Как добиться, чтобы более 90% входящих звонков обрабатывал робот?

Голосовой робот в call-центре

В компании отмечают повышение нагрузки входящим трафиком за счет роста клиентской базы и превышения оборота в 4 млрд. рублей за 2020 год.

Представители GTD рассказали о проекте внедрения Twin с целью дальнейшего масштабирования бизнеса и повышения качества обслуживания клиентов.

Результаты голосового бота

Twin начал работу с изучения бизнес-процессов для их дальнейшей оценки и улучшения качественных показателей.

На начальном этапе команда приняла решение о замене SMS на звонки от бота, что позволило снизить издержки — это трудоёмкий процесс разработки интеллектуального бота, тестирования всех его показателей на фокус-группах, обработки данных, внедрения в коммуникацию и контроля бота в дальнейшей работе. Интеграция с SAP клиента позволила внедрить различные виды уведомлений через разные каналы: push-уведомления, Viber, VK, Telegram.

Высокая отказоустойчивость позволяет обрабатывать голосовым ботом существенный объем входящего голосового трафика.

Основное решение. Кейс помог снизить затраты call-центра транспортной компании GTD на 70% и увеличить конверсию «из звонка в заявку на доставку» на 5%. Также была решена проблема длительного ожидания на входящей линии — теперь оно составляет 1 секунду.

Высокие результаты были достигнуты благодаря профессиональной команде разработчиков Twin. Реализован сложный кейс, который позволил закрыть ключевую проблему. Мы показали уникальные результаты: 0 пропущенных звонков, снижение затрат на оповещение клиентов на 70%, а также участие бота в 90% заявок.

Главное отличие кейса и решения Twin — постоянное усовершенствование канала коммуникаций, GTD сможет наслаивать решение дополнительные возможности, словно конструктор. Например, сейчас происходит внедрение голосового бота для исходящих коммуникаций — информирования клиентов о статусе доставки груза.

Суть кейса — в снижении затрат call-центра транспортной компании GTD за счет автоматизации коммуникации с клиентами с помощью решения Twin.

Транспортная компания GTD обратилась к Twin по ряду причин:

1. Нагрузка на операторов call-центра достигала 60% в пиковые моменты.
2. Из-за отсутствия свободных операторов клиентам приходилось долго ожидать ответа на линии, это время могло достигать 40 минут.
3. По оценкам компании на обработку заявок требовалось 400 новых сотрудников, обучение которых занимает длительный срок.

Вывод

Рынок контакт центров растет, а роботы уже сейчас играют в нем большую роль. Стратегически важно внедрять и развивать компетенции в роботизации не только входящих запросов, но и быстрое развертывание и внедрение роботов на работу с исходящими звонками. Технологии Twin способны решать масштабные задачи на реальных кейсах уже сегодня.