Задача
Пассажирский перевозчик обратился с целью решения следующих проблем в работе службы поддержки:
- Неэффективная и выборочная (ручная) оценка диалогов: ежемесячно оценивалось лишь около 3% от общего объема устных диалогов (примерно 14 500), что не позволяло получить полную картину качества взаимодействия с клиентами.
- Низкое качество диалогов: показатель качества диалогов на протяжении полугода не превышал 67 баллов по чек-листу, при целевом таргете в 80 баллов.
- Высокая доля негативных диалогов: доля диалогов, оцененных как негативные, достигала 24%.
Решение
- настроена автоматическая оценка каждого диалога по чек-листу;
- проведен анализ уровня удовлетворенности клиентов, классифицированы наиболее частотные причины возникновения негатива, сформирован рейтинг причин в разрезе сотрудников и сервисов компании;
- проведено дополнительное обучение операторов с фокусом на проблемные зоны в коммуникациях с клиентами;
- отредактированы скрипт-процедуры;
- внесены изменения и дополнения в базу знаний проекта (справочник оператора).
Результат
- на 42% сократилась доля негативных диалогов (с 24% до 13,9%);
- на 34% выросло качество диалогов (с 67% до 83,7%);
- на 26% сократилось количество жалоб;
- 600 000 руб. – оптимизация ежемесячных затрат на ФОТ аудиторов (сокращение количества с 21 до 4 штатных единиц).
Каналы связи
-
Входящие звонки
-
Исходящие звонки
-
Чаты
Платформа
RPA
Голосовые роботы
Chat bot
AI ASR ML
Речевая аналитика
OMNIVOX
DASHBOARDS
Информационная панель
Система управления знаниями
QMT
Уникальная система контроля качества
A-ZONE
Рабочее место оператора центра коммуникаций
WFM
Система управления трудовыми ресурсами
Screen Script
Универсальный конструктор скриптов
V-rec
Запись диалогов и экранов
Smart Logger
Система управления качеством и анализа в/д с клиентами
Voice Navigator
Система голосового взаимодействия (IVR)
Система обучения и оценки персонала
Общие цели -
общий результат
Ты сможешь.
мы поможем.