«Идите вы… на базу!»: неочевидный способ ускорить работу службы поддержки
Автор: Владимир Коршак, CEO, NanoTech42
В избранное
В избранном
Любой оператор скажет вам, что большую часть времени он отвечает на одни и те же вопросы. «А сколько стоит…?», «А у вас есть…?», «Как быстро вы доставите…?» и так далее. Крупные компании и банки давно работают с этой проблемой, уменьшая время ответа и наращивая справочные базы. Небольшие компании — интернет-магазины и службы доставки — тоже приходят к этому, когда осознают, что время оператора стоит денег, круглосуточно сидеть на связи просто невозможно, а молчание в виджете на сайте приносит убытки. Чаще всего руки доходят только до раздела «Как мы работаем» с разной степенью детализации. А пора бы уже научиться отвечать быстро, бодро и по делу. Тем более что при нынешнем развитии технологий это почти ничего не стоит. Но давайте разбираться.
Слово — серебро, молчание — золото[зачёркнуто] потеря клиента
Российская NEXTEP опросила 6000 человек и выяснила, что 61% из них не вернется в компанию с плохим обслуживанием (25% откажутся даже от выгодного предложения). Американцы из NewVoiceMedia подтверждают: 44% покупателей, недовольных сервисом, уйдут в другие компании.
В понятие «сервис» входит всё: быстрая ли доставка, может ли компания решать проблемы клиентов, насколько быстро и хорошо она отвечает на запросы. О них мы и поговорим.
По данным NewVoiceMedia, 29% пользователей раздражаются, если оператор поддержки не смог им компетентно ответить. 25% — если их оставили «повисеть на линии». А вообще у классического контакт-центра или чата с оператором четыре уязвимости.
- Клиенту приходится долго ждать ответа на вопрос, даже простой.Обычно потому, что операторы перегружены.
- Операторы не дают решения, переключают друг на друга. Или некомпетентны, или не могут быстро найти нужную информацию.
- Вопрос нельзя решить вообще без оператора.Нет точек самообслуживания или автоматических помощников.
- Нет поддержки 24/7 или в нерабочее время нужно долго ждать.Мало кто из операторов работает ночью.
Банкам и интернет-магазинам, службам доставки и операторам связи — всем, у кого есть контакт-центр, приходится решать эти проблемы. Одни долго и дорого строят идеальную службу поддержки. Другие, как в примере на РБК, заказывают за миллион бота с ИИ.
Но есть третий способ — не очень модный, зато недорогой и действенный.
Дешево и сердито: база знаний (knowledge base)
База знаний — это систематизированная подборка тематических статей, скриншотов, видеоинструкций. Пользователь может самостоятельно найти в ней ответ на вопрос и не ждать оператора. Базу делают и для внутреннего пользования, и для клиентов.
Клиентам нравится.
Есть данные, что 67% из них предпочитают самообслуживание общению с операторами (Nuance Enterprise).Ежегодно количество звонков в поддержку уменьшается на 12%, вместо этого клиенты выбирают digital-каналы с самообслуживанием (Forbes). А CTI прогнозировала в России рост количества обращений к каналам самообслуживания на 17% за год.
Самая простая база знаний — это раздел на собственном сайте, который можно сделать своими силами (условно бесплатно). Даже такая база улучшает работу поддержки:
- Можно отправить всех операторов ее изучить. Тогда у них будет общий уровень знаний, а в компании — некий стандарт услуг.
- Можно направлять всех клиентов с типичным вопросом на нужную статью. Они быстро получат подробную информацию, а оператор не будет по сто раз повторять одно и тоже и быстрее перейдет к следующему вопросу.
- Можно вынести вход в базу знаний на главную страницу (например, в виде баннера) — часть клиентов заметит его, самостоятельно найдет решение вопроса и вообще не обратится к оператору.
- Всё это действует 24/7/365, даже если у операторов уже кончился рабочий день.
Но есть нюансы.
Ограничения базы знаний
База заработает, только если будет легко доступной, с понятной структурой и поиском. Если клиенту придется долго искать нужную статью, настроение у него не улучшится. Поэтому нужно заранее продумать структуру базы:
- о чем чаще всего спрашивают клиенты (об этом надо писать);
- какими словами они обычно задают вопрос (так надо называть статьи);
- как будет пополняться база и кто будет за это отвечать и т.д.
Самая долгая часть работы — написать первоначальный блок статей: коротких, понятных (в расчете на читателя-дилетанта), со скриншотами, фото- и видео-инструкциями. Редко кому удается сделать базу, реально способную решать вопросы клиентов, меньше чем за 2 недели.
Если статья, на которую направили клиента, окажется непонятной или устаревшей, он не обрадуется: «Меня отфутболили в бесполезный текст». Значит, нужно постоянно следить, актуальна ли база, обновлять ее и дополнять. На это нужны ресурсы: время и силы ответственных сотрудников.
Но даже актуальная и продуманная база знаний — это вспомогательный инструмент. Сама по себе она не гарантирует решение основных проблем поддержки. Допустим, оператор дал клиенту ссылку на базу знаний, и тот быстро решил свой простой вопрос. Но ведь клиент уже дожидался ответа оператора, а оператор уже потратил время на типовой вопрос и отложил решение следующего.
Можно ли получить больше пользы от базы знаний? Можно, если исключить оператора из этой цепочки. Чтобы сделать это, нужно убедиться, что:
- не менее половины вопросов оператору — типичные и не требующие человеческого участия;
- вы собрали хотя бы основные FAQ (частые вопросы) и уверены, что пользователь найдет ответ в базе сам;
- у пользователя будет возможность переключиться на оператора.
Если дела обстоят именно так, доступ к базе можно давать «мимо» оператора. И тут есть несколько вполне адекватных по сложности и бюджету вариантов.
Технологии повышают эффективность базы знаний
Чтобы избавиться от ограничений и недостатков традиционной базы данных, ИТ-компании добавляют к ней дополнительные компоненты.
Например, «ИТ-гильдия» подключает поиск по базе знаний к форме обратной связи. Часть клиентов вместо того, чтобы спрашивать оператора, сразу переходит в найденные статьи.
Usedesk/Usebots анализирует причины обращений в поддержку, степень удовлетворенности клиентов и т.д. Это помогает улучшать работу поддержки, в том числе дорабатывать именно те статьи базы знаний, которые в этом нуждаются.
Kayako, Intercom и еще несколько западных компаний предложили хайтечный вариант: связали базу знаний с самообучающимся роботом (по-научному — «машинное обучение на основе нейросети»). В России этот тренд тоже начинает раскручиваться: подобный продукт представила «Нанотех42».
Идея с машинным обучением довольно проста.
- На сайте создается база знаний. Потратить 2 недели и написать нужные статьи всё равно придется. Но потом будет легче.
- Клиент обращается в поддержку. Его встречает самообучающийся бот, который анализирует вопрос и предлагает подходящие статьи из базы знаний.
- Бот запоминает, какие из предложенных статей выбрал клиент и нажал ли он потом «Статья помогла». Если да, бот советует эту статью всем клиентам с похожим вопросом.
- Рядом с ответами бота есть кнопка «Связаться с оператором». Она снимает раздражение у тех, кто хочет видеть человека, а не робота.
- Бывает, что бот не может помочь и вопрос переходит к оператору. Тогда бот запоминает его ответ. Если придет другой клиент с подобным вопросом, бот предложит оператору подсказку: ответ, который он сам дал в прошлый раз. Его можно отправить клиенту в одно касание. Если оператор примет подсказку, бот поймет: ее можно рекомендовать для таких вопросов и впредь.
- Если у вас готова база знаний, а операторы интенсивно отвечают на запросы, первоначальное обучение бота занимает от 5 минут. Затем он начинает подсказывать ответы клиенту и оператору, постоянно совершенствуя свою логику.
В результате клиенты получают быстрый ответ в любое время суток. Благодаря самообучению этот ответ, как правило, достаточно качественный. Операторам тоже удобно: не нужно отвечать на рутинные запросы, сам собой создается набор быстрых ответов.
Кроме того, бот анализирует запросы клиентов: определяет тренды и типовые вопросы, отслеживает, на какие из них клиенты не нашли ответа в базе знаний. Благодаря аналитике базу гораздо проще поддерживать и наполнять: сразу видно, что важно большинству пользователей и какие статьи написать/дополнить в первую очередь. Поскольку сбор и анализ информации начинается с первого же вопроса, аналитику можно применять даже для базы на этапе формирования.
Как база знаний может помочь вам
Проанализируйте входящие запросы в вашу службу поддержки. Если хотя бы 50% из них однотипные, создавайте базу знаний. Клиенты смогут находить в ней ответы 24/7/365, не дожидаясь оператора — главное, поддерживайте базу в актуальном состоянии.
А если база уже есть, подключите к ней сервис аналитики, бота или ИИ, благо стоят они недорого и экономят вам и вашим сотрудникам десятки часов. Зарубежный бизнес давно использует такие решения, а теперь они появились и в России — например, Webbankir с помощью бота разгрузил контакт-центр в 1,5 раза.
И тогда ваш выигрыш — спокойствие клиентов, которым не придется висеть в очереди к операторам поддержки, и время, которое можно потратить на пользу компании.
© vc.ru
