Руководители банков и микрофинансовых организаций знают: качество и скорость коммуникации с клиентами напрямую влияют на конверсию и прибыль. Поэтому они инвестируют в колл-центры большие деньги, разрабатывают подробные скрипты и обучают своих операторов, но проблемы остаются:
- звонки пропускаются, и клиенты уходят к конкурентам;
- заявки обрабатываются медленно и неэффективно, из-за чего падает конверсия;
- затраты на коммуникации растут, а эффективность звонков остаётся низкой.
Почему так происходит и как решить эти проблемы без увеличения штата и бюджета? Поможет ли банкам и МФО новый тренд бизнеса – автоматизация звонков с помощью голосового робота с искусственным интеллектом?
Как и почему банки и МФО теряют клиентов и прибыль
Традиционные колл-центры в банках и МФО всё хуже справляются с объёмом звонков и заявок, который им приходится обрабатывать.
Вот почему финансовые организации теряют клиентов и прибыль:
1. Высокая нагрузка и нестабильное качество диалогов
Операторы ежедневно выполняют десятки однотипных задач, например:
- первичный и повторный обзвон клиентов;
- ответы на одни и те же вопросы;
- напоминания о платежах.
Добавьте к этому высокий стресс при работе с должниками и результат очевиден:
Из-за выгорания специалистов от рутинных задач падает качество диалогов – растёт текучка кадров – увеличиваются расходы на найм и обучение новых сотрудников – клиентский сервис становится нестабильным (новички не могут сразу выполнять всё идеально) – конверсия и прибыль снижаются.
2. Пропущенные звонки и потеря клиентов
Пропущенные звонки – системная проблема банков и МФО.
Всегда есть вероятность, что звонок, который пропустила компания – это:
- упущенный лид;
- недовольный клиент;
- потерянная прибыль.
Чаще всего операторы не виноваты: ответить на все звонки одновременно физически невозможно для человека (особенно в час пик или нерабочее время). Решить эту проблему с помощью «живого» колл-центра без увеличения затрат на дополнительные смены не получится.
3. Медленная обработка заявок
Большинство заявок с сайтов банков и МФО – это не «горячие» клиенты, готовые сразу оформить кредит или заём. Они:
- сравнивают условия;
- сомневаются;
- не до конца понимают продукт.
Менеджеру важно быстро выйти на контакт. К сожалению, часто специалисты не успевают перезвонить сразу после поступления заявок и упускают драгоценное время, а вместе с ним и лидов.
Если первичный контакт задерживается на часы или дни, то:
- лид «остывает»;
- клиент забывает, где оставлял заявку;
- конверсия падает.
Чем дольше заявка остаётся без обработки, тем ниже шанс довести её до сделки.
Какой маркетинговый инструмент нужен банкам и МФО
Финансовым организациям нужен современный инструмент, который позволяет:
- устранить проблему пропущенных звонков;
- мгновенно обрабатывать заявки и принимать звонки 24/7;
- снизить нагрузку на операторов, избавляя их от однотипных задач;
- ускорить выполнение рутинных процессов;
- масштабировать обзвоны без найма новых сотрудников;
- автоматизировать входящие и исходящие звонки без потери качества.
В качестве инструмента для бизнеса, который соответствует всем перечисленным условиям – идеально подойдёт голосовой AI-робот, предназначенный для автоматизации рутинных задач колл-центров.
Он помогает финансовых организациям улучшать клиентский сервис, снижать затраты и нагрузку на менеджеров и повышать конверсию заявок без найма новых сотрудников.
Автоматизация звонков в банках и МФО с Zvonobot
Вот как голосовой робот с искусственным интеллектом будет помогать бизнесу выходить на новый уровень коммуникации с клиентами:
1. Снижение нагрузки и расходов
ИИ-робот Zvonobot возьмёт на себя все рутинные задачи, которые ежедневно перегружают операторов:
- ответы на частые вопросы;
- напоминания о платежах и задолженностях;
- первичный и повторный обзвон базы;
- запись клиентов на консультации;
- квалификация лидов и др.
Благодаря снижению нагрузки менеджеры перестанут выгорать, и проблема текучки кадров исчезнет навсегда. Тот объём звонков, на который у них уходила неделя, нейроробот совершит за день.
Приведём пример того, как с помощью AI-ассистента автоматизировать рутинную задачу.
Предположим, что нам нужно напомнить о платежах.
Ставим цель для робота: снизить просрочки без давления на клиента. Для этого ИИ-помощник должен позвонить за 3 дня до даты списания суммы.
Сценарий для обзвона будет выглядеть так:
- напоминание о списании;
- уточнение возможности оплаты;
- предложение о помощи от менеджера или о переносе даты.
Вот пример реплик, которые может использовать голосовой робот:
«Добрый день! Напоминаем, что ваш платёж по кредиту 25 января, сумма – 8 450 руб. Вы сможете оплатить вовремя?»
«Если потребуется, могу предложить консультацию менеджера или перенести дату».
Как видите, сформулировать задачу для AI-оператора совсем несложно, как и автоматизировать рутинный процесс.
2. Решение проблемы пропущенных звонков
Голосовой ИИ-робот мгновенно отвечает на все входящие вызовы:
- в нерабочее время;
- в час пик;
- при высокой нагрузке.
Во время разговора с клиентом ИИ-помощник:
- распознаёт запросы;
- консультирует по сценарию;
- фиксирует данные;
- подталкивает к целевому действию;
- передаёт «горячих» лидов менеджерам.
Голосовой робот Zvonobot будет работать 24/7 и не позволит компании упустить ни одного клиента из-за пропущенного звонка.
Настроить AI-помощника, для того чтобы он закрывал рутинные задачи на входящей линии несложно.
Например, если компании нужен AI-оператор, который будет отвечать на типовые вопросы клиентов в нерабочее время, то ей нужно составить список всех часто задаваемых вопросов и подключить интеграцию с CRM-системой.
К примеру, частые вопросы от клиентов могут быть такими:
- когда следующий платёж;
- какая сумма платежа;
- какой сейчас статус у заявки.
После интеграции с CRM робот сможет подтягивать из неё данные и корректно отвечать на персональные вопросы:
«Ваш следующий платёж запланирован на 12 февраля, сумма – 9 200 руб. Хотите, чтобы я напомнил за день до срока?»
«В данный момент ваша заявка на кредит находится на рассмотрении. Как только её статус изменится, я перезвоню вам».
AI-помощник ориентируется в CRM намного быстрее менеджера, и при правильной настройке он никогда не допустит ошибку при работе с данными клиента, как это может сделать человек. Так что голосовой AI-бот не только навсегда решит проблему пропущенных звонков, но и улучшит скорость и качество обслуживания клиентов.
3. Мгновенная обработка заявок и квалификация лидов
Быстрая обработка заявок удерживает до 80-90% клиентов. AI-робот не даёт лидам «остыть». Процесс выглядит так:
- Клиент оставляет заявку на сайте.
- Робот перезванивает в течение минуты.
- Выявляет интерес, уточняет сумму и срок.
- Отвечает на вопросы и отрабатывает возражения.
- Передаёт заинтересованного лида менеджеру.
«Холодные» лиды ставятся на допрогрев для повторного контакта.
Вот пример того, как будет действовать ИИ-менеджер, которого создали для мгновенного перезвона по заявкам, оставленным на сайте или в приложении.
Цель: не потерять клиента и зафиксировать интерес.
Сценарий:
- приветствие;
- подтверждение заявки;
- уточнение суммы и срока;
- предложение следующего шага (консультация / оформление).
Пример реплик ИИ-бота:
«Здравствуйте! Вы оставляли заявку на кредит. На какую сумму и срок рассчитываете?»
«Спасибо. Я передам заявку менеджеру. Когда вам удобно связаться с ним и обсудить оформление?»
Робот может вести десятки и сотни диалогов параллельно, без очередей и ожиданий. Тем самым, он помогает бизнесу выполнять все задачи в срок и не терять клиентов и прибыль.
Кейсы использования ИИ-робота Zvonobot
Чтобы понять, как голосовой ИИ-робот Zvonobot помогает банкам и МФО на практике, приведём несколько примеров реальных кейсов.
Кейс 1: МФО «Быстрый Займ» (изменено из-за NDA) – как робот с искусственным интеллектом ускорил обработку заявок с сайта и повысил конверсию.
МФО «Быстрый Займ» обратилось в сервис Zvonobot для того, чтобы разгрузить колл-центр и ускорить процесс обработки заявок с сайта. Руководитель заметил, что некоторые клиенты находятся в листе ожидания более 2 часов, что совершенно недопустимо и может привести к потере лидов.
Задача: ускорить первичный контакт с новыми заявками с сайта и снизить потери клиентов.
Сценарий бота:
Перезвон через минуту после заявки.
- Ответ на вопросы о суммах, сроках и требованиях.
- Отработка возражений.
- Передача «горячих» лидов менеджерам для завершения сделки.
Результат в цифрах:
- Время реакции на заявку снизилось с 2-3 часов до 1 минуты.
- Конверсия из заявки в сделку выросла на 18%.
- Потери клиентов из-за слишком долгой обработки заявок уменьшились на 65%.
Кейс 2: Банк «Прямой Кредит» (изменено из-за NDA) – автоматизация обработки заявок и напоминаний о платежах с помощью ИИ-робота.
Банк накопил большую базу клиентов, каждому из которых нужно своевременно и не по разу напоминать о приближении срока платежа. Это создало слишком большую нагрузку на колл-центр, но расширять штат руководитель был не намерен. Чтобы сэкономить бюджет, он обратился в сервис Zvonobot.
Также он поручил голосовому нейророботу Звонобот приём заявок с сайта, бот должен был квалифицировать лидов и записывать заинтересованных клиентов на консультации.
Задача: Снизить нагрузку на операторов при напоминаниях о платежах, обработке заявок с сайта и записи клиентов на консультации.
Сценарий бота:
Напоминания:
- Автоматические звонки с напоминанием о платежах за 2 дня до срока.
- Уточнение: сможет ли человек внести оплату.
- Предложение перенести платёж под определённые условия.
Обработка заявок:
- Мгновенный звонок тем, кто заполнил форму на сайте.
- Вопросы о сумме и сроках кредита/займа.
- Отработка возражений.
- Запись клиентов на консультацию с менеджером в удобное время.
Результат в цифрах:
- Снижение нагрузки на операторов на 60%.
- Количество вовремя совершённых платежей выросло на 28%.
Кейс 3: Банк «Умный Кредит» (изменено из-за NDA) – как ИИ-робот Zvonobot автоматизировал обзвон холодной базы и увеличил конверсию.
Обзвон холодных баз отнимал у сотрудников банка слишком много времени. Затраты на них не окупались, а менеджеры быстро уставали от негатива и увольнялись. Было принято решение автоматизировать эту рутинную задачу.
Задача: повысить эффективность обработки холодной базы.
Сценарий бота:
- Звонки по холодной базе для прогрева клиентов: выявление интереса и потребностей.
- Генерация персональных предложений с учётом данных клиента.
- Передача квалифицированных лидов операторам для заключения сделки.
Результат в цифрах:
- Обработка холодной базы, которая раньше занимала неделю, выполнена за 1 день.
- Конверсия из холодной заявки в сделку выросла на 12%.
Итак, использование Zvonobot позволяет финансовым организациям ускорять обработку заявок и выполнение других рутинных задач, снижать нагрузку на операторов, повышать конверсию и минимизировать потери клиентов на всех этапах воронки.
Почему ИИ-бот выгоднее операторов и колл-центров
Финансовые организации ежедневно работают с огромным потоком клиентов: заявки на кредиты и займы, продления договоров, напоминания о просроченных платежах и др.
Использование ИИ-роботов, таких как Zvonobot, позволяет банкам и МФО не только автоматизировать рутинные звонки, но и обеспечить стабильное качество обслуживания, снизить затраты и масштабировать работу без найма дополнительных операторов.
Ниже мы сравнили голосового ИИ-оператора Zvonobot и традиционные колл-центры:
Итак, современные голосовые роботы с искусственным интеллектом дают банкам и МФО намного больше возможностей для роста и развития, чем операторы колл-центров.
Однако это не значит, что нужно полностью отказаться от живых сотрудников. Нейророботы отлично справляются с рутинными задачами, но в работе с по-настоящему сложными и нестандартными кейсами им потребуется помощь опытных специалистов.
Коротко о главном
Использование голосового ИИ-робота Zvonobot позволяет банкам и МФО:
- автоматизировать рутинные звонки и ускорять их выполнение;
- быть на связи с клиентами 24/7;
- снижать нагрузку на операторов и сокращать расходы на коммуникации;
- поддерживать стабильное качество обслуживания;
- повышать конверсию и доход, масштабировать работу без найма новых сотрудников;
- освобождать сотрудников для работы с горячими клиентами и сложными кейсами.
Всё это позволит улучшить клиентский опыт и обеспечить стабильный рост бизнеса.
Хотите снизить расходы на колл-центр и увеличить доход с помощью голосового ИИ-робота для банков и МФО?
Оставьте заявку на сайте Zvonobot. Мы рассчитаем экономию на колл-центре, покажем сценарий под вашу воронку и подберём формат голосового ИИ-робота именно для вашей финансовой организации.