Naumen

Контакт-центр сети «Спортмастер» ежемесячно обрабатывает более 500 тыс. обращений клиентов, которые поступают из чатов, мессенджеров, почты, социальных сетей и по телефону. Данные о звонках и сообщениях, а также статусах операторов для формирования прогноза нагрузки и графиков работы система Naumen WFM получает из внедренной в «Спортмастере» коммуникационной платформы Naumen Contact Center.

Решение строит график работы на ближайший месяц за 20 минут. При этом алгоритм учитывает навыки специалистов и их предпочтения по дням работы. Сотрудники получают доступ к расписанию и возможностям обмена сменами с коллегами в мобильном приложении Naumen WFM. Руководители в свою очередь могут использовать систему для оценки пунктуальности операторов в режиме реального времени. В ходе проекта был также ускорен процесс расчета заработной платы: в системе формируется табель с фактически отработанным временем и типом активностей, в которых в течение дня принимали участие специалисты контакт-центров.

Как отметила Екатерина Гречанник, директор департамента клиентского сервиса «Спортмастер», перед компанией стояла задача не только автоматизировать построение графика, но и усовершенствовать работу с операторами и подрядчиками. Благодаря внедрению Naumen WFM на 10% сократили время на расчет данных для аутсорсинговых контакт-центров и на 5% улучшили показатели соблюдения расписания операторами.

Чат-бот и голосовой помощник в Мосэнергосбыте оказывают клиентскую поддержку по целому ряду вопросов: оплате электроэнергии, вызову служб и специалистов, поиску контактов, работе в личном кабинете, заключению договоров и другим. Интеграции с внутренними системами позволяют роботам без привлечения оператора принимать показания счетчиков, сообщать актуальное состояние баланса, вносить изменения в данные клиента или оформлять льготы. В текстовых каналах (чатах на сайте, в мобильном приложении, Telegram, «Вконтакте» и «Яндекс Алисе») бот обслуживает клиентов по 182 сценариям, при этом выделяет 202 тематики, в «голосе» — по 80 сценариям в рамках 89 тематик. Автоматизация обработки входящих обращений помогла компании ускорить обслуживание, остановить рост операторского штата и снизить операционные издержки. Так, благодаря внедрению ботов только в рамках сбора показаний счетчиков Мосэнергосбыт ежегодно экономит до 31 млн руб., поскольку привлекает к задаче на 63 специалиста контакт-центра меньше.

Бот-коллектор обзванивает базу должников Мосэнергосбыта, чтобы напомнить о задолженности, актуализировать статус долга и зафиксировать причину неоплаты для дальнейшей работы с клиентом. Робот решает вопросы, связанные с долгами, по 16 сценариям и 24 тематикам, например, консультирует, как оформить рассрочку. Интеграция с внутренними системами, в частности «Умной базой данных», позволяет боту-коллектору обрабатывать прямые и скрытые возражения по погашению с опорой на информацию о потребителе. Так, робот может объяснить клиенту происхождение долга — поэтапное накопление задолженности вплоть до текущего момента. Автоматизация коллекшена помогла компании настроить ежемесячное информирование потребителей об имеющихся долгах по услугам ЖКХ. Систематический обзвон должников без помощи робота только силами штатных операторов был бы невозможен.

Ранее бот-помощник Мосэнергосбыта научился принимать показания счетчиков через «Яндекс Алису».

Специалисты горячей линии сети «Додо Пицца» используют коммуникационную платформу Naumen, чтобы консультировать потребителей по вопросам оплаты и доставки, а также обрабатывать жалобы и претензии. Формат единого окна обеспечил операторам быстрый и удобный доступ к информации о клиенте и его заказе. В результате среднее время обработки обращений сократилось. С помощью новой системы 174 оператора горячей линии ежемесячно обрабатывают около 300 тыс. обращений клиентов из России, Казахстана и Армении.

Благодаря интеграции Naumen Contact Center SaaS с CRM-системой компании специалисты горячей линии видят всю историю заказов клиента в рабочем окне в онлайн-режиме. Помимо этого, платформа работает в связке с голосовым ботом, внедренным в контакт-центре сети: робот информирует клиентов о статусе заказов, а при необходимости переводит звонок на оператора.

Как отмечает Любовь Хмелевская, руководитель голосового направления поддержки клиентов «Додо Пицца», с переходом на новое решение удалось не только ускорить обслуживание, но и выстроить более эффективную систему контроля качества. Поступающие в контакт-центр звонки автоматически сохраняются на платформе в виде аудиозаписей. 1,5% из этих звонков в компании регулярно прослушивают. Благодаря онлайн-отчетам о работе операторов становится видно, что доля ошибок на стороне сотрудников постепенно снижается.

Группа компаний «Главстрой» с нуля выстроила процессы управления полным жизненным циклом активов в системе Naumen SAM. С ее помощью ведется централизованный учет лицензий, экземпляров ПО и оборудования, применяемого в 18 юридических лицах компании. Проект внедрения занял шесть месяцев и затронул учет свыше 1,2 тыс. единиц оборудования, 4,5 тыс. лицензий и 18 тыс. экземпляров ПО.

Благодаря интеграции с системой «1С:Предприятие» решение имеет доступ к лицензионным договорам и своевременно оповещает ответственных сотрудников о необходимости продления их действия. Naumen SAM также интегрирован с решением Kaspersky Security Center для сбора данных об устройствах и установленном на них ПО. В результате специалисты технической поддержки и информационной безопасности «Главстрой» имеют актуальную информацию о софте, который использует каждый сотрудник организации.

В рамках проекта внедрения Naumen SAM был автоматизирован процесс подготовки документов, сопутствующих выдаче лицензий. Помимо этого, в системе автоматически формируются дашборды с информацией о применяемом в компании ПО и оборудовании. Понимание фактического объема используемых лицензий позволило «Главстрою» оптимизировать затраты на их закупку.

«ЗащитаИнфоТранс» на базе решения Naumen создал информационную систему управления заявками, через которую принимаются оповещения об инцидентах, запросы на обслуживание, выполнение планово-предупредительных и аварийных работ, изменение данных и другое. Количество обработанных обращений ежемесячно составляет несколько тысяч. Техническую поддержку в решении получают как работники предприятия, так и сотрудники организаций-заказчиков. В решении реализована витрина услуг, благодаря которой пользователи могут выбрать в каталоге нужный сервис и направить запрос в личном кабинете или по электронной почте.

В Naumen Service Desk был организован учет оборудования и программного обеспечения. Функциональная возможность решения позволяет планировать обслуживание парка техники, в частности вовремя закупать расходные материалы.

С внедрением новой системы «ЗащитаИнфоТранс» повысил прозрачность процессов, связанных с оказанием поддержки: в системе реализованы инструменты для оценки качества выполнения запросов. Также решение увеличило скорость обработки обращений: исполнители получили четкий алгоритм оказания типовых услуг и соответствующие шаблоны. Для удобства пользователей, исполнителей и ускорения коммуникаций был добавлен механизм визуального оповещения о новых комментариях к запросу.

В ходе проекта для осуществления кроссплатформенной синхронизации задач реализовано несколько интеграций, в том числе двусторонняя интеграция с корпоративным информационным порталом, а также обеспечено обогащение данных справочника клиентов.

Внедрение системы позволило заместить зарубежное программное обеспечение. В планах «ЗащитаИнфоТранса» — использование решений Naumen для замещения зарубежного программного обеспечения в процессах технической поддержки предприятий транспортной отрасли.

«АгроТерра» автоматизировала работу сервисных подразделений с помощью продукта ITSM 365. В новой системе были настроены каталог из 65 услуг и маршрутизация обращений, поступающих по различным каналам. Пользователи могут направить заявку по электронной почте или в специальном чате, а также создать самостоятельно в личном кабинете платформы или мобильного приложения. Помимо этого, в определенные даты согласно регламента автоматически формируются заявки на плановые работы. Всего обращения в системе обрабатывают 15 команд поддержки. Ежемесячно в новой системе обрабатывается более 2,2 тыс. заявок на услуги ИТ, HR и юридического отделов, центра управления контрактами и др.

Интеграция с «1С» позволяет пользователям в заявках оперировать только актуальной информацией об оборудовании, исполнителях и т.д. Платформа также была интегрирована с системой мониторинга Zabbix, что открыло доступ к получению сервисных услуг, связанных с эксплуатацией метеостанций. Благодаря новому решению в компании повысилась эффективность процессов, требующих согласований: в системе настроены ежедневные уведомления ответственным лицам о необходимости завизировать заявки.

Операторы контакт-центра компании «Сбер Еаптека» с помощью облачного решения Naumen Contact Center обрабатывают звонки, связанные с созданием, изменением или отменой заказов, продлением сроков хранения, оформлением доставки, информированием об акциях, наличии препаратов в аптеках и на складах. С помощью системы 150 операторов контакт-центра обрабатывают входящие звонки и совершают обзвоны по вопросам заказа и доставки лекарств. В общей сложности на платформе принято уже более 200 тыс. входящих звонков и совершено свыше 400 тыс. телефонных вызовов.

Исходящие звонки клиентам по вопросам отсутствия отдельных лекарственных препаратов на складах специалисты контакт-центра аптеки совершают непосредственно из интерфейса «1С», в которую встроено рабочее место оператора. Входящие обращения юридических лиц и звонки по поводу открытых вакансий обслуживаются в отдельных очередях. Для удобства операторов в новой платформе Naumen Contact Center реализован единый доступ к корпоративным информационным системам через Active Directory.

Новая платформа обеспечила двухуровневый контроль качества процессов. После завершения разговора клиент автоматически переводится на опросник с просьбой оценить качество обслуживания. Кроме того, менеджеры по качеству формируют выборки обращений, прослушивают звонки и также выставляют баллы. Анализируя и сопоставляя эти оценки, удается оперативно устранять недостатки в обслуживании.

Запущенное пилотное решение предоставило специалистам «ГЛ Инжиниринг» возможность работать с разнообразной технической документацией в едином окне: осуществлять поиск по информации, представленной в различных формах и форматах (чертежам, схемам, таблицам и пр.). Используемые в системе технологии анализа данных и обработки языка позволили находить по ключевым словам даже документы, представляющие собой скан-копии или изображения. Тестирование продукта длилось три месяца, в результате сотрудники «ГЛ Инжиниринг» оценили решение как интуитивно понятный инструмент для быстрого доступа к знаниям, накопленным за все время работы компании.

С помощью каталога данных, созданного в ходе пилота, специалисты получили возможность сортировать информацию по реализованным в компании проектам. Подход ускорил поиск конкретных кейсов для использования в текущих задачах.

Следующим этапом планируется ввод системы в промышленную эксплуатацию, а также интеграция Naumen Enterprise Search c информационными системами, используемыми в компании. Корпоративный поиск позволит создать для сотрудников единую точку доступа ко всем накопленным и создаваемым в компании документам и данным, которые располагаются в различных хранилищах и системах.

В результате интеллектуализации чат-ботов клиенты получили возможность управлять заказами, проверять количество баллов и статус карты, а также узнавать другие персонализированные данные непосредственно в диалоге. В целом за год проникновение в отрасль чат-ботов увеличилось на 23%, а голосовых помощников — на 350%.

В 2023 году ретейлеры усилили инвестиции в автоматизацию дистанционного клиентского сервиса. Количество чат-ботов, внедренных в текстовые каналы, за год выросло на 23%. Этот тип интеллектуальных помощников теперь встречается у каждого третьего представителя розничной торговли. По уровню проникновения чат-ботов ретейл обошел другие отрасли: например, эту технологию в неавторизованной зоне используют 23% банков и 15% страховых компаний. Количество голосовых ботов на телефонных линиях увеличилось на 350% за год, в результате чего проникновение в отрасль составило 12%. По этому показателю розница находится на втором месте, уступая лишь банкам.

Наиболее популярными каналами для внедрения чат-ботов в ретейле стали чат на сайте, мессенджер Telegram и чат в мобильном приложении. На Viber приходится 10% текстовых помощников, на VK — 8%, на WhatsApp — 7%, а на «Одноклассники» — 3%. Чаще всего ретейлеры выбирают один или два канала для внедрения текстовых ботов.

Чат-боты научились оказывать услуги

В 2023 году чат-боты представителей розницы вышли на новый технологический уровень — они не просто оперируют общими сведениями или перенаправляют на страницы, содержащие ответ, а оказывают сервис. Почти половина компаний интегрировала интеллектуального помощника с внутренними системами, благодаря чему прямо в диалоге клиент может как получать информацию, связанную с аккаунтом, так и управлять своими заказами, например, отменять или переносить дату доставки. Также большинство ретейлеров добавляет в ботов кнопки-подсказки (саджесты), чтобы ускорить диалог: в этом году подобную функциональную возможность демонстрировали 88% текстовых помощников.

Как отмечают в Naumen, включение в задачи чат-ботов не только консультаций, но и предоставления сервисов — это путь к получению максимального эффекта от автоматизации. Интеграция бота-помощника с внутренними системами позволяет ему давать конкретные и персонализированные ответы на вопросы клиента, способные решить проблему с первого раза. Это повышает долю диалогов, которые бот обрабатывает без подключения оператора, и дает экономию операционных затрат.

Интересной особенностью работы чат-ботов в ретейле стал сбор данных о проблеме перед переводом клиента в службу поддержки: текстовый помощник уточняет имя пользователя, город, номер заказа и другие детали.

Такой подход часто встречается в случаях, когда чат-бот еще не интегрирован с внутренними системами и не может сам получить нужную информацию из них. Но, собирая данные по клиенту и передавая их человеку, он существенно экономит время операторов в диалоге и высвобождает его для других задач. Кроме того, такой подход неплохо себя показывает в сложных сценариях, которые дорого или проблемно автоматизировать полностью, а частичная автоматизация со сбором данных дает неплохой эффект.

Ретейлеры усиливают IVR-меню голосовым помощником

Голосовые помощники в ретейле также демонстрируют высокий технологический уровень. Практически каждый бот (93%) корректно работает с паузами в речи клиента. 79% помощников могут отделить голос звонящего от сторонних шумов, присутствующих во время беседы. Каждый второй голосовой робот обрабатывает несколько вопросов за одну сессию, а также реагирует на просьбу клиента подождать или повторить. 29% ботов уточняют у звонящего, удалось ли решить его вопрос.

Ретейлеры часто совмещают голосовых помощников с IVR-меню: бот подключается к разговору после активации кнопки и отвечает на вопросы только в рамках соответствующей ей темы. Доля голосовых роботов, встроенных в IVR, не изменилась с прошлого года и составила 29% от всех помощников на телефонных линиях.

Наименее востребованным диалоговым навыком оказалась восприимчивость к перебиванию: в ходе исследования только 7% голосовых помощников реагировали на попытки звонящего перехватить слово.

Возможность перебить голосового помощника делает его более похожим на живого собеседника, но при обслуживании входящих звонков многие компании не стремятся сделать бот максимально человекоподобным. Думая, что разговаривают с человеком, клиенты могут не так четко формулировать проблему, как обычно делают это с ботами, чаще отклоняться от основной темы. А плохо настроенное перебивание, когда бот реагирует на сторонние звуки, как на попытку его прервать, может вообще мешать обслуживанию. При этом, в отличие от исходящих роботизированных обзвонов с целью продажи, у голосовых помощников на входящей линии нет задачи удержать собеседника в диалоге и зацепить его внимание, ведь клиент ужа заинтересован в разговоре, ему нужно решить свой вопрос.

Больше половины голосовых помощников (57%) в ретейле использует технологию синтеза речи при озвучивании реплик. 29% ботов на входящих линиях получают «голос» благодаря дикторским записям. Оставшиеся 14% совмещают в себе оба подхода.

Технология синтеза речи пока не позволяет добиться сильной человекоподобности, но ее применение оправдано, если в сценарии диалогов много переменных данных — суммы, адреса магазинов, имена и фамилии и прочее, которые сложно и долго озвучивать человеку.

Рейтинг

В топ-5 компаний с лучшими чат-ботами по качеству консультаций, диалоговым навыкам и степени масштабирования в цифровые каналы вошли «Спортмастер», «Детский мир», «М.Видео-Эльдорадо», «Сбермегамаркет» и «Лэтуаль».

Пятерку организаций с лучшими голосовыми помощниками по качеству консультаций и диалоговым навыкам составили «Утконос», «М.Видео-Эльдорадо», «Еаптека», «Сбермегамаркет» и «Протек Ригла».

Разработка и внедрение корпоративного поиска велись в партнерстве между Naumen и Центром компетенций «Газпромнефть — Цифровые решения» в течение пяти лет. На начальном этапе было необходимо унифицировать и систематизировать большой объем неструктурированных данных компании и настроить синхронизацию с другими информационными системами. Затем для обучения системы особенностям корпоративного языка и терминологии нефтегазовой отрасли команда проекта сформировала уникальный тезаурус, содержащий более тысячи различных терминов, определений и аббревиатур.

Как отметила Наталья Третьякова, начальник управления организации работы с данными «Газпром нефти», корпоративный̆ поиск — стратегически важный для компании инструмент, необходимый для реализации принципа демократизации данных и создания единого окна доступа к ним. Сотрудники получают возможность в несколько кликов попадать в каталог данных, находить аналитику, критичные для работы сервисы и официальные документы. Внедрение технологии семантической обработки и кластеризации данных позволяет реализовать вычислительное смысловое индексирование текстов на естественном языке. В результате автоматически формируется модель семантики отдельных документов, достоверно характеризующая тематику и содержание проанализированных информационных ресурсов.