05.11.2019,
08:35
Робот Юля у телефона, или Цифровизация клиентских сервисов в логистике
Какие технологии для клиентских сервисов в логистике сейчас в тренде, какие из них оказались действительно полезными для бизнеса, на что способна нейронная сеть по имени Юля Романова и как к ней относятся клиенты, мы побеседовали с Наталией Тишковой, директором департамента обслуживания клиентов DPD в России.
Какие технологии для клиентских сервисов в логистике сейчас в тренде, какие из них оказались действительно полезными для бизнеса, на что способна нейронная сеть по имени Юля Романова и как к ней относятся клиенты, мы побеседовали с Наталией Тишковой, директором департамента обслуживания клиентов DPD в России.
R&L: Как вы оцениваете текущий уровень клиентского сервиса на логистическом рынке?
Н. Тишкова: Сервис очень серьезно изменился за последние пять лет. Мы постоянно мониторим решения, которые внедряются на рынке и у других логистических провайдеров, и этих решений очень много. Сейчас конкуренция очень высока: буквально все компании применяют инновационные технологии и активно используют, например, нейронные сети и голосовых помощников.
И конечно, на рынке уже есть решения, платформы, которые реализованы и успешно функционируют не один год. Несколько лет назад мы остановились на разработке собственными силами, потому что не было подходящих для нас уже состоявшихся кейсов, которые мы могли бы взять за основу. Сейчас процесс внедрения подобных решений стал гораздо проще и быстрее: компании-разработчики накопили достаточно успешный практический опыт, обкатали свои продукты на практике, усовершенствовали их – в результате получились готовые эффективные инструменты.
Благодаря существующей практике мы уже знаем, как работает то или иное решение, знаем его эффективность и применяем только ту разработку, которая совершенно точно принесет пользу клиенту.
R&L: Какие технологии в этой сфере появились за последние пару лет, какие оказались действительно полезными для бизнеса?
Н. Тишкова: В последнее время в нашей сфере активно подключают голосовых помощников, нейросети для устной и письменной коммуникации, чат-ботов в соцсетях и мессенджерах.
Что касается DPD, то сейчас мы активно занимаемся внедрением нейронных сетей – искусственного интеллекта, который помогает нам с письменными коммуникациями. Подобная работа подразумевает некоторые сложности. И не из-за того, что приходится писать – здесь все просто: можно использовать шаблоны и оперативно отвечать клиенту. Дело в том, что пользователь сейчас хочет персонификации: чтобы к нему обращались по имени, чтобы ему приходил индивидуальный ответ с фокусом именно на его проблему, с учетом его поведения ранее в контакте с нами. И шаблоны не всегда могут быть исчерпывающим решением. Как раз нейронная сеть и ИИ помогают использовать при составлении ответа клиенту его индивидуальные данные из нашей системы.
Мы постоянно анализируем отзывы о работе нейронной сети – Юли Романовой, нашего помощника. Негативная реакция, конечно, встречается, но таких откликов единицы, и мы стараемся максимально быстро исправить не устроивший нашего клиента момент. В целом же пользователям нравится и качество, и тон, в котором переписывается с ними Юля, и точность предоставления информации, и, безусловно, скорость: сегодня всем нужна очень быстрая реакция. У нас, кстати, есть подборка благодарностей: клиенты пишут «невероятная скорость и точность» и «поощрите вашего сотрудника Романову Юлию!».
Впрочем, есть разные подходы к позиционированию искусственного интеллекта. Мы хотим довести нашу нейронную сеть до такого уровня, чтобы клиент воспринимал текст ответа как написанный живым человеком. Есть ряд компаний, которые, наоборот, предупреждают клиента: «с вами сейчас общается электронный помощник». Оба подхода, на мой взгляд, имеют право на жизнь.
Нейронные сети – один из очень эффективных инструментов, которым мы пользуемся и в развитие которого вкладываем серьезные средства. Это собственная разработка. Мы поверили в наших специалистов, которые несколько лет назад внедрили Юлю, и поняли: то, что мы делаем, работает практически на 100% эффективно.
R&L: Какие направления клиентского сервиса вы закрываете при помощи технологий? Ощущаете ли нехватку в каких-то решениях?
Н. Тишкова: Во-первых, голосовое информирование получателей. На входящих звонках мы сообщаем клиентам о местонахождении посылок, о сроках, стоимости доставки – в общем, даем все детали, необходимые для успешного вручения заказа. Исходящие звонки, как правило, осуществляются для согласования даты доставки.
Также наш робот научился отвечать на письма клиентов.
В дальнейшем мы хотим использовать нейросети в чат-ботах. В ближайшее время будем дорабатывать и добавлять их во ВКонтакте, в Facebook, WhatsApp, Telegram и Viber. Боты на базе нейронной сети будут понимать, что пишут клиенты, и помогать нам удовлетворить их запросы.
R&L: Оценивали ли вы эффективность внедренных решений и по какому принципу?
Н. Тишкова: Юля обслуживает 40% разговоров по телефону – достойный показатель для голосового помощника. Эти звонки в чистом виде обрабатываются роботом, без перехода на «живого» оператора, хотя возможность переключения открыта. Негативных откликов по устной коммуникации мы не получали давно.
Что касается принципов оценки, во-первых, мы судим по удовлетворенности клиентов, которая обычно зависит от того, насколько исчерпывающая информация была им предоставлена в процессе коммуникации.
Кроме того, мы добились впечатляющего экономического эффекта: за время работы Юли кадровые расходы сократились на 30%.
Сотрудникам контакт-центра стало проще работать, поскольку даже если звонок переводится на них после общения с Юлей, к этому моменту большую часть информации она уже сообщила клиенту, и операторам не нужно все повторять заново. Остается только ответить на сопутствующие вопросы.
Среднее время обслуживания сократилось на 20%.
R&L: Каким образом ведется сбор обратной связи и обработка клиентских отзывов, каким образом потом используются эти данные?
Н. Тишкова: Мы получаем фидбэк из множества источников: это и звонки, и соцсети, и отклики через форму обратной связи на сайте. Часто клиенты дают оценку сервисов напрямую менеджерам.
Исходя из полученных отзывов, мы оперативно корректируем тексты, добавляем нужное в скрипты, что-то убираем (если информации слишком много). Обратная связь обычно приходит моментально – в случае с Юлей, например, уровень CX ясен уже в ходе звонка или в переписке.
R&L: Насколько сложно было адаптировать клиентов к общению с роботом и чат-ботами? В какой временной перспективе будут сохраняться «человеческие» call-центры либо скоро потребность в них полностью отпадет?
Н. Тишкова: Адаптации нашим клиентам не потребовалось: все уже сталкивались с голосовыми помощниками и были психологически готовы, тем более что мы стараемся сделать Юлю максимально подобной человеку.
Были случаи, когда клиент писал менеджеру: «О, у вас какие-то изменения, у вас робот начал работать, я угадал?». Но это были просто уточнения из любопытства, а не претензии.
Что касается «человеческих» call-центров, то потребность в них все еще есть. Позвонивший иногда хочет услышать именно человека, да и робот не всесилен: он не умеет выражать эмоции, от души, по-человечески, посочувствовать клиенту, если это требуется в разговоре. Мы стараемся максимально фокусироваться на клиенте с его потребностями: если с ним требуется поговорить пять минут – мы не будем торопиться, поговорим, ведь людям важно внимание. Для такого клиентоориентированного подхода нужны, разумеется, «живые» операторы.
Операторы-люди нужны еще и по той причине, что периодически возникают нестандартные ситуации, и все вариации невозможно покрыть нейронной сетью. Однако в качестве помощника по решению простых задач робот – идеальный инструмент: он способен давать мгновенные и точные ответы.
