Банки все чаще обращаются к облачным решениям для организации контакт-центров. Это связано с необходимостью повышения эффективности, гибкости и снижения затрат на ИТ-инфраструктуру. Также облачные технологии позволяют быстро масштабировать ресурсы и интегрировать новые функции, такие как омниканальность и речевая аналитика, что критично в условиях растущей конкуренции и увеличивающихся ожиданий клиентов.
Исключением не стал и наш клиент, который решил обновить свой подход к обслуживанию клиентов, подробности далее.
Особенности клиента
К нам обратился банк, специализирующийся на предоставлении лизинговых продуктов и корпоративного кредитования. В последние годы банк переживал значительный рост клиентской базы, что стало следствием успешной маркетинговой стратегии и расширения продуктовой линейки. В результате увеличилось количество запросов, связанных с оформлением сделок, расчётом графиков платежей и сопровождением существующих договоров.
Ранее работа с клиентами велась преимущественно по телефону. Консультанты обрабатывали входящие звонки и фиксировали информацию в ручном режиме, что нередко приводило к ошибкам и замедляло процесс.
Отсутствие речевой аналитики и омниканальных возможностей значительно ограничивало возможности для анализа данных и оптимизации процессов. В условиях растущего потока обращений такой подход стал неэффективным и не соответствовал высоким стандартам обслуживания, которых ожидали клиенты.
Поиск решения
Стремясь улучшить качество обслуживания и оперативность обработки запросов, руководство банка инициировало пересмотр подхода к организации контакт-центра. Основной целью было создание более гибкой и эффективной системы, которая могла бы не только справляться с текущими объемами работы, но и быть готовой к дальнейшему росту. Рассматривались различные варианты модернизации: от улучшения существующей локальной инфраструктуры до полного перехода на облачные решения.
После детального анализа преимуществ и недостатков различных подходов стало очевидно, что облачный омниканальный контакт-центр является наиболее адаптивным и экономически эффективным решением. Облачная модель позволяет быстро внедрить новые технологии без значительных капитальных затрат и обеспечивала возможности для масштабирования в зависимости от потребностей банка.
Описание решения MCN Telecom
В результате тщательного отбора поставщиков банк выбрал решение от MCN Telecom как наиболее соответствующее его требованиям. MCN Telecom предложило комплексное решение, включающее в себя современный омниканальный контакт-центр, интегрированный с существующей CRM, платформой для расчёта лизинговых платежей и системой документооборота.
Новая система дала возможность обрабатывать обращения через все популярные каналы связи, включая телефон, онлайн-чаты, электронную почту и мобильное приложение. Это позволило клиентам выбирать наиболее удобный для них способ взаимодействия с банком:
- Телефонные звонки остались основным каналом для срочных вопросов, требующих немедленного реагирования.
- Онлайн-чаты и электронная почта стали активно использоваться для консультаций по новым продуктам и запросов на пролонгацию договоров, что позволило снизить нагрузку на телефонных операторов.
Запросы автоматически распределяются между консультантами по направлениям, что значительно ускоряет процесс их обработки. Например, обращения по новым продуктам направляются к специализированным консультантам, в то время как вопросы по пролонгации договоров обрабатываются отдельной командой. Это позволило повысить качество обслуживания и сократить время ожидания клиентов.
Одним из ключевых элементов новой системы стала интеграция речевой аналитики на базе искусственного интеллекта. Речевая аналитика анализирует телефонные разговоры для выявления ключевых тем и настроений клиентов. Алгоритмы ИИ обучены на исторических данных и способны выявлять паттерны в обращениях, что позволяет банку не только решать текущие проблемы, но и разрабатывать новые продукты, ориентируясь на реальные запросы клиентов. Например, анализ обращений помог выявить высокую заинтересованность в новых лизинговых продуктах, что подтолкнуло банк к разработке и запуску соответствующих предложений.
Результаты внедрения
Внедрение омниканального контакт-центра от MCN Telecom позволило банку значительно улучшить основные показатели эффективности работы с клиентами. Среднее время обработки обращений сократилось на 38%, что было достигнуто в течение первых шести месяцев после запуска системы. Этот результат стал возможен благодаря автоматизации процессов распределения запросов и интеграции с CRM, что позволило значительно ускорить обработку данных.
Точность расчетов также повысилась за счет исключения человеческого фактора. Теперь все расчеты производятся автоматически, что исключает ошибки, связанные с человеческим фактором.
Ежемесячно сотрудники контакт-центра обрабатывают до 20,000 обращений, что на 25% больше по сравнению с предыдущим периодом. Такой рост стал возможен благодаря оптимизации рабочих процессов и перераспределению нагрузки между различными каналами связи.
Уровень удовлетворенности клиентов вырос на 30%, что подтверждается увеличением положительных отзывов и снижением числа повторных обращений. Показатели удовлетворенности клиентов отслеживаются через регулярные опросы и анализ обратной связи.
Автоматизация обработки данных освободила до 25% рабочего времени сотрудников, позволив им сосредоточиться на решении более сложных задач, таких как разработка индивидуальных решений для крупных клиентов.
Система также анализирует обращения с помощью ИИ, что способствует повышению лояльности и росту объемов привлеченных сделок. Анализ данных позволяет банку лучше понимать потребности клиентов и реагировать на них более оперативно и точно.
Заключение
Современные технологии могут существенно улучшить качество обслуживания и повысить эффективность бизнес-процессов. Облачное решение на основе ИИ позволило банку не только справиться с текущими вызовами, но и подготовить платформу для дальнейшего роста и развития.
Планы на будущее включают расширение функционала системы за счет внедрения более продвинутых аналитических инструментов. Это позволит поддерживать высокий уровень клиентского сервиса и оставаться конкурентоспособным в условиях постоянно меняющегося рынка.
Банк также рассматривает возможность использования дополнительных инструментов ИИ для более глубокой аналитики клиентских данных и прогнозирования тенденций на рынке финансовых услуг.
