Влияние ИИ на показатели контакт центра: улучшаем эффективность с Global Bilgi

Мир клиентского сервиса за последние несколько лет претерпел значительные изменения. Этому способствовали, среди прочего, такие факторы, как глобализация бизнеса, развитие облачных технологий, распространение смартфонов и Интернета. Ожидания клиентов по обслуживанию быстро растут, а вместе с тем растет ответственность контактных центров как первого звена коммуникации с компаниями. Как отвечать ожиданиям клиентов и сохранять конкурентоспособность?

К счастью, у нас появился Искусственный Интеллект. И не просто появился, а ворвался в сферу обслуживания, чтобы трансформировать обычный сервис! Вместе с экспертами из Global Bilgi, компании-лидера украинского рынка аутсорсинга контакт-центров, рассказываем о влиянии ИИ на основные показатели эффективности контактных центров

Что такое «эффективный контакт-центр»?

Эффективность контакт-центра определяется его способностью обеспечивать высокий уровень обслуживания клиентов, одновременно оптимизируя использование ресурсов. Это включает в себя такие показатели, как среднее время обработки обращений (AHT), уровень удовлетворенности клиентов (CSAT), время ожидания ответа и коэффициент решения проблем первого обращения (FCR). Эффективный контакт-центр не только быстро реагирует на запросы, но и обеспечивает качественное и персонализированное обслуживание, повышающее лояльность клиентов.

Ключевыми факторами, влияющими на эффективность контакт-центра, являются отлаженные внутренние процессы, управление персоналом и использование современных технологий, таких как системы на основе искусственного интеллекта. Таким образом, эффективность контакт-центра зависит от комплексного подхода к управлению, включающему технические, организационные и человеческие ресурсы.

Влияние ИИ на эффективность контакт-центра

Global Bilgi является экспертом в сфере эффективной работы контакт-центров, предоставляя услуги аутсорсинга контакт-центру более 15 лет. Компания активно внедряет искусственный интеллект в свои решения, что позволяет значительно улучшить ключевые характеристики эффективности. Давайте рассмотрим, как именно инструменты ИИ влияют на основные метрики контакт-центра, помогая добиться новых высот производительности и качества обслуживания клиентов.

Среднее время обработки (Average Handle Time, AHT)

Среднее время обработки является важной метрикой, измеряющей длительность взаимодействия оператора с клиентом. Она включает фактическое время разговора, время удержания и любую работу после вызова, необходимое для завершения взаимодействия с клиентом. Более низкое среднее время обработки означает, что операторы могут обрабатывать больше обращений в течение заданного периода, тем самым увеличивая пропускную способность контакт-центра.

Чат-боты и голосовые боты с искусственным интеллектом могут значительно улучшать показатель AHT, принимая на себя типовые и повторяющиеся запросы. Кроме того, ИИ может автоматизировать процессы постобработки обращения, такие как внесение данных в CRM-система, генерирование электронных писем, автоматическое заполнение заявок и т.д.

Уровень удовлетворенности клиентов (Customer Satisfaction, CSAT)

Инструменты ИИ, такие как чат-боты и виртуальные ассистенты, оказывают значительное влияние на показатель клиентской удовлетворенности (CSAT). Они обеспечивают круглосуточную поддержку, быстро отвечая на запросы клиентов и решая их проблемы в режиме реального времени. Это уменьшает время ожидания и повышает удовлетворенность клиентов, поскольку их вопросы обрабатываются эффективно и без задержек. Кроме того, эти инструменты могут предоставлять персональные ответы на основе анализа данных о клиентах, что улучшает общий опыт взаимодействия с компанией.

Еще один важный инструмент – это анализ настроений (Sentiment Analysis). Используя технологии обработки естественного языка (NLP), ИИ анализирует эмоциональную окраску голоса клиентов при взаимодействии, что позволяет агентам оперативно реагировать на негативные настроения и коректировать свой подход для улучшения опыта клиентов. Таким образом, интеграция ИИ в контакт-центры способствует значительному улучшению показателя CSAT, обеспечивая эффективную и персонализированную поддержку клиентов.

Решение проблем первого обращения (First Call Resolution, FCR)

Пожалуйста, всем нам очень хотелось бы, чтобы при первом обращении в контактный центр нам предоставили исчерпывающий ответ на вопрос, или помогли решить возникшую проблему. Именно поэтому показатель FCR очень важен для удовлетворенности клиентов и их лояльности.

Не менее важна эта метрика для контактных центров, ведь чем меньше повторных обращений, тем выше производительность операторов и операционная эффективность. И здесь нет ничего более важного, чем инструменты аналитики на базе ИИ.

Почему возникают повторные обращения? Какой информации не хватает клиентам? Проблема в большой нагрузке или недостаточной квалификации операторов? На все эти вопросы отвечает интеллектуальная аналитика.
ИИ может автоматически анализировать записи разговоров для выявления часто повторяющихся вопросов и проблем, с которыми сталкиваются клиенты. Этот анализ помогает выявить основные причины неудовлетворенности клиентов и позволяет агентам подготовиться к решению этих вопросов еще во время первого звонка.

Также ИИ может анализировать всю историю взаимодействия клиента с компанией, включая предварительные звонки, электронные письма, чаты и другие каналы. Это позволяет агентам иметь полное представление о проблеме клиента и оказывать более точную и комплексную помощь при первом контакте, повышающем FCR.

Уровень использования операторов (Agent Utilization Rate)

Уровень использования агентов определяет, какой процент рабочего времени операторов тратится на производительную работу. Обычно, чтобы держать этот показатель в таргете, в контактных центрах используются прогнозная аналитика нагрузок и инструменты WFM (Workforce Management – ​​управление рабочей силой). Однако с появлением и быстрым развитием ИИ появился еще один инструмент, значительно улучшающий уровень использования операторов, а именно интеллектуальная маршрутизация вызовов (Intelligent Call Routing).

Intelligent Call Routing (ICR) – это более продвинутая по сравнению с обычными ACD система маршрутизации звонков, использующая искусственный интеллект (ШИ) и машинное обучение (ML) для принятия лучших решений о том, кому направить звонок. ICR учитывает широкий спектр факторов, таких как: 

• История взаимодействия с клиентом;
• Текущее эмоциональное состояние клиента;
• Тип запроса (техническая поддержка, жалобы на счет, заказ);
• наличие свободных операторов;
• Язык клиента и т.д.

ИИ направляет обращение к наиболее подходящим агентам, учитывая их специализацию и текущую нагрузку. Это не только улучшает эффективность распределения звонков, но обеспечивает агентам более равномерный поток работы, что увеличивает их общий уровень использования. В сочетании с прогнозной аналитикой и системами управления персоналом ICR способствуют оптимизации рабочих процессов и улучшению общей производительности контакт-центра.

Скорость ответа (Average Speed ​​of Answer, ASA)

Скорость ответа является критической метрикой для оценки эффективности контакт-центра. Почему? Приведем два простых факта:

• около 60% клиентов испытывают раздражение, когда ждут ответа оператора дольше 30 секунд;
• В 90% случаев клиенты отказываются от контакта, если им не отвечают в течение 60 секунд.

Инструменты искусственного интеллекта способны значительно улучшить показатель скорости ответа в контакт-центре. Одним из таких инструментов является прогнозирование спроса (Demand Forecasting). ИИ анализирует исторические данные о звонках и предусматривает пиковые периоды погрузки. Это позволяет менеджерам заблаговременно планировать дополнительный персонал и обеспечивать быстрый отклик на запросы клиентов, что значительно сокращает среднее время ожидания.

Дополнительно для улучшения ASA можно использовать чат-боты и голосовые боты, которые могут быстро обрабатывать базовые запросы клиентов без участия операторов. Автоматические помощники на базе ИИ способны мгновенно реагировать на типовые запросы, уменьшая нагрузку на живых операторов и позволяя им сосредоточиться на более сложных задачах. Это способствует значительному сокращению среднего времени ответа, улучшает общий клиентский опыт и эффективность контакт-центра. 

Влияние ИИ на основные показатели контакт-центра: выводы

Внедрение инструментов ИИ в работу контакт-центров значительно повышает их эффективность. Global Bilgi, ведущая украинская компания по аутсорсингу контакт-центра, активно использует эти технологии для улучшения обслуживания клиентов. Например, среднее время обработки (AHT) может быть значительно снижено благодаря использованию автоматизированных ответов и интеллектуальной маршрутизации вызовов. Инструменты прогнозной аналитики позволяют предусматривать пиковые нагрузки, что помогает лучше распределить ресурсы и снизить среднее время ответа (ASA). Анализ настроений клиентов также способствует улучшению клиентской удовлетворенности (CSAT) за счет персонализированного подхода и более эффективного решения проблем.

В будущем роль искусственного интеллекта в контакт-центрах будет только расти. Интеграция новейших технологий, таких как распознавание речи и расширенные возможности самообслуживания, поможет еще больше оптимизировать процессы и повысить эффективность работы. Внедрение ИИ в контакт-центры будет способствовать не только повышению качества обслуживания клиентов, но и снижению затрат, что является важным фактором конкурентоспособности на рынке.