1 октября 2012 г.

Голос клиента - Речевая аналитика при обработке отзывов клиентов.




Как отмечалось в одной из предыдущих статей, достаточно большое количество клиентов в настоящее время при общении с представителями компаний предпочитает высказывать свое мнение "голосом". В большинстве случаев в качестве точки входа при подобном общении выступают call-центры. Каким образом можно систематизировать и сделать пригодным для использования бизнесом содержание разговоров операторов с абонентами, в коих хранится огромный потенциал для повышения конкурентноспособности и развития компании?



Даже страшно представить сколько лет назад компании начали использовать бизнес-подразделения, которые известны нам как «call-центры». Сейчас же сфера применения call-центров существенно расширилась от проведения телефонных опросов потенциальных клиентов до реализации функции прямых продажи поддержки потребителей. Оставим в стороне вопрос о «целесообразности» применения call-центров для решения разных задач предприятий, поскольку разговор пойдет о том, как предоставить бизнесу дополнительные возможности быстрого и объективного анализа мнений/вопросов/требований абонентов к сервисам и продукции компании и оперативного реагирования на полученные результаты для повышения эффективности управления бизнесом.

«Полезность» call-центров во многих областях общепризнана и бизнес активно их использует, исходя из тех практик, которые существуют на рынке и приемлемы для компании. Но далеко не все представляют себе, каких результатов можно ожидать от более детального анализа речевой информации, получаемой при общении клиентов и операторов.
С первого взгляда затронутая тема может показаться надуманной. Неужели в современных системах, обслуживающих работу call-центров нет возможности для получения нужной аналитики? За столько-то лет, наверное, "выжали" все что можно...
Действительно, современный уровень развития техники позволяет создавать системы и комплексы, которые в достаточно широких пределах позволяют получать статистику работы как по отдельному сотруднику так и call-центру в целом – от количества дозвонов по каждому оператору до среднего времени ожидания клиентов и продолжительности самих разговоров.   

Но, как говорилось выше, речь сегодня пойдет о другом. Если вдуматься, то затронутая выше аналитика в большей части относится к вопросу производительности самого call-центра, что уже само по себе является хорошим знаком для рачительного хозяина. Но даже она не позволяет ответить на фундаментальный вопрос снижения издержек call-центров (и вместе в тем повышающего лояльность клиентов компании) - что нужно сделать для того, чтобы повысить долю FCR (First Call Resolution) - количество запросов, которые закрываются во время первого звонка абонента. Кроме того, call-центр не находится в вакууме и по ходу взаимодействует с различными департаментами компании, выполняя задачи бизнеса. В какой же мере данные call-центра могут быть так же использованы бизнесом для решения тактических и стратегических вопросов развития предприятия? И, если могут, то каким образом эти данные можно извлечь и проанализировать?

Проблемы
К сожалению, аналитические возможности большинства систем для call-центров, позволяют бизнесу, в лучшем случае,  ответить на вопрос «что произошло?», оставив компанию в неведении относительно другого извечного вопроса - «почему». Трудно, спорить с тем, что вопросы производительности любого департамента компании – это не риторический вопрос. Но с другой стороны, если посмотреть по сторонам, то можно отметить, что даже на ВАЗе в штатной комплектации можно уже приобрести не только подушку безопасности для водителя, но и коробку-автомат. Согласен с ироническими комментариями по этому поводу, мол весь цивилизованный мир давно на таких авто рассекает, но это лишь лишний раз доказывает нам то, что ничто не стоит на месте. И в наш автопром постепенно внедряются технологические решения, без которых его просто вынесут с рынка. Да, сложно, да со скрипом…но это диктуется конкуренцией на рынке. И никакое лобби здесь уже не поможет.
Аналогично и с решениями для call-центров. Да, современная аналитика, используемая при управлении call-центров, формировалась на протяжении многих лет, вместе с развитием самого направления. Постепенно они наращивали свои возможности как в части поддержки интеллектуального распределения вызовов группам операторов и службы маршрутизации звонков, так и интеграции с CRM-системами и системами управления инцидентами. Решения так же позволяют вести запись (полную или частичную) телефонных разговоров, которые в основном используются при урегулировании конфликтных ситуаций с абонентами (включая и судебные заседания). 



Наряду с этим открытыми остаются следующие вопросы, которые напрямую влияют на решение проблем абонентов и их лояльность к компании.
  1. Сложно определить качество предоставленных оператором услуг. Другими словами, конечный результат работы оператора остается во многих случаях за скобками. Да, звонок был принят, с абонентом поговорили. Но была ли решена проблема звонившего? Захочет ли он снова обратиться в вашу компанию? Смог ли оператор правильно ответить именно на тот вопрос, который интересовал абонента? Переключил ли оператор абонента на нужного специалиста компании? Дождался ли абонент, когда специалист снимет трубку (и был ли он на месте)? Некоторые call-центры для решения этой задачи перезванивают абоненту для выяснения его удовлетворенности.  Но и эта практика имеет ряд минусов (при средней эффективности всего 5%):
    • Этот звонок происходит с задержкой (зависит от занятости линий и количества звонков). И в том случае, если оператор неадекватно выполняет свои обязанности, за это время могут возникнуть проблемы и с другими абонентами, которые дозвонились к этому сотруднику, которого нужно оперативно отключить для выяснения причин подобного сбоя
    • Телефонную трубку никто не поднимает
    • Абонент элементарно не хочет отвечать на вопросы, мотивируя плохим настроением или нехваткой времени
  2. Содержание разговора остается неизвестным. В разговоре абонент может затрагивать различные аспекты работы компании, качество работы ее сотрудников, уровень сервиса и т.п. Данная информация, наверняка, будет проигнорирована оператором, поскольку у него другая задача, которую ему нужно решить строго в рамках установленного протокола, да еще в ограниченном временном интервале. Согласитесь, что при общении двух людей интонация тоже играет далеко не последнюю роль. И это влияет как на тональность информации, так и на лояльность говорящего к компании.
  3. Сложно выполнять контроль за операторами в оперативном режиме. К каждому оператору не представишь «надзирателя». К тому же нет никакой гарантии, что оставшись «без присмотра», оператор будет продолжать работать правильном ключе. В отсутствии регулярного контроля хорошо работать будет не столь большое количество людей, как хотелось бы. Согласен, что есть новички, которые входят в курс дела и постигают азы мастерства, но ведь есть и старожилы, которые просто уже не «напрягаются» для получения своей зарплаты. Ведь не всегда в качестве критерия денежной компенсации можно поставить объем проданной продукции, зачастую оперируют количеством принятых (или сделанных) звонков. При десятках операторов довольно сложно оперативно выследить тех, кто работает «спустя рукава».
  4. Сложно проверить выполнение оператором установленного протокола. Ведь зачастую, на работу операторов накладываются дополнительные протокольные «моменты», которых те должны неукоснительно придерживаться при общении с абонентами. Кроме того, при отработке входящих звонков по ряду практик, жестко фиксируется такой параметр как продолжительность разговора, дабы избежать долгого ожидания дозвонившихся в очереди и последующего их отключения. Дефицит времени может явиться источником неверной информации, которую оператор сообщит абоненту. 
  5. Бизнесу крайне сложно выявить реальные причины, побудившие клиента сделать звонок. Ведь при звонках операторы в лучшем случае, сделают отметку в соответствующее поле CRM или систему управления инцидентами, заполняя при этом только имеющиеся поля заранее определенными значениями (чтобы упростить последующую классификацию и обработку данных). Вопрос же точности и адекватности оценки проблемы звонившего полностью зависят от квалификации оператора (здесь трудно ожидать высококвалифицированного специалиста с достаточным опытом в требуемой области).
Рейтинг ошибок операторов call-центров

Часть наиболее распространенных ошибок, приведенных на рисунке, можно устранить через улучшение системы обучения сотрудников call-центра, другие – например, через применение социальных решений, которые хорошо себя зарекомендовали в области поддержки клиентов и обмена знаниями. Здесь же мы говорим о том, как можно в кратчайшие сроки выявить эти расхождения и максимально быстро их устранить.
Ведь технологии не стоят на месте и сегодня они предоставляют совсем по иному не только взглянуть на результаты работы call-центров, но и активно использовать содержимое самих разговоров, содержание которых остается покрытым мраком для бизнеса компаний.

Для того,  чтобы получить ответы на эти вопросы о первопричинах звонка, а так же массу сопутствующих аналитических данных, необходимо проанализировать записи разговоров операторов call-центров. Конечно же, это делается не в ручную, а автоматизировано с определением тональности высказываний говорящих и категоризации данных для оперативной передачи результатов анализа в бизнес-подразделения, на чем подробнее мы остановимся ниже.

Что такое речевая аналитика
Если кратко, то это возможность обработки записей разговоров операторов и абонентов с целью последующей их структуризации и проведение многомерного анализа.

Самое интересное в данном преобразовании является то, что, имея на входе информационный поток, который сложно использовать для привычных механизмов поиска и анализа, на выходе мы получает метаданные, которые пригодны для использования в качестве одного из источников при анализе голоса клиента.


Именно данный механизм предоставляет компаниям безграничные возможности не только по контролю за следованием операторами call-центра уставленных инструкций по общению с клиентами, но и  по выявлению скрытой информации, начиная с выявления основных тем, которые активно обсуждаются абонентами, заканчивая новыми тенденциями рынка и предотвращения попыток мошенничества со стороны недобросовестных клиентов.
Ведь автоматическая обработка разговоров и выявление характерных фраз абонентов, таких , например, как "кто-нибудь мне может ответить...", "я звоню уже третий раз...", "мне пришел счет...", "я хочу отказаться от услуг вашей компании...", "меня не устраивает...", "как я могу...",  вкупе с тональностью высказываний позволяет узнать безо всяких прикрас текущее положение дел во всей компании, поскольку эта информация идет не от абстрактных людей, а от тех, кто реально пользуется продукцией/сервисами компании, и, если народ звонит, то, скорее всего, не все спокойно "в датском королевстве".


Как отмечалось выше, в настоящее время имеются решения, которые позволяют выполнять записи разговоров полностью или частично, но в подавляющем большинстве случаев эти материалы используются лишь для урегулирования конфликтных ситуаций с абонентами.  
Рассматривая вопрос об источниках информации, используемых для анализа отзывов клиентов, в компаниях, активно применяющих call-центры,  необходимо так же включать в рассмотрение и данные, поступающие через данный канал.


Важность консолидации данных
Принимая во внимание, что по статистике 20% всех позвонивших абонентов так и не дожидаются общения со специалистом компании (в основном, из-за долгого времени ожидания), вероятнее всего, они предпочтут иные каналы общения с компанией (но уже с несколько подпорченным настроением и накипью негатива) – тот же раздел корпоративного портала по поддержке клиентов, электронные сообщения, корпоративные социальные группы (ежели таковые имеются). В контексте разговора не так важно какой именно путь предпочтут клиенты, а внимания заслуживает тот факт, что таким образом информация "расползается" по разным каналам (читай "источникам"), как те стулья, и найти способ кардинально изменить картину за короткий интервал времени не так то и просто. Только часть запросов пройдет через call-центр (причины могут самые разнообразные – долгое время ожидания ответа, грубость, низкая квалификация оператора, а так же причины, приведенные на инфографике.) Но задача существенно упрощается (в смысле анализа информации), если все эти источники подключить к системе анализа "голоса клиента", где решение для распознавания речи позволит внести свою лепту в качестве источника ценной информации. Конечно же, никто не говорит о том, что все остальные вопросы нужно решать "спустя рукава". Работу call-центра следует постоянно улучшать через внедрение лучших практик по обучению персонала, взаимодействию с сотрудниками других департаментов (в части того же обучения по продуктам и сервисам компании), а так же обмена знаниями.


Интеграция call-центра в организацию
Сегодня практически каждая крупная компания имеет не менее одного call-центра (банки, финансы, телеком, страхование), в котором работают сотни людей. Данное подразделение необходимо бизнесу для того, чтобы отвечать абонентам на вопросы о продуктах и сервисах, помогать решать проблемы клиентов, наконец, продавать продукцию потенциальным клиентам (этот список можно продолжать). И для нормальной работы этой структуры мало обеспечить односторонний канал поступления информации от бизнеса в колл-центр (информация по продуктам и сервисам, разъяснения от технических специалистов), необходимо так же наладить сбор и анализ данных, которые поступают в колл-центр со стороны абонентов, объединить ее с данными, собранными из других источников для полноценного анализа текущей ситуации для оперативного решения выявленных проблем клиентов, генерирующих интенсивный поток вызовов, отслеживать изменения в конъюнктуре и поиске новых возможностей для компании с целью повышения прибыли.   


Речевая аналитика как конкурентное преимущество компании

В результате анализа записей разговоров компании получают консолидированную картину о наиболее часто задаваемых вопросах, проблемах, с которыми сталкиваются клиенты с тем, чтобы решить возникающие коллизии на системном уровне и адресно направить эти данные для проработки в соответствующие департаменты вместе с поручениями для того, чтобы затем спросить «а, собственно, почему?».
Цели у бизнеса могут быть самыми различными. Но коль мы говорим о call-центрах, кои являются "родимыми пятнами" больших компаний, акции многих из которых торгуются на биржах, то здесь вряд ли мы ошибемся, предположив, что конечной целью таких компаний является увеличение прибыли. В зависимости от отрасли, текущей ситуации на рынке, данная цель может достигаться различными способами, например, снижением издержек и себестоимости продуктов, увеличением объема продаж за счет вывода на рынок новых продуктов и сервисов. Каждый из этих способов быть достигнут различными путями. Но в каждом из них постоянной составляющей является лояльность клиентов, которые выражают готовность проголосовать рублем за то, что делает ваша компания.  что должно иметь определяющее значение для всех уровней управления компанией. И call-центр здесь является чем-то вроде "передовой", первой линией "обороны", принимающей отзывы клиентов по качеству продукции, вопросы по набору сервисов, негатив по навыкам работы специалистов компании. Согласитесь, что крайне сложно отслеживать постоянно меняющийся вкус и ожидания клиентов к набору и качеству услуг/продуктов компании, если не анализировать их мнение, не обсуждать их предложения и претензии. Практика показывает, что представления самого бизнеса о том, что по тому или иному поводу думают клиенты на самом деле сильно отличаются от реалий. И без обратной связи здесь никак не обойтись. И речевая аналитика открывает перед компаниями практически неограниченные возможности в плане повышения эффективности работы как самого call-центра и его взаимодействии с другими департаментами компании, но и перспективы по улучшению качества процессов, совершенствованию продукции и выпуска новых типов товаров, согласно ожиданиям клиентов и результатам конкурентного анализа рынка, выявление успешности проведения маркетинговых кампаний.


  • Менеджеры колл-центров могут быстро и своевременно выявлять суть разговоров с абонентами и причины звонков, что позволяет повысить качество их обработки и снизить отток клиентов за счет смещения акцентов в обучении сотрудников и, как следствие, повышение доли проблем, решаемых при первом звонке.
  • Менеджеры могут проконтролировать следование операторами установленных сценариев обработки вызовов.

Это применимо как с собственным call-центрам, так и для вариантов, когда данные услуги оказываются на принципах аутсорсинга.


  • Отделы маркетинга, могут отслеживать свои позиции относительно конкурентов на рынке. Выявляются причины, которые побуждают клиентов покинуть компанию, определить возможные шаги по предотвращению данного шага, узнать реакцию клиентов на рекламную компанию по новому продукту. Решение позволяет быстро прослушать наиболее релевантные записи, относящиеся к требуемой категории, не теряя время на поиск.
  • Производственный отдел может получить сводку по основным проблемам существующих продуктов, пути их улучшения, узнать ожидания и настроения клиентов.
  • Кроме того, речевой анализ обеспечивает своевременное уведомление менеджмента о возникновении проблем в сфере бизнес-операций, поскольку call-центры обрабатывают все клиентские запросы независимо от того, какой из отделов компании явился «виновником» шквала звонков. Она контролирует производительность всех подразделений по работе с клиентами и оценивает степень удовлетворенности последних бизнес-процедурами и политикой компании.
  • Нельзя обойти стороной и репутационные риски, которые являются вотчиной отделов по управлению рисками, когда речевая аналитика уже на ранних этапах позволяет выявить резкий рост негатива клиентов, вызванного промахом компании или же умелым шагом конкурентов. 
  • Здесь же службы безопасности могут получить информацию о ложной информации, которая была запущена на рынок с целью дискредитации компании, ее руководителей, продукции и имиджа. 
  • Так же данный механизм могут привлекать службы по борьбе с мошенничеством, занимаясь даже поиском конкретных людей, предотвращая тем самым убытки для компании.
Так в качестве примера можно привести опыт использования решения по речевой аналитике в страховой компании, которая стремилась повысить эффективность работы своей call-центра за счет определения реальных причин звонков клиентов, улучшения обучения операторов и снижения риска возникновения санкций со стороны судебно-правовых органов. 
Результаты превзошли все ожидания: мало того, что использование приложения речевой аналитики полностью удовлетворило потребности компании (так количество повторных звонков снизилось на 40-50%), в течение первых 3-х месяцев оно позволило обнаружить 11 мошенников. Это позволило не только сохранить компании деньги, но и послужило руководству сигналом о том, что необходимо улучшить сервисные процедуры  и переобучить персонал.
Кроме того, речевой анализ показал необходимость обучения операторов для повышения   эффективности перекрестных продаж.

Таким образом, речевая аналитика позволяет компаниям по иному подойти к вопросу организации и повышению эффективности работы не только самих call-центров, но и компании в целом. С применением данной технологии call-центры становятся равнозначным звеном в структуре компании, находящимся на "передней линии" общения с клиентами и интегрированном с другими департаментами в деловые процессы по обработке информации, улучшению качества продуктов и сервисов, выявлению новых тенденций и ожиданий абонентов, внося свой посильный вклад как в дело повышения лояльности клиентов к бренду компании, так и обогащения знаниями и повышения корпоративной культуры по работе с отзывами потребителей.