Юлия
Вдовина

директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах компании BSS

В период пандемии и всеобщего перехода на дистанционный режим работы контакт-центры оказались для многих команий единственным каналом взаимодействия с покупателями и заказчиками. Нагрузка на них возросла, что стало серьезным вызовом. Разрешить эту проблему оказалось возможным только за счет использования высокотехнологичных средств автоматизации, использующих искусственный интеллект. Об этом Юлия Вдовина, директор по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах компании BSS рассказала обозревателю проекта Vision Якову Шпунту.

Карьера

Окончила Калининградский Государственный Технический Университет (2001) и MBA Академии Народного Хозяйства при Правительстве РФ (2003).

Свою трудовую деятельность начала в компании МТС (2001), где занималась управлением проектами по развитию взаимоотношений с клиентами.

В период 2005-2021 года работала в АО "Альфа-Банк". Вначале как руководитель проектов по развитию систем самообслуживания. Год спустя возглавила отдел поддержки и развития дирекции по обслуживанию клиентов. С 2007 по 2013 гг. в должности начальника управления развивала бизнес-процессы обслуживания и продаж, отвечала за внедрение технологий для физлиц во всех точках взаимодействия с клиентами (отделения и контактный центр). С 2014 возглавила дирекцию по процессам внутри блока "Розничный бизнес", а с 2017 года параллельно выполняла функции антикризисного управляющего контактным центром банка, как и.о. директора Центра поддержки клиентов. В период с 2019 по 2021 гг. в качестве руководителя дирекции развития и сопровождения блока цифрового бизнеса занималась внедрением инновационных технологий и новых процессов дистанционного обслуживания и продаж. В 2021 году, работая в KPMG, занималась оптимизацией процессов в банке, входящем в ТОП-10.

С ноября 2021 года является директором по продукту цифровизации клиентского сервиса в дистанционных каналах в компании BSS.

Давайте вначале определимся в каких отраслях сейчас наиболее востребованы контакт-центры?

Контактные центры востребованы в областях, где общение с клиентами является частью бизнес-процесса. Если компания строит свои отношения с клиентами на доверии, то у клиента всегда должна быть возможность позвонить, а в современном цифровом мире – написать в компанию.

Если же говорить об отраслях, в которых без контактных центров сегодня не обойтись, то это, в первую очередь, банки, телеком, розничная торговля, страхование, предоставление государственных услуг.

Сегодня на слуху омниканальность для контакт-центров, сочетание голосового и текстового каналов. Можно подробнее о данной тенденции?

Сейчас мы наблюдаем изменение самой концепции использования контактных центров. Клиенты предпочитают сами находить информацию, разбираться с продуктами/услугами. Только в случае если им это не удается или процесс идет нештатно, они обращаются в компанию. Зачастую общение клиента с компанией идет в разных каналах, иногда одновременно. Именно в этот момент очень важен принцип омниканальности в обслуживании. Важна передача контекста при переходе клиента между каналами.

Например, клиент начал переписываться, что-то не понял, решил уточнить голосом и позвонил. Голосовой робот должен знать о чем была переписка, и продолжить обслуживание именно с того момента, на котором остановился клиент. При необходимости он может переключить клиента на оператора, который просто продолжит уже начатую с клиентом беседу, так как для этого весь контекст у него так же будет. Принцип омниканальности как раз и заложен в решения BSS.

Еще один тренд, характерный современным контактным центрам – это рост количества коммуникаций в чатах. При этом общение в чатах сейчас происходит и в формате текста, и с помощью голосовых сообщений, которые могут стать одной из наиболее востребованных форм коммуникации.

Три-четыре года назад компании активно начали внедрять решения, позволяющие общаться с клиентами с помощью текстовой переписки в мессенджерах, на сайтах или в мобильных приложениях. Компании, внедряя такой подход, расчитывали на экономию при переводе обслуживания из звонков в чаты. Ведь оператор одновременно может говорить только с одним клиентом, а переписываться с 3-4-мя.

Но реальность оказалась несколько иной. Во-первых, открыв канал обслуживания в чатах, компании получили увеличение трафика в 1,5-2 раза. И это связано с тем, что ранее люди, которые не любят звонить не обращались в контакт-центр (КЦ), а получив удобный для них канал коммуникации, стали обращаться для решения своих вопросов. Во-вторых, время обслуживания диалога в чате превышало звонок в среднем в три раза – клиенты отвечали на уточняющие вопросы не сразу, как на звонке, вопросы были более сложными и требующими глубокой экспертизы.

Как показывает наша статистика, решение вопроса при голосовом обращении занимает 3-4 минуты, а при использовании чата – уже не меньше 10 минут, скорее всего, даже больше. При этом уже сейчас количество обращений клиентов в голосовом и в текстовом канале рапределяются примерно 50/50. А если компания обеспечивает хороший уровень сервиса, то и срочные вопросы клиенты вполне решают в текстовом чате.

Данное обстоятельство стало серьезным вызовом для сферы КЦ: рост коммуникаций за счет канала чата нес необходимость серьезных вложений. Компании вынуждены были брать фокус на цифровизацию обслуживания.

Было ли определяющим на эту сферу влияние пандемии?

Наступившая в 2020 году пандемия сформировала необходимость быстроты реагирования на изменения рынка. Мир ускорился, люди на удаленке стали решать несколько вопросов одновременно. Появилась необходимость в чатах озвучки вопросов голосом, ведь это быстрее позволяет донести до оператора свою потребность. И если раньше такая коммуникация была присуща в основном поколению Z, молодым людям, родившимся после 1995 года, то сейчас все больше представителей более старших поколений предпочитают надиктовывать вопросы.

Но и здесь все не так просто – так как коммуникация с банками связана с денежными вопросами, клиенты хотят, чтобы их переписка с банком была доступна им в виде транскрибированного текста. Чтобы в любой момент можно было прочитать всю историю коммуникации и найти нужную информацию.

Для предоставления клиенту подобного сервиса необходимо использовать полный технологический стек. И как показывает опыт развития компаний лидеров рынка – данный стек должен быть представлен решением от одного вендора.

Предвидя данную тенденцию рынка, BSS уже несколько лет предлагает своим клиентам полный стек решений собственной разработки.

Но, пожалуй, самое главное, что следуюет отметить: многие осознали, что достижение высокого уровня сервиса невозможно без использования речевых технологий, которые позволяют хорошо узнать своего потребителя. А ведь без этого невозможно ни удержать клиента, ни увеличить его жизненный цикл. Именно поэтому в период пандемии вырос практический интерес к внедрению речевых технологий в розничной торговле и финансовой сфере, которые активно используют дистанционный канал обслуживания.

Насколько остро стоит задача автоматизации работы сотрудников контакт-центров в условиях роста нагрузки на них в период пандемии?

Тема автоматизации работы сотрудников контактного центра всегда была востребована, так как это одно из самых затратных направлений для компаний. Пандемия вмешалась и здесь, поставив несколько иной фокус – как справиться со всплесками нагрузки (обращений клиентов). И здесь актуальными становятся быстрота реагирования/настройки систем, использование роботов для сбора и предоставления информации, анализ поступающего трафика и оперативная выработка решений.

Сейчас внедрение ряда решений с использованием ИИ встречает некоторое разочарование. Относится ли это к тем решениям, которые применяются в контакт-центрах?

Решения для контактных центров с использованием ИИ очень быстро развиваются и совершенствуются. Создаются математические модели, которые эффективно используются для обслуживания клиентов, сбора и анализа информации. ИИ позволяет нам все больше узнавать нашего клиента, попадать с большей вероятностью в его потребности, а так же персонифицировать обслуживание.

Сейчас технологии, применяемые в контактных центрах, помогают выстраивать бесшовный клиентский опыт на всем жизненном цикле клиента. Т.е. контактные центры из подразделения операционного обслуживания переформатируются в часть бизнес-процесса организации, где аккумулируются основные данные о клиенте, его знание. Без использования инновационных технологий это точно было бы не возможным. И клиенты это замечают, видя, что использование роботов ускоряет обслуживание.

Сегодня многие компании предлагают голосовых роботов и виртуальных ассистентов. В чем уникальность решения BSS?

Наша уникальность на рынке в комплексном подходе. Мы предлагаем нашим заказчикам не просто технологию или ИТ-систему, а решение бизнес-задач под ключ. При этом используем преобразование речи в текст и обратно (Speech-to-Text и Text-to-Speech), самые новейшие тенденции в области общения на естественном языке (Natural Language Understanding), обработку диалогов (Dialogue Processing). Для построения полнофункционального обслуживания возможно использование и речевой аналитики, и биометрии.

Помогает приносить бизнес-результат во внедрениях BSS полный стек решений собственной разработки. Именно он позволяет избежать эффекта "лоскутного одеяла" в IT-ландшафте. Все наши речевые продукты объединены в омниканальную диалоговую платформу Digital2Speech. В результате получаем решение по автоматизированному обслуживанию, которое по оценке конечных пользователей не уступает обслуживанию через оператора.

Помимо нашего опыта заказчики получают инструмент для понимания паттернов поведения своих клиентов. И это в свою очередь позволяет им оперативно улучшать продуктовые линейки, развивать отношения с клиентами, увеличивать их срок жизни в компании.

Голосовые ассистенты требуют обучения. Насколько этот процесс длительный и сложный? Используются ли в решениях BSS какие-то ноу-хау, позволяющие сократить и облегчить этот процесс?

Все зависит от используемых технологий, выстроенной архитектуры, опыта. Кто-то месяцами настраивает несколько тематик/интентов, вручную формирует наборы (data set) для обучения систем. При этом для разметки датасетов снимает подготовленных операторов с обслуживания клиентов. Этот подход устарел.

Мы же, используя российский и международный опыт, базовые компоненты при разработке технологического стека, можем создать голосового ассистента и оперативно вывести его в продуктивную эксплуатацию. Это оказалось наиболее востребованным в марте 2020 года, когда нагрузка на контакт-центры росла лавиннобразно, но при этом привлечь новых операторов возможности не было. Встала задача резко нарастить скорость обучения, и ее удалось решить. Сейчас за день удается сделать то, на что раньше требовалось полгода.

Например, у нас был опыт, когда у заказчика в период резких изменений локдауна возникла необходимость обработки пиковой нагрузки обращений граждан. Контактные центры не справлялись с нагрузкой, очереди на линии росли на глазах, операторы не успевали. Автоматизация с помощью робота стала единственным решением. Нам удалось за 46 часов от момента принятия решения, до приема первых обращений развернуть голосовой бот, который собирал более 20-ти видов данных от клиента в автоматическом режиме. При пропускной способности в 300 одновременных вызовов он обрабатывал более 10 тыс. заявок в сутки.

Если говорить о нашем ноу-хау, то это прежде всего использование последних достижений в области ML и AI в своих собственных решениях по распознаванию речи, пониманию естественного языка и воспроизведению текста в речь, а так же сильная команда с группой аналитиков данных и диалогового моделирования. В их развитие мы вложили весь свой опыт. Также мы используем серьезные вычислительные мощности для обучения нейросетей.

Сегодня многие участники рынка активно используют облачные ресурсы, но этот путь не всех заказчиков устраивает. У многих есть опасения выводить данные, подпадающие под требования законодательства о защите персональных данных, банковской или врачебной тайны, вовне компании. Наши системы могут работать как в облаке, так и внутри инфраструктуры заказчика, внутри его защищенного контура, который прошел все процедуры на соответствие требованиям регуляторов.

Главным же препятствием в ходе реальных проектов оказываются сложные и длительные процедуры согласования с разными подразделениями заказчика. И чем крупнее организация, тем более остро стоит данная проблема, на решение которой уходят недели и даже месяцы. С другой стороны, за этими согласованиями скрывается соблюдение требований законодательства и отраслевого регулирования, особенно это актуально для финансовой сферы, телекома и государственных учреждений.

Насколько хорошо показывают себя самообучающиеся системы? Сколько времени занимает процесс обучения?

Если самообучение опирается на выстроенные процессы, использование сложных математических моделей, огромные массивы знаний/данных, то использование его эффективно. В нашем случае робот, например, учится на разговорах клиентов с операторами. При этом очень важно, что это разговоры лучших операторов, подтвержденные подразделением качества компании. В противном случае робот в какой-то момент может начать предоставлять некорректные данные или вообще начать ругаться, в том числе и с использованием нецензрных выражений. Еще один хороший пример самообучения – это использование в обслуживании суфлера. Когда оператор получает подсказки по диалогу с клиентом и может дать обратную связь по попаданию в интент/тему.

А вот если подход не продуман и системы самообучения выставлены на фронт – то это может привести к отрицательным последствиям. Робот, например, решит не давать ответы, а все обращения клиента по одной или нескольким тематикам маршрутизировать для обслуживания на оператора. Если КЦ к такому повороту не готов, то это превратится в неконтролируемый процесс с негативным резонансом у клиентов. Такой клиентский опыт явно не принесет успеха.

Проводит ли BSS адаптацию своих решений под нужды различных отраслей или всем предлагается нечто универсальное? Если такая адаптация делается, то в чем она заключается?

Прежде всего у BSS есть коробочные отраслевые решение, которые удовлетворяют потребностям заказчиков каждой конкретной отрасли, в том чиле банковского и страхового сектора. В эти решения мы вложили лучший опыт наших клиентов и самые востребованные кейсы.

Но некоторая адаптация все равно необходима, так как клиенты наших заказчиков даже в одной отрасли очень разные. У них разные потребности, разные паттерны поведения, а главное разные ожидания. Если мы говорим о роботах, то мы дообучаем систему на клиентских кейсах, выстраиваем клиентское обслуживание в зависимости от нюансов бизнеса и сегментов клиентов. Если внедряем речевую аналитику – здесь адаптация в основном в кастомизации отчетов и дашбордов.

На какой выигрыш в производительности работы сотрудников контакт-центров стоит рассчитывать при внедрении решений от BSS? Каков срок возврата инвестиций (ROI) для такого проекта?

Все зависит от зрелости процессов внутри компании. Если компания много лет выстраивала свои процессы, оптимизировала, находила новые возможности, обучала своих клиентов, то увеличение производительности на 5-10% будет очень хорошим результатом. Если компания больше была сфокусирована не на процессах контактных центров – то эффект будет значительно выше. Например, в банковской сфере стандартным отраслевым уровнем автоматизации является 40-60%.

Но далеко не все сейчас сводится к экономии. Речевые технологии позволяют удерживать клиентов, которые решили уйти к конкурентам, повышать конверсию продаж, увеличивать клиентскую базу. Роботы позволяют автоматизировать рутинные операции и высвобождать время на консультацию клиента по более сложным вопросам. Помогают клиентам глубже погружаться в преимущества продукта, что так же повышает конверсию и увеличивает срок жизни клиента в компании. И именно здесь самый большой потенциал подобных проектов.

Если же говорить о ROI, то внедрение самого сложного работа с интеграцией с технологическим ядром компании или речевой аналитики окупается менее чем за год. Хотя есть своя специфика, в том числе и внутри одной отрасли.

Читайте также

Истории успеха

Отзывы и мнения

Говорят эксперты

Технологии