Банки все чаще обращаются к облачным решениям для организации контакт-центров, отмечает MCN Telecom в своем блоге. Облачные технологии позволяют быстро масштабировать ресурсы и интегрировать новые функции, такие как омниканальность и речевая аналитика. В данном проекте партнером оператора стал банк, специализирующийся на предоставлении лизинговых продуктов и корпоративного кредитования.
В последние годы банк значительно нарастил клиентскую базу, в результате чего увеличилось количество запросов, связанных с оформлением сделок, расчётом графиков платежей и сопровождением существующих договоров. Обслуживания клиентов велось преимущественно по телефону. Однако в банке пришли к выводу, что в условиях растущего потока обращений такой подход стал неэффективным, в том числе из-за отсутствие речевой аналитики и омниканальных возможностей — это ограничивало возможности для анализа данных и оптимизации процессов.
Запросом банка стала принципиально иная организация контакт-центра. Рассматривались различные варианты модернизации —от улучшения существующей локальной инфраструктуры до полного перехода на облачные решения. В целом требовалась более гибкая системы, которая была бы готова к дальнейшему росту. В итоге в банке выбрали облачный омниканальный контакт-центр как наиболее адаптивное и экономически эффективное решение.
Подготовка и внедрение
MCN Telecom предложил комплексный продукт, включающий современный омниканальный контакт-центр, интегрированный с существующей CRM, платформой для расчёта лизинговых платежей и системой документооборота. Новая система дала возможность обрабатывать обращения через все популярные каналы связи, включая телефон, онлайн-чаты, электронную почту и мобильное приложение.
Клиенты сами выбирали удобный способ взаимодействия с банком:
- Телефонные звонки остались основным каналом для срочных вопросов, требующих немедленного реагирования.
- Онлайн-чаты и электронная почта стали активно использоваться для консультаций по новым продуктам и запросов на пролонгацию договоров, что позволило снизить нагрузку на телефонных операторов.
Запросы автоматически распределяются между консультантами по направлениям, что значительно ускоряет процесс их обработки. Например, обращения по новым продуктам направляются к специализированным консультантам, в то время как вопросы по пролонгации договоров обрабатываются отдельной командой. Это позволило сократить время ожидания клиентов.
Одним из ключевых элементов новой системы стала интеграция речевой аналитики на базе искусственного интеллекта (ИИ). Речевая аналитика анализирует телефонные разговоры. Алгоритмы ИИ уже обучены и способны выявлять паттерны в обращениях, что позволяет банку не только решать текущие проблемы, но и разрабатывать новые продукты, ориентируясь на реальные запросы клиентов. Например, анализ обращений помог выявить высокую заинтересованность в новых лизинговых продуктах, что подтолкнуло банк к разработке и запуску соответствующих предложений.
Итоги внедрения
Запуск омниканального контакт-центра от MCN Telecom позволило банку значительно улучшить основные показатели эффективности работы с клиентами. Среднее время обработки обращений сократилось на 38% за первые же шесть месяцев за счет автоматизации процессов распределения запросов и интеграции с CRM. Это позволило значительно ускорить обработку данных.
Точность расчетов также повысилась. Теперь все они производятся автоматически.
Ежемесячно сотрудники контакт-центра теперь обрабатывают до 20 тыс. обращений, что на 25% больше по сравнению с предыдущим периодом.
Уровень удовлетворенности клиентов вырос на 30%. Это также видно по отзывам и снижению числа повторных обращений. Показатели удовлетворенности клиентов отслеживаются через регулярные опросы и анализ обратной связи.
Автоматизация обработки данных освободила до 25% рабочего времени сотрудников, позволив им сосредоточиться на решении более сложных задач, таких как разработка индивидуальных решений для крупных клиентов.
Система также анализирует обращения с помощью ИИ, что способствует повышению лояльности и росту объемов привлеченных сделок. Анализ данных позволяет банку лучше понимать потребности клиентов и реагировать на них более оперативно и точно.
В банке планируют расширять дальнейший функционал системы за счет внедрения более продвинутых аналитических инструментов и также рассматривает возможность использования дополнительных инструментов ИИ для более глубокой аналитики клиентских данных и прогнозирования спроса.
Фото: MCN Telecom