Как СБЕР превращает гигабайты данных в полезные знания, которые нужны сотрудникам и клиентам

Екатерина Горшенева - руководитель проектов по управлению знаниями в Центре корпоративных решений СБЕР

Екатерина Горшенева — руководитель проектов по управлению знаниями в Центре корпоративных решений СБЕР

Центр корпоративных решений СБЕР занимается дистанционной поддержкой клиентов банка. Департамент обслуживает более 3 миллионов юридических лиц — сотрудники консультируют по телефону, отвечают на вопросы в чатах и делают рассылки. Также в структуре контакт-центра есть инструменты для клиентского self-service: виртуальный ассистент, чат-боты и справочник для бизнеса. Екатерина Горшенева, руководитель проектов по управлению знаниями, рассказывает, как разрабатывали свою платформу, какие результаты получили и в чем главная задача корпоративной базы знаний.

Раньше базу знаний развивали на платформе Confluence, но со временем назрел переход на собственное решение.

Немного теории: как в компании появляются знания

Для начала разберемся, в чем разница между данными, информацией и знаниями. Американский экономист Рассел Акофф дал определение знанию — это способность превращать информацию и данные в эффективные действия. Ученый предложил следующую иерархию:  

  • Данные — это некоторые неупорядоченные символы, рассматриваемые безотносительно к контексту.

  • Информация — это выделенная и упорядоченная часть базы данных, отвечающая на вопросы «Кто?, Что?, Где?, Когда?».

  • Знание — это информация в контексте. Именно контекст делает информацию знанием, если она согласуется и полезна в данной ситуации.

Эффективная система управления знаниями превращает данные в инструменты решения клиентских вопросов. Другими словами, главная задача базы знаний — не просто хранить данные, а помогать сотрудникам правильно действовать и создавать ценность для бизнеса. 

Поясним на примере. СБЕР кредитует бизнес — пока это просто данные, которые не решают задачу клиента. Чтобы получить кредит, компания должна соответствовать определенным критериям — это уже информация в контексте. Когда сотрудник находит ее в базе знаний и консультирует предпринимателя, как открыть кредитную линию, информация перевоплощается в знание. На этом этапе появляется ценность для клиента и банка. 

Объем знаний в каждой компании постоянно растет: добавляются новые клиенты, открываются направления бизнеса, реализуются проекты. Все это генерирует знания, которые могут иметь явную и неявную форму. 

  • Явные знания — задокументированы и доступны всем сотрудникам, по сути это и есть корпоративная база знаний. 

  • Неявные знания — появляются из личного опыта, поэтому они хранятся в головах сотрудников. 

По данным исследований, до 50% знаний компании может быть в неявной форме. Отсюда ситуации, когда после увольнения эксперта останавливается какой-то бизнес-процесс. Оказывается, только один сотрудник знал, как нужно делать, и унес это знание с собой. 

Система управления знаниями должна превратить неявные знания в явные — «достать» их из голов сотрудников, зафиксировать и положить в базу. Тогда увольнение или ротация экспертов не повредят бизнесу. 

Важный вопрос: зачем управлять знаниями?

Развитие системы управления знаниями — это долгий и трудоемкий процесс. Поэтому может возникнуть вопрос:, а зачем вообще это делать? Если коротко, чтобы экономить рабочее время сотрудников и деньги компании. Оцените данные исследований:  

  • Эффективная система управления знаниями снижает время поиска ответов на клиентские вопросы на 35% (McKinsey). Улучшается сервис, а вслед за ним растет лояльность клиентов, и они остаются с вами надолго. 

  • Компании из рейтинга Fortune500 ежегодно теряют в среднем 32 миллиарда долларов из-за увольнений экспертов (International Data Corp). Поэтому крупнейший бизнес вкладывается в системы управления знаниями, и затраты окупаются многократно. 

Мы вывели для себя формулу эффективной базы знаний: она выполняет свою задачу, если нужная информация попадает к нужным людям в нужный момент времени. При этом 50% успеха зависит от платформы, и еще 50% — от организации процессов создания, тиражирования и распространения контента. 

Переходим к практике: как построить стратегию управления знаниями

Наша база знаний хранит информацию по 500 банковским продуктам, сервисам и услугам. Центр корпоративных решений давно планировал мигрировать на собственную платформу, а закрытие Confluence ускорило этот процесс. Вот почему мы создали свой ресурс для управления знаниями.

Что входит в систему управления знаниями Центра корпоративных решений СБЕРа

Что входит в систему управления знаниями Центра корпоративных решений СБЕРа

Обеспечили технологический суверенитет. Теперь мы не зависим от сторонних разработчиков и уверены, что всегда сможем предоставить клиентам надежный сервис. 

Решили проблемы пользователей. Замеры CSI (индекса удовлетворенности потребителей) выявили проблемы Confluence: неудобный интерфейс, неточный поиск, низкая скорость работы, сложная структура, отсутствие инструментов контроля актуальности контента. 

Основные пользователи нашей базы — это сотрудники контакт-центра. Информация нужна им «в моменте»: необходимо быстро найти точный и полный ответ на вопрос клиента. А недостатки Confluence создавали неудобства для операторов. 

Собственная платформа управления знаниями стала удобным источником информации для сотрудников и клиентов. Мы сделали упор на развитие поиска за счет включения различных атрибутов в поисковую логику и разметку статей. Особое внимание уделили качеству контента: информация должна быть четко структурированной, понятной и актуальной. Работаем над интеграцией базы знаний с другими системами — это позволит переиспользовать информацию и даст возможность применять знания в нужный момент времени.

К переносу контента на новую платформу подошли комплексно. Мы не просто скопировали материалы, а оттолкнулись от пользовательского опыта и клиентских вопросов и сделали полноценный редизайн. Важно, чтобы в базе знаний не было излишней информации, а оставалась только актуальная. 

Стратегия управления знаниями: основные этапы

Этап 1 — Обнаружение. Определяем, какие знания следует добавлять в базу, а какие не имеют ценности. Помогает аналитика пользовательских данных и клиентских обращений. Сначала изучаем диалоги с клиентами в чатах и записи звонков, затем анализируем, чем люди интересуются чаще. 

Этап 2 — Запись. Собрали команду редакторов, которые создают качественные и структурированные материалы. 

База знаний для клиентов на сайте банка требует стандартов выпуска статьей, поэтому разработали единую редполитику. В текстах говорим на языке клиента — используем слова и формулировки из обращений. Контролируем качество контента — верифицируем публикации и регулярно проверяем актуальность. Учимся на примерах — создаем эталонные статьи и шаблоны типовых материалов. 

Качество контента — это фундамент для базы знаний. Вы можете сделать отличный поиск, но в нем не будет смысла, если статьи не помогают сотрудникам решать вопросы клиентов. 

Этап 3 — Организация. Создали понятную систему хранения и удобный поиск информации. Структура контента должна быть очевидной, чтобы внешние и внутренние пользователи находили статьи буквально как книги на полках библиотеки. 

Чтобы во всех каналах была одинаковая и актуальная информация, нужно сохранить единый источник. Например, если статья для сотрудника, инструкция для клиента и шаблон сообщения касаются одной темы, они должны обращаться к одному и тому же разделу.

Этап 4 — Распределение. Распространяем знания между внутренними и внешними пользователями и отслеживаем изучение. 

Для этого создаем личный кабинет пользователя, через который контролируем изучение новостных рассылок и релизов. Также проводим тестирование на знания материалов и составляем рекомендации по обучению на основе ошибок.

Этап 5 — Переиспользование. В развитии базы знаний отдаем приоритет клиентскому self-service. 

Мы считаем, что лучший сервис — это тот, что не был оказан. Поэтому создаем разные уровни погружения в базу знаний, чтобы внешние пользователи могли сами находить нужные материалы. А «живой» сотрудник подключался только по необходимости.

Люди определяют результат — как работаем с командой

Качество контента, а значит, и эффективность системы управления знаниями, зависит от команды редакторов. Работа с банковскими продуктами требует определенных компетенций. Но еще важнее — уметь объяснить сложные вещи простым языком, способность понятно излагать информацию. Поэтому для нас в приоритете навыки копирайтинга, а в специфику банковской сферы сотрудников погружаем уже в компании.

Как работаем с командой редакторов:  

  • Развиваем — составляем матрицу обучения, по которой сотрудники осваивают сервисы и услуги банка, а также регулярно проводим встречи с методологами.

  • Мотивируем — ставим четкие и измеримые цели. Например, добиться высоких показателей CSI (индекс удовлетворенности клиентов) внешних и внутренних пользователей, сократить время подготовки публикаций. 

  • Контролируем — отслеживаем качество и сроки создания, размещения контента. 

Работа со статьей не заканчивается, когда контент опубликован. Обязательно собираем обратную связь от пользователей, а еще каждые два месяца проводим замер внутреннего CSI. Постоянно улучшаем, актуализируем и дополняем материалы. 

Миграция на собственную платформу — как приучить сотрудников к новому

Новые решения могут вызывать сопротивление у людей, которые давно работали на старой платформе. Там все было знакомо и привычно, а к несовершенствам уже подстроились. Поэтому поначалу сотрудникам может казаться, что новая база знаний неудобная. Мы тоже столкнулись с такой проблемой на этапе перехода на собственную платформу. 

Как адаптировали сотрудников к новой базе знаний:  

  • Сделали обучающие материалы. Для линейного персонала создали видеоинструкции. А для руководителей организовали отдельное обучение, чтобы они могли поделиться знаниями со своими командами.

  • Собрали обратную связь. Узнали, что именно кажется пользователям неудобным, и затем доработали статьи и функционал. 

  • Внедрили геймификацию. Провели викторину для сотрудников на знание новой платформы. 

Примечательно, что внедрение собственной платформы не встретило сопротивления среди новичков. У них не было пользовательской привычки к предыдущему решению, поэтому адаптация прошла легко. 

Подводим итоги: что получили в результате

Дальнейшее развитие системы управления знаниями направим в сторону нейросетей. Будем совершенствовать умный поиск и обучать языковую модель, чтобы она могла выдавать подсказки пользователям. Также планируем расширять возможности self-service. 

Платформу пока дорабатываем и улучшаем, но уже можно подвести первые итоги:  

  • Время поиска целевой статьи сократилось до 3 секунд, в планах — сократить до 1 секунды.

  • CSI по базе знаний вырос на 15%.

  • Контент стал понятнее для пользователей — они задают на 20–25% меньше уточняющих вопросов. 

Как создать базу знаний, если нет собственной платформы

Как видно из доклада Екатерины, разработка собственного ресурса для управления знаниями — это масштабный проект, который под силу самым крупным корпорациям. Но можно пойти другим путем — собрать опыт компании и развивать базу знаний на готовом решении. Не буду скромничать — платформе TEAMLY. 

Приходите к нам в офис на митап, где я расскажу, как TEAMLY помогает управлять знаниями, задачами и документами компании. А Надежда Сергеева, аналитик бизнес-процессов в компании ABC Age, поделится кейсом создания базы знаний для молодой компании, которая выросла на маркетплейсах. Будут факапы и выводы. Регистрируйтесь и приходите, всех ждем.

© Habrahabr.ru