Новый подход к укреплению лояльности клиентов. Кейс крупного банка

На сегодняшний день в России действует более 300 банков, каждый из которых стремится привлечь новых клиентов, в том числе от конкурентов. Для этого разрабатываются новые тарифы, открываются удобные офисы шаговой доступности, продумываются акции и спецпредложения. Однако клиента необходимо не только привлечь в банк, но и удержать: иначе он уйдет к конкуренту, и на его возвращение придётся потратить немалый бюджет.

Рассказываем, как новые технологии могут помочь в повышении лояльности и удержании клиентов крупного банка на примере одного из наших клиентов.

Особенности клиента

Банк, обратившийся к нам, входит в тридцатку крупнейших в своей отрасли по России. Его хорошо знают, у него выгодные условия и надёжная репутация. Однако за последние несколько лет медленно, но устойчиво растет процент клиентов, которые отказываются от его услуг.

Согласно внутреннему маркетинговому исследованию банка, это в первую очередь связано не с финансовыми услугами, а с его сервисом. В 63% случаев клиенты недовольны тем, что им приходится ждать ответа оператора на линии более пяти минут, в 18% – тем, что менеджер не может самостоятельно, подробно и оперативно ответить на вопрос.

Действительно, когда мы звоним в банк и слышим, что необходимо подождать ответа оператора, это не может не раздражать. А если ожидание тянется три, пять, десять, пятнадцать минут, лояльность к банку неуклонно падает.

В этом случае можно увеличивать штат колл-центра, но это не решит проблемы в моменты пиковой нагрузки. Пока оператор будет вести разговор с одним клиентом, ему может позвонить ещё пять. При этом, по данным банка, в 82% случаев клиенты звонят, чтобы получить быстрый рутинный ответ, не выходящий за рамки шаблона. Они спрашивают, где находится ближайшее отделение, каков лимит по их карте, как перевыпустить карту и сколько времени это займёт, и многое другое.

Любую шаблонную работу можно автоматизировать, и тем самым повысить эффективность её выполнения. Именно за этим банк обратился к нам.

Поиск решения

Мы предложили упростить работу колл-центра, внедрив Голосового работа на первом этапе разговора с клиентом.

Робот перехватывает звонок в банк, и мгновенно и автоматически отвечает на него по заранее прописанному шаблону:

  • Приветствует клиента, обращаясь к нему по имени. Информацию о нем о получает, проверяя входящий номер в базе данных CRM.
  • Спрашивает, чем он может помочь.
  • Отвечает на вопрос клиента, используя стандартные сценарии разговора.

Например, если в вопросе пользователя робот слышит ключевые слова “где” и “ближайший банкомат”, он подсказывает адреса банкоматов. Если клиента интересует, когда у него платёж по кредиту – поднимает информацию из CRM и отвечает на вопрос.

Мы вместе с представителями банка сформулировали для робота более 45 сценариев, разбив их на разные категории в зависимости от услуг банка:

  • вопросы о работе банкоматов и отделений;
  • операции с кредитными картами и кредитами;
  • операции с дебетовыми картами;
  • вклады;
  • банковские переводы;
  • обмен валюты;
  • другие вопросы.

В случае, если робот не может ответить на вопрос клиента (или по прямому запросу) диалог переводится на оператора.

Голосовой робот может одновременно отвечать на сотню звонков одновременно, поэтому клиентам не приходится ждать на линии. При этом он не путает имена клиентов и информацию, мгновенно отвечает на вопросы, и закрывает большую часть звонков.

Операторам остается только отвечать на наиболее сложные вопросы, которые требуют индивидуального подхода.

Результаты

Мы рекомендовали представится банка провести исследование удовлетворённости клиентов спустя два месяца после внедрения робота.

По его данным, процент клиентов, довольных сервисом, вырос на 74%. Большинство из них отметили, что им больше не приходится ждать ответа оператора, и информацию удаётся получить в течение трех минут.

Кроме того, по данным аналитики банка, за два месяца отток клиентов сократился на 21%.

Узнать больше

Корпоративный блог MCN Telecom
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: