Вплив ШІ на показники контакт центру: покращуємо ефективність з Global Bilgi

Світ клієнтського сервісу за останні декілька років зазнав значних змін. Цьому посприяли, серед іншого, такі фактори як глобалізація бізнесу, розвиток хмарних технологій, поширення смартфонів та Інтернету. Очікування клієнтів щодо обслуговування швидко зростають, а разом з тим зростає відповідальність контактних центрів, як першої ланки комунікації з компаніями. Як відповідати очікуванням клієнтів та зберігати конкурентоспроможність?

На щастя, у нас з’явився Штучний Інтелект. І не просто з’явився, а увірвався у сферу обслуговування, щоб трансформувати буденний сервіс! Разом з експертами з Global Bilgi, компанії-лідера українського ринку аутсорсингу контакт-центрів, розповідаємо про вплив ШІ на основні показники ефективності контактних центрів.

Що таке «ефективний контакт-центр»?

Ефективність контакт-центру визначається його здатністю забезпечувати високий рівень обслуговування клієнтів, одночасно оптимізуючи використання ресурсів. Це включає в себе такі показники, як середній час обробки звернень (AHT), рівень задоволеності клієнтів (CSAT), час очікування відповіді та коефіцієнт розв'язання проблем з першого звернення (FCR). Ефективний контакт-центр не лише швидко реагує на запити, але й забезпечує якісне та персоналізоване обслуговування, яке підвищує лояльність клієнтів.

Ключовими факторами, що впливають на ефективність контакт-центру, є налагоджені внутрішні процеси, управління персоналом та використання сучасних технологій, таких як системи на основі штучного інтелекту. Таким чином, ефективність контакт-центру залежить від комплексного підходу до управління, який включає технічні, організаційні та людські ресурси.

Вплив ШІ на ефективність контакт-центру

Global Bilgi є експертом у сфері ефективної роботи контакт-центрів, надаючи послуги аутсорсингу контакт-центру понад 15 років. Компанія активно впроваджує штучний інтелект у свої рішення, що дозволяє значно покращити ключові показники ефективності. Давайте розглянемо, як саме інструменти ШІ впливають на основні метрики контакт-центру, допомагаючи досягти нових висот продуктивності та якості обслуговування клієнтів.

Середній час обробки (Average Handle Time, AHT)

Середній час обробки є важливою метрикою, що вимірює тривалість взаємодії оператора з клієнтом. Вона включає фактичний час розмови, час утримання та будь-яку роботу після виклику, необхідну для завершення взаємодії з клієнтом. Нижчий середній час обробки  означає, що оператори можуть обробляти більше звернень протягом заданого періоду, тим самим збільшуючи пропускну здатність контакт-центру.

Чат-боти та голосові боти зі штучним інтелектом можуть значно покращувати показник AHT, беручи на себе типові та повторювані запити. Крім того ШІ може автоматизувати процеси постобробки звернення, такі як внесення даних в CRM-систему, генерування електронних листів, автоматичне заповнення заявок тощо.

Рівень задоволеності клієнтів (Customer Satisfaction, CSAT)

Інструменти ШІ, такі як чат-боти та віртуальні асистенти, значно впливають на показник клієнтської задоволеності (CSAT). Вони забезпечують цілодобову підтримку, швидко відповідаючи на запити клієнтів і вирішуючи їхні проблеми в режимі реального часу. Це зменшує час очікування і підвищує задоволеність клієнтів, оскільки їхні питання обробляються ефективно та без затримок. Крім того, ці інструменти можуть надавати персоналізовані відповіді на основі аналізу даних про клієнтів, що покращує загальний досвід взаємодії з компанією.

Ще один важливий інструмент – це аналіз настроїв (Sentiment Analysis). Використовуючи технології обробки природної мови (NLP), ШІ аналізує емоційне забарвлення голосу  клієнтів під час взаємодії, що дозволяє агентам оперативно реагувати на негативні настрої та коригувати свій підхід для поліпшення досвіду клієнтів. Таким чином, інтеграція ШІ в контакт-центри сприяє значному покращенню показника CSAT, забезпечуючи ефективну і персоналізовану підтримку клієнтів.

Розв'язання проблем з першого звернення (First Call Resolution, FCR)

Зізнаймось, всім нам дуже хотілося б, щоб при першому зверненні в контактний центр нам надали вичерпну відповідь на питання, або допомогли вирішити проблему, яка виникла. Саме тому показник FCR є надважливим для задоволеності клієнтів та їхньої лояльності.

Не менш важливою ця метрика є для контактних центрів, адже чим менше повторних звернень, тим вища продуктивність операторів та операційна  ефективність. І тут немає нічого більш важливого, ніж інструменти аналітики на базі ШІ.

Чому виникають повторні звернення? Якої інформації не вистачає клієнтам? Проблема у великому навантаженні чи в недостатній кваліфікації операторів? На всі ці запитання дає відповідь інтелектуальна аналітика.
ШІ може автоматично аналізувати записи розмов для виявлення часто повторюваних питань і проблем, з якими стикаються клієнти. Цей аналіз допомагає виявити основні причини незадоволеності клієнтів та дозволяє агентам підготуватися до розв’язання цих питань ще під час першого дзвінка.

Також ШІ може аналізувати всю історію взаємодії клієнта з компанією, включаючи попередні дзвінки, електронні листи, чати та інші канали. Це дозволяє агентам мати повне уявлення про проблему клієнта і надавати більш точну та комплексну допомогу під час першого контакту, що підвищує FCR.

Рівень використання операторів (Agent Utilization Rate)

Рівень використання агентів визначає, який відсоток робочого часу операторів витрачається на продуктивну роботу. Зазвичай, щоб тримати цей показник в таргеті, в контактних центрах використовуються прогнозна аналітика навантажень та інструменти WFM (англ. Workforce Management – керування робочою силою). Однак з появою та швидким розвитком ШІ з’явився ще один інструмент, який значно покращує рівень використання операторів, а саме інтелектуальна маршрутизація викликів (Intelligent Call Routing).

Intelligent Call Routing (ICR) – це більш просунута, в порівнянні зі звичайними ACD, система маршрутизації дзвінків, яка використовує штучний інтелект (ШІ) та машинне навчання (ML) для прийняття кращих рішень про те, кому направити дзвінок. ICR враховує широкий спектр факторів, таких як: 

• Історія взаємодії з клієнтом;
• Поточний емоційний стан клієнта;
• Тип запиту (технічна підтримка, скарги на рахунок, замовлення);
• Наявність вільних операторів;
• Мова клієнта тощо.

ШІ направляє звернення до найбільш відповідних агентів, враховуючи їхню спеціалізацію та поточне навантаження. Це не лише покращує ефективність розподілу дзвінків, але й забезпечує агентам більш рівномірний потік роботи, що збільшує їх загальний рівень використання. У поєднанні з прогнозною аналітикою та системами управління персоналом ICR сприяють оптимізації робочих процесів і покращенню загальної продуктивності контакт-центру.

Швидкість відповіді (Average Speed of Answer, ASA)

Швидкість відповіді є критичною метрикою для оцінки ефективності контакт-центру. Чому? Наведемо два прості факти:

• близько 60% клієнтів відчувають роздратування, коли чекають відповідь оператора довше 30 секунд;
• в 90% випадків клієнти відмовляються від контакту, якщо їм не відповідають протягом 60 секунд.

Інструменти штучного інтелекту (ШІ) здатні значно покращити показник швидкості відповіді у контакт-центрі. Одним із таких інструментів є прогнозування попиту (Demand Forecasting). ШІ аналізує історичні дані про дзвінки та передбачає пікові періоди навантаження. Це дозволяє менеджерам завчасно планувати додатковий персонал та забезпечувати швидкий відгук на запити клієнтів, що значно скорочує середній час очікування.

Додатково для покращення ASA можна використовувати чат-боти та голосові боти які можуть швидко обробляти базові запити клієнтів без участі операторів. Автоматичні асистенти на базі ШІ здатні миттєво реагувати на типові запити, зменшуючи навантаження на живих операторів й дозволяючи їм зосередитися на більш складних завданнях. Це сприяє значному скороченню середнього часу відповіді, покращує загальний клієнтський досвід та ефективність контакт-центру. 

Вплив ШІ на основні показники контакт-центру: висновки

Впровадження інструментів ШІ в роботу контакт-центрів значно підвищує їх ефективність. Global Bilgi, провідна українська компанія з аутсорсингу контакт-центру, активно використовує ці технології для покращення обслуговування клієнтів. Наприклад, середній час обробки (AHT) може бути значно знижений завдяки використанню автоматизованих відповідей та інтелектуальної маршрутизації викликів. Інструменти прогнозної аналітики дозволяють передбачати пікові навантаження, що допомагає краще розподілити ресурси та зменшити середній час відповіді (ASA). Аналіз настроїв клієнтів також сприяє покращенню клієнтської задоволеності (CSAT) за рахунок персоналізованого підходу та більш ефективного розв’язання проблем.

У майбутньому роль штучного інтелекту у контакт-центрах лише зростатиме. Інтеграція новітніх технологій, таких як розпізнавання мовлення та розширені можливості самообслуговування, допоможе ще більше оптимізувати процеси та підвищити ефективність роботи. Впровадження ШІ в контакт-центри сприятиме не лише підвищенню якості обслуговування клієнтів, але й зниженню витрат, що є важливим фактором для конкурентоспроможності на ринку.