Умный сервис с разумными затратами

Автор: Ануар Байсынов

Для малого и среднего бизнеса в Казахстане качественное обслуживание клиентов часто напоминает хождение по канату. С одной стороны – растущие ожидания клиентов, требующих моментальные ответы и индивидуальный подход. С другой – ограниченные ресурсы, недостаток персонала и постоянное давление со стороны конкурентов.

Выход не всегда в найме новых сотрудников или покупке дорогих корпоративных решений. Часто все начинается с серии простых вопросов: когда, как и почему клиенты вообще обращаются за поддержкой?

Клиентскую поддержку можно сравнить с речной плотиной. Слабая конструкция, как правило, не справляется с напором воды – запросами и жалобами клиентов. В таких случаях остается лишь вычерпывать последствия вручную. Но если все построено грамотно – с нужными креплениями и рациональным контролем потока – то управлять ситуацией становится проще и дешевле. В этой статье мы разберем четырехшаговую модель, которая помогает компаниям выстроить такую систему в сфере клиентской поддержки: предотврати, перенаправь, удержи, обслужи.

Предотврати: устраняйте проблемы до того, как клиенты расскажут вам о них

Проактивное обслуживание – это одно из самых доступных и эффективных улучшений, которое может внедрить компания. Если вы можете предсказать проблему до того, как клиент к вам обратиться – вы не просто экономите ресурсы, вы устраняете сам повод для обращения. Это как заделать яму на дороге, пока она не превратилась в провал.

Для этого используются инструменты прогнозной аналитики и анализа причин обращений. Они помогают выявить повторяющиеся сценарии – например, сбои оплаты, окончание срока действия документов, задержки доставки. Получив такие данные, компании могут настроить автоматические уведомления по SMS, электронной почте или через собственное приложение. Даже простое объяснение новой политики или своевременное напоминание может заметно снизить нагрузку на вашу службу поддержки.

Типичные результаты:

●       снижение количества входящих обращений на 10-30%

●       рост удовлетворенности клиентов

●       сокращение повторных обращений

Перенаправь: предложи клиенту более быстрый и выгодный канал

Конечно, не все клиентские нужды возможно предсказать и профилактически разрешить. Но даже если полностью исключить обращения невозможно, их поток можно направлять – и чем раньше вы это сделаете, тем проще будет контролировать нагрузку. В этом и состоит суть стратегии перенаправления.

Представьте оживленный аэропорт с несколькими терминалами. Не каждому пассажиру нужно обращаться в стойку информации – кому-то достаточно посмотреть на табло, кому-то – подойти к киоску для печати билета. Цель “перенаправления” – провести клиента по самому короткому и эффективному маршруту.

В клиентской поддержке это означает: предложить более удобный цифровой канал еще до того, как клиент выберет дорогой вариант – например, звонок. Как правило, во всех отраслях телефонный контакт обходится значительно дороже, чем переписка с чат-ботом или транзакция в мобильном приложении.

Ключевые условия успеха – доступность каналов и рациональная маршрутизация. Например, если клиент уже решил позвонить вам, интерактивный автоответчик (IVR) может предложить ему SMS со ссылкой на веб-форму, заранее заполненную на основе предоставленной клиентом информации или даже его номера телефона. Вместо ожидания на линии клиент переходит в более удобный канал – и при этом не теряет контекст.

Типичные результаты:

●       перевод 15-40% обращений в цифровые каналы

●       рост операционной эффективности на 10-20%

●       более быстрое решение типовых запросов

Удержи: реши вопрос в том же канале, где он возник

Если перенаправление переводит клиента в более выгодный канал, то удержание – это работа над качеством внутри самого канала. Когда клиент уже выбрал, как он хочет связаться с вами (будь то по телефону или через веб-интерфейс), задача компании – решить вопрос, не задействуя службу поддержки.

Разумеется, никому не нравится оказываться пленником запутанного голосового меню без возможности поговорить с человеком. Но цель здесь не в том, чтобы «запереть» клиента. Мы должны сделать цифровой сервис настолько понятным и удобным, что человек сам предпочтет закончить необходимую операцию без помощи других.

Традиционные голосовые меню с этим не справятся – нужны технологии, которые умеют распознавать намерения, подключаться к внутренним системам и выполнять реальные действия – будь то идентификация аккаунта, изменение заказа или перенос доставки.

Большинство современных разговорных систем уже позволяют использовать генеративный ИИ и предлагать более гибкий сервис в разговорной манере – от динамического пояснения вопросов (вместо стандартного «я вас не понял») до персонализации ответов.

А наиболее продвинутые платформы уже предлагают агентные возможности: системы, которые умеют «размышлять» над запросами клиента, адаптировать ответы прямо по ходу диалога и самостоятельно принимать решения для достижения результата – не просто реагируя, а действуя как компетентный сотрудник.

Типичные результаты:

●       30-60% задач решаются в цифровом канале без участия оператора

●       снижение средней продолжительности контакта

●       снижение нагрузки и выгорания среди сотрудников поддержки

Обслужи: помоги сотрудникам работать эффективнее

Разумеется, не все вопросы можно и нужно автоматизировать. Там, где важна эмпатия, гибкость или распознание исключений, человек остается ключевым звеном. Но и здесь технологии способны на многое, при этом не заменяя сотрудников, а поддерживая их.

Инструменты поддержки операторов (agent assist) в реальном времени способны подсказывать ответы, находить нужные документы и показывать историю взаимодействий с конкретным клиентом. А алгоритмы «следующего лучшего действия» (next best action) предлагают операторам персональные рекомендации для каждого клиента, учитывая его историю, текущую ситуацию и бизнес-политику компании.

После контакта с клиентом ИИ может автоматически резюмировать разговор и даже обновить клиентские данные, сэкономив время вашим операторам. Автоматическое транскрибирование диалогов также помогает компаниям следить за качеством сервиса и тренировать сотрудников.

Это помогает не только клиенту, но и команде. Особенно – в небольших отделах, где каждая минута на счету.

Типичные результаты:

●       сокращение продолжительности разговоров с операторами на 15-25%

●       рост доли обращений, решенных с первого раза, на 10-20%

●       ускоренное обучение операторов и повышение качества обслуживания

Расходы и внедрение: начни с малого, расти осознанно

ИИ и автоматизация всегда казались дорогими удовольствиями, но сегодня большинство решений – это модульные облачные платформы, которые легко масштабируются. Чтобы начать, не нужно менять всю систему обслуживания. Главное – понять, что именно требует улучшения. Какой запрос встречается чаще всего? Что дольше всего решается? Что вызывает недовольство у клиентов? Можно начать с простого – автоматизировать рутинные процессы – и затем вносить инкрементальные улучшения.

Большинство решений сегодня доступны по гибкой модели оплаты, что делает их приемлемыми даже для небольших команд. При необходимости можно обратиться к местным ИТ-специалистам, а для сопровождения после запуска достаточно одного сотрудника, понимающего и бизнес, и технологию, с которой вы работаете.

Заключение: конкурентное преимущество, которое ближе, чем кажется

Клиентская поддержка не должна быть лишь статьей расходов. При грамотном подходе она превращается в конкурентное преимущество – в способ развивать отношения с клиентами, строить доверие и расти без лишних затрат.

Малому и среднему бизнесу не стоит бояться цифровизации. Возможности есть – важно лишь подходить к ним осознанно. Необязательно модернизировать все и сразу. Все начинается с небольших, продуманных шагов: автоматизации рутинных процессов и построения основы для дальнейшего масштабирования и стабилизации. И самое главное: ИИ и прочие цифровые решения не заменят ваших людей – он освободят их для действительно важной работы.

Ануар Байсынов – стратегический консультант в чикагском офисе PwC Strategy& со специализацией в области цифровых трансформаций и операционного улучшения клиентского сервиса. Разрабатывает и внедряет решения на стыке бизнеса и технологий – от автоматизации контакт-центров до интеграции ИИ в процессы обслуживания. В его портфолио – проекты как для крупных корпораций, так и для малого и среднего бизнеса, где он помогал выстраивать эффективные модели взаимодействия с клиентами: от стратегического планирования до внедрения таких продуктов, как ИИ автоответчик (IVR), облачный контакт-центр (CCaaS), голосовая биометрия и ИИ платформа для операторов (AI agent assist).