знают наши скрипты, ошибаются.

Еще операторы могут быть не вежливыми (недостаток контроля).

В наших скриптах не учтено перебивание клиента, операторы не направляют клиента – в результате долгие непродуктивные звонки, ухудшение сервисных показателей (оператор занят – другие звонки пропускаются), удорожание проекта.

Вследствие работы над узкими местами, мы разработали и внедрили следующие решения:

Во-первых, чек-лист для стандартизированной проверки отработки скриптов.

Во-вторых, регулярные встречи с КЦ по контролю за качеством отработки скриптов.

В-третьих, мы прислушиваемся к мнению КЦ и меняем скрипты, чтобы сделать их удобней для операторов.

Кроме того, мы переподписали договор и перешли частично на работу с выделенными операторами, сбалансировав при этом затраты и качество.

Также провели пилот ИТ-решения на основе чата-GPT для быстрого поиска ответов в БЗ (пришли к неудовлетворительному результату и взяли в работу другие решения).

На текущий момент в работе находится пилот платформы речевой аналитики для контроля 100% ответов операторов на предмет качества, внедрение бота-суфлера для быстрого поиска ответов в БЗ.

Как строится дальнейшая работа по улучшению сценариев после проведения анализа работы операторов?

Дальнейшая работа по улучшению сценариев строится путем обсуждения с нашим аутсорс-КЦ ошибок операторов и слабых мест процесса, которые нужно доработать с обеих сторон, а также регулярный контроль качества. КЦ внедряет изменения, дообучает операторов и мы повторно проводим проверку. Это непрерывный процесс улучшений.

Так как охват выборочной ручной проверки небольшой, мы готовимся пилотировать платформу речевой аналитики для 100% контроля качества работы с обращениями.

Среди точечных решений можно также отметить:

Отказ от оплаты режима «готов», чем повысили заинтересованность КЦ в ответе на звонок.

Внедрили прогноз нагрузки: выбор пакета минут на месяц.

Переработали и упростили скрипты БЗ для операторов.

Вывели выделенного оператора для быстрой и качественной отработки именно наших звонков.

Внедрили калибровочные сессии с КЦ, приоритезировав проект.

Ввели штрафы за нарушения дисциплины, влияющие на снижение сервиса.

В работе находится масштабирование чат-бота для водителей, снижающего нагрузку на операторов, и внедрение AI IVR для автоматизированной отработки заявок водителей в период пиковых нагрузок.

Задать свои вопросы Ирине и узнать больше об опыте Пивоваренной компании «Балтика» вы сможете на Пятой конференции «Цифровая трансформация колл-центра», которая состоится 30 августа в формате онлайн.

Мария Кириченко

Комментарии