ivr что это в банке
Можно ли улучшить работу call-центра с помощью IVR?
Распространенная проблема для бизнеса — в call-центре не хватает операторов. Руководство не хочет увеличивать бюджет и нанимать новых специалистов, а поэтому устанавливает IVR (Interactive Voice-Response) — интерактивную систему предварительно записанных ответов оператора.
С точки зрения бизнеса кажется, что такая система серьезно разгрузит операторов. Она и работает 24/7, и зарплату не просит, и вполне себе может дать нужную информацию клиенту, не задействуя специалиста. Ну а клиенты как должны быть довольны! Им больше не нужно слушать десятиминутные midi-мелодии и устаревшие хиты в ожидании оператора, да и повторять свою проблему снова и снова по цепочке каждому специалисту не придется. Система запомнит сама. Говорите, хорошая вещь, ваша IVR? Надо брать.
Проблемы начинаются позже, спустя несколько месяцев. Оказывается, никому не интересно общаться с «недопиленной» Siri, когда проблему нужно решить срочно. А если это проблема системная, клиенты отказываются от продукта. Не звонить же каждый раз бездушной машине.
Так что же не так с этими IVR? Может, клиенты слишком избалованные и им нужно время, чтобы привыкнуть к новому сервису? Или такие проблемы встречаются в каждом call-центре? Возможно, стоит установить самую продвинутую голосовую IVR и проблемы решатся сами собой? Или лучше нанять еще операторов?
Чтобы понять, как и какая IVR поможет вашему бизнесу, нужно сперва разобраться, что они умеют.
Виды IVR
IVR DTMF
DTMF (Dual-Tone Multi-Frequency) — это IVR с тональным набором.
Дружелюбностью она и в самом деле не отличается. Чтобы ответить системе, нужно прослушать и запомнить все варианты ответов, а затем нажать на заданную клавишу телефона. Раньше это было проще, а попробуйте сейчас, со смартфона, когда сперва приходится «разлочить» экран (он блокируется во время разговора, чтобы вы ухом или щекой случайно не сбросили вызов) и только затем «тэпнуть» по цифре. Можно, конечно, переключиться на оператора по клавише «0», но и эта функция спрятана не на первом уровне меню.
IVR Directed Dialog
Получается своеобразный допрос. Из плюсов — если вы много раз звоните в call-центр с одним и тем же запросом, можно выучить голосовые команды и быстро решать проблему. Но все равно не очень удобно. Не каждый клиент любит такое.
IVR Mixed-Initiative Dialog
Недостатки DTMF и ASR осознали быстро. IVR Mixed-Initiative Dialog ослабила поводок, позволив клиенту активно участвовать в диалоге и сразу озвучить свою проблему — спасибо технологии распознавания разговорного языка (Natural Language Understanding).
Можно сказать, IVR Mixed-Initiative Dialog — первая система «с человеческим лицом». Она не ведет клиента по пунктам меню, понимает предложения целиком и может сразу дать ответ на нужный вопрос.
— Добрый день. Вас приветствует сеть кинотеатров «. ». Чем я могу вам помочь?
— Какие фильмы я могу посмотреть в субботу вечером?
Правда, свобода некоторых пользователей пугает — иногда знаний, чтобы дать понятный запрос, не хватает. Вопрос «Как я могу вам помочь?» повергает в ступор.
Несмотря на все достоинства IVR Mixed-Initiative Dialog, у нее есть и недостаток — она не помнит клиента. Не так существенно, но на качестве сервиса отражается.
Smart IVR
Следующее поколение IVR научилось работать в паре с CRM. Как только клиент дозванивается до call-центра, система сразу задает ему вопросы по теме, исходя из прошлого опыта «общения».
— Добрый день. Вас приветствует банк «. ». Хотите узнать баланс на вашей карте?
— Ого. Да, подскажите баланс.
Но проблемы с навигацией остались — зависят также от технологии взаимодействия.
IVR и бизнес
Бизнес любит IVR. Очень любит. IVR DTMF может обработать 10–20% звонков в call-центр, а IVR с распознаванием речи — 50–80% звонков. Экономия на операторах выходит очень существенной. Центр речевых технологий рекомендует.
IVR и клиентский сервис
С любовью бизнеса к IVR все понятно. А пользователей спрашивали? Им ведь с этим жить. Оказывается, спрашивали.
Компания Spoken Communications в 2015 году опросила американцев и выяснила, что 77% назвали общение с плохим IVR основной причиной негативного опыта обращения в call-центр. Что им не понравилось? Выяснилось, что люди не любят повторять запросы после каждой ошибки системы. А вторая причина (53%) — повторение тех же самых запросов, но уже оператору. Действительно, кому такое понравится?
А исследование Kelly Services, проведенное еще в 2002 году, показало, что 63% клиентов откажутся от товара/услуг компании, где был негативный опыт общения с call-центром. И, напротив, опыт, «превосходящий ожидания», будет стимулом для продолжения общения с компанией для 75% пользователей.
Что говорит статистика?
Способ взаимодействия пользователя с системой важен. Но если ресурсы не позволяют, то можно работать и с DTMF. Главное — сделать ее дружелюбной. Рецепт прост: не больше трех уровней меню и по четыре опции выбора (Delude, 2002). Можно, конечно, пойти против правил и сделать сорок опций для банковской IVR. Но большинство клиентов будут использовать только восемь самых простых функций (Carmeli, 2014), а остальные — проклинать компанию, продираясь через дебри меню. Не надо так.
Но все-таки что делать, когда опций много и все они важны? Придется установить IVR с технологией распознавания речи.
Сравнительное исследование показало, что DTMF и NLU одинаково точно выполняют задачи клиентов (70–75% у DTMF против 78% у NLU). Однако в NLU 89% пользователей сразу объясняли проблему и дожидались ее решения, а в DTMF 25% переключались на оператора, не желая общаться с искусственным интеллектом. Да и на скорости это отражалось: получить ответ у системы, понимающей голос, можно за 16,5 секунды, а через тональный набор — за 35,9 секунды. Плюс ко всему в IVR DTMF были ложные переходы (Suhm, Bers, 2002).
Другое сравнительное исследование показало, что есть различия и в эффективности IVR NLU и IVR DTMF. 82% молодых пользователей выполнили пять или шесть задач из шести, а среди пожилых таких оказалось всего 32%. Однако если в IVR NLU при большом количестве пунктов меню можно было решить проблему голосом, то в тональном режиме DTMF звонок в call-центр превращался в пытку.
Какую IVR все-таки выбрать?
Вопрос об эффективности систем IVR остается открытым.
По данным компании TeleTech (2014), 57% пользователей предпочитают использовать тоновый режим вместо голосового интерфейса из-за проблем с распознаванием голоса.
Анализ 50 компаний в сфере клиентского обслуживания из Fortune 500 показал, что 28% call-центров используют голосовые IVR, 42% — IVR DTMF и только 30% предоставляют выбор (Software Advice, 2014). По России аналогичных данных найти не получилось.
Но если предлагаемые инструменты несовершенны, то, возможно, стоит дать пользователям возможность выбора. Хорошо?
Железная леди: кто и как создал IVR для Сбера
Если вы наберете номер 900, вам ответит голосовой бот Сбера. Это IVR (Interactive Voice Response) — робот, обученный помогать клиентам. Меня зовут Николай Судаков, я отвечаю за развитие этого продукта и расскажу, как мы создали голосовой IVR и как устроена работа продакта в Сбербанке (про метрики и работу над ошибками тут тоже будет).
До Сбера я девять лет работал с кредиторской задолженностью в другом банке. За это время я успел сменить несколько ролей. Порядком устав, я решил уйти в консалтинг и устроился в Ernst & Young, где поработал на нескольких проектах, связанных с крупным финтехом. Это был все еще «фин-», но уже «-тех», то есть гораздо ближе к тому, что мне на тот момент было интересно — к технологиям. Тогда же я прошел курс по Python 2 на Codecademy и курс «Математика и Python для анализа данных» на Coursera и это дало мне базовое понимание, на что способны современные технологии машинного обучения.
В 2016 году я пришел в Сбер на позицию проджект-менеджера — моя команда занималась жалобами клиентов на работу банка. Но проработал на этой позиции недолго — началась эджайл-трансформация банка (которая с тех пор продолжается). Благодаря этому в Сбере открылось много новых направлений. На общем собрании нам рассказали, что появятся новые продукты, и каждый может попробовать себя в роли продактов. Я решил рискнуть: пришел на собеседование с лидером продукта (голосовой IVR), рассказал, как собираюсь его развивать, почему интересуюсь именно им и зачем учил Python и базу по ML. Так в 2017 году из проджекта я стал продактом.
На самом деле никакого голосового IVR у Сбера в 2017 году не было — был предзаписанный голос и кнопочное меню. Работало это так: клиент набирал номер банка и ему предлагали какие-то ограниченные опции. «Если вы хотите заблокировать карту, нажмите два», «Если вы хотите поговорить с оператором, нажмите пять». Но кнопочный IVR сильно ограничивал и клиентов, и нас — мы поняли, что подход нужно менять. Нужно было сделать эту историю более понятной и полезной для клиента.
Мне пришлось с нуля погружаться в новую для меня технологию, учиться, много общаться с коллегами. Поначалу я вообще не понимал, что происходит. Если на какой-то встрече я слышал незнакомое слово (например, MRCP, сигнальный трафик, Kafka и VXML), я говорил — стоп, объясните, пожалуйста, что это значит. Потому, что если я промолчу, я подпишусь под решением, сути которого не понимаю. Это дало свои плоды: я за пару месяцев во всем разобрался и стал понимать разговоры на техническом языке.
Сразу стало понятно, что подходящих технологий для создания нового голосового IVR у нас нет, и мы решили провести конкурс на закупку систем распознавания и синтеза речи. К нам пришло 13 поставщиков (это очень много), поэтому конкурс закончился только в октябре 2018 года. К сожалению, большинство компаний принесли на конкурс синтез, основанный на технологии Unit Selection, а она тогда была на стадии своего заката. Мы проверяли не только качество синтеза, но и другие параметры — например, TCO (total cost of ownership, то есть затраты на создание продукта). В итоге выиграл синтез, который был основан на не самой современной технологии. Но с этим уже можно было начинать делать бота, и мы приступили к работе.
Банковский голосовой бот — сложный технологический продукт. Если упростить, он состоит из четырех компонентов. Первые два — синтез речи (его «голос») и распознавание (его «слух»). Третий компонент — NLP-классификатор, и именно благодаря ему помощник понимает клиентов. Если клиент говорит «хочу узнать баланс», машина благодаря функции распознавания речи получает набор букв. Она не понимает, что это значит, а классификатор как раз помогает понять. Четвертый компонент — это банковские интеграции. Для того, чтобы клиент все-таки смог узнать баланс по своей карте, бот должен не только понять его просьбу, но и знать, откуда и как брать информацию.
Кнопочный IVR, который я взял на развитие как продакт, был устроен намного проще. Старый помощник умел делать только две вещи: сообщать баланс по карте и историю пяти последних операций. Это было неудобно, поэтому мы пошли в сторону персонализированных предиктивных сценариев — то есть сценариев, основанных на данных о поведении клиента. Как банк мы знаем о клиенте очень много — какие операции он совершал и что у него могло случиться. Например, мы знаем, что карту клиента зажевал банкомат, и когда он нам звонит — нам очевидно, зачем он набрал номер. И вместо того, чтобы заставлять его продираться через множество вопросов и нажимать кнопки, «железная леди» может начать разговор с сообщения о том, что в банке уже знают о проблеме. Поэтому такие сценарии и называются предиктивными — мы знаем, что произошло у клиента.
Кроме того, мы знаем его привычки. Мы проанализировали огромные массивы данных и выделили клиентов, которые, например, всегда звонят, чтобы узнать баланс. И стали спрашивать: «Вы хотите узнать баланс?». Это, хоть и не сразу, но сработало. Поначалу из 100% людей, которые звонят на номер 900, чтобы узнать баланс, только 20% делали это в IVR, а остальные шли к оператору. Сейчас у нас 80% — к оператору с этой задачей идет лишь пятая часть пользователей. К 2019 году мы были сфокусированы именно на этом: создавать такие сценарии, чтобы клиенты действительно могли решить свою проблему.
Еще одно направление, которое было важным с точки зрения клиентского опыта — синтез, то есть голос, который будут слышать клиенты. Синтез на Unit Selection был далек от совершенства — с ним приходилось очень много работать, чтобы компенсировать это несовершенство. Например, он не мог правильно произнести «Вам подходят эти условия?» и просто говорил клиенту: «Вам подходят эти условия». И все — без вопросительной интонации. И мы нашли лайфхак: если добавить частицу «ли», интонация у робота становилась вопросительной — он спрашивал «Подходят ли вам эти условия?». Да, это было компромиссное решение, но с несовершенным синтезом, который был у нас тогда, эти решения работали. Еще мы понимали, что сообщения, озвученные голосом, воспринимаются иначе, чем напечатанные текстом, и просто следовать общепринятым рекомендациям по написанию текстов было бы неверно.
Тогда в дополнение к дата-сайентистам, аналитикам, тестировщикам, разработчикам и CJE мы наняли новых людей в команду — например, очень опытного редактора, который долго работал на радио. Лингвистов, которые умеют работать с текстами и прекрасно знают правила русского языка. Сценариста, которому уже приходилось делать похожие вещи и который хорошо понимал, как должен строиться диалог с клиентом. Нам удавалось даже из плохого синтеза выжимать хорошие результаты.
Кстати, окончательно мы убрали кнопочное меню и перевели всех пользователей на новый голосовой IVR в июне 2019 года — а до этого дорабатывали решение.
Сейчас у нас работает синтез, созданный нашими коллегами из SberDevices. Он улучшил качество голоса и радикально снизил нагрузку на команду в части адаптации текстов. Он звучит очень по-человечески, с ним точно не надо использовать частицу «ли» в вопросительных предложениях. А если изредка и возникают погрешности в произношении, то коллеги правят их в течение 2-3 дней. А еще распознавание речи нового синтеза приблизилось к такому уровню, что «железная леди» практически не ошибается.
Так что использование нового синтеза не только повлияло на качество звучания IVR, но и в несколько раз повысило скорость нашей работы.
Мы знаем, как пользователи общаются с операторами, и это очень помогает. Например, мы слушали, как отвечают операторы: это был оптимальный и полезный ответ или пользователю пришлось переспросить? И на основании этого мы проектировали прототипы. Мы создавали небольшой «кусочек» помощника, приглашали клиентов на интервью, задавали гипотетическую ситуацию и смотрели на то, как клиенты взаимодействуют с продуктом, что им нравится, а что — нет. Раз в два спринта мы обязательно общались с клиентами, с 10 — 12 людьми.
Интервью часто помогали понять, что мы повернули не туда. Например, у нас была такая проблема: некоторые люди не понимали, что говорят с роботом. Они начинали развернуто рассказывать помощнику о своей проблеме и машина не справлялась. Чтобы это исправить, мы добавили такую фразу: «Пожалуйста, сформулируйте свой рассказ в двух словах». И во время исследования поймали интересный инсайт: мы увидели, что на этой фразе люди зависают. В итоге четыре человека из семи сказали, что не знают, как сформулировать свою проблему, используя всего два слова. Оказалось, что они воспринимали просьбу робота буквально. Так мы отказались от этой формулировки и стали использовать другую — «Не совсем поняла ваш рассказ. Будьте добры, уточните вопрос». Это, кстати, одна из тех фраз, которые в тексте выглядят не очень, а на слух воспринимаются очень хорошо.
Еще мы постоянно мониторим, что о нас пишут, и это тоже хороший способ собирать инсайты. Недавно на «Пикабу» появился пост клиента Сбера: он рассказал, что спрашивает у нашего помощника, какой период полураспада у радия, чтобы его побыстрее перевели на оператора. Это наш стандартный подход: не важно, что спрашивает клиент — если мы не поняли его, мы переспросим, а если не поняли второй раз – предложим соединиться с оператором.
После этого поста мы добавили сценарий с периодом полураспада радия — теперь помощник может на это ответить. Это единственный не purpose-based сценарий у нашей «железной леди». Почему мы отреагировали именно так? Нам нужна была отдушина.
Это был конец тяжелого для команды коронавирусного периода, когда работы было очень много: клиенты стали активно пользовались удалёнными каналами обслуживания и у них возникало много вопросов. По нашим подсчетам, в мае мы получили на 30% больше звонков, чем в феврале. В тоже время часть операторов банка уходила на больничный, ведь никто не застрахован от болезни.
Добавляли работы и выступления президента, на которых он, например, объявлял о выплатах семьям с детьми. И вот выступление в два часа дня, а мы уже понимаем, что завтра с утра клиенты будут звонить и спрашивать: как получить выплату, узнать номер счёта и т.д. А значит, у нас в запасе всего несколько часов, чтобы подготовить правильный, исчерпывающий ответ на вопросы клиентов. И мы всегда успевали отреагировать на такие события.
В начале 2020 года я со своей командой пошел в «Продуктовую мастерскую» Сбера — это такая внутренняя банковская история для прокачивания продактов. Это нельзя назвать обучением или акселерацией (хотя по сути мы учились и акселерация была) — скорее фреймворк, который мы встраивали в рабочие процессы. Помогали нам менторы из ФРИИ — то есть мы продолжали работу над продуктом, но под их руководством.
В «Продуктовую мастерскую» я пришел, чтобы понять, как помочь клиентам решать их вопросы. А трекер в первый же день спросил: «А сколько клиентов вообще не задают вопросы?». И мы уже на старте увидели, что те 30% человек, которые сразу же зовут оператора, не пытаясь решить вопрос через помощника, генерируют 80% нагрузки на контактные центры. То есть они даже не давали нам шанса помочь. При этом многие из этих 30% звонили для того, чтобы узнать баланс. Это действительно было проблемой: операторы были загружены такими звонками, пока на линии ждали люди с более сложными проблемами. Чтобы это исправить, мы добавили переспрос: помощник стал говорить «Я поняла, что вы хотите поговорить с оператором, но скажите, пожалуйста, чем мы можем вам помочь». Как только мы добавили переспрос, метрика «автоматизация» (она показывает, скольким из позвонивших клиентов помог бот, а не человек) моментально, за один день выросла на 5% — при том, что рост на 10% был нашей целью на ближайший год.
Кстати, ломали мы эту метрику также успешно. Однажды мы решили, что слишком сухо говорим с клиентом и нужно добавить какую-то фразу повеселее. И придумали такую формулировку: «Теперь я работаю оператором, я умею вот это и вот это. ». И люди перестали задавать вопросы, люди стали жаловаться. Клиенты напрямую говорили, что их это раздражает, и метрика резко просела — так резко, что мы откатили все назад.
Вообще в «Продуктовой мастерской» нам всем хорошо прочистили мозги. Такое бывает, когда человек о чем-то знает, но игнорирует эти знания или использует их неправильно. А тут рядом были два профессиональных человека, которые постоянно нас челленджили, и это многое изменило. Например, мы научились быстро откручивать гипотезы. Неделя — и две гипотезы «откручиваются», неделя — еще две гипотезы. Это была неправильная гипотеза? Ну и черт с ней, мы потратили на нее всего два дня..
Так получилось, потому что мы перестали отвлекаться на ерунду и долгий предварительный анализ. Такой анализ актуален для команд, у которых релизы раз в квартал, а мы можем выкатывать новые изменения раз в 15 минут, и детальный анализ нам нужен уже после того, как гипотеза «открутилась» на проде. Еще до мастерской мы постоянно говорили про A/B-тесты, но не делали их — не доходили руки. А сейчас каждая гипотеза проходит через A/B. Мы накапливаем данные, все сравниваем, смотрим, на сколько результат изменился и какой у него доверительный интервал, то есть стоит ли этому изменению доверять или это просто в пределах погрешности. К концу «Продуктовой мастерской» мы посчитали и поняли, что сэкономили банку десятки миллионов рублей такими изменениями.
Именно такими ситуациями и заняты операторы в колл-центрах. Но множество проблем клиенты могут решить (и решают) с помощью голосового IVR, и это радует. Мне очень нравится тот продукт, который получается — по сути мы смогли создать новую технологию внутри банка и уйти с кнопочного IVR. Но это как с ребенком: детей любят по определению, но глупо не замечать их недостатки. Я знаю, что в продукте работает не так, и у нас есть план, как это все поменять. Я хочу, чтобы человек, который позвонит на 900, получил ответ на свой вопрос быстро и качественно, и при этом даже не понял, что говорит не с реальным человеком.
Преимущества и стоимость внедрения системы Интерактивного Голосового Меню (IVR) (ознакомительная статья)
Что такое IVR?
Asterisk IP-PBX — Это open source приложение, работающее на Linux и FreeBSD и предназначенное для создания решений компьютерной телефонии. Asterisk обладает всеми возможностями классической АТС, поддерживает три VoIP протокола (SIP/H323/IAX), предоставляет функции голосовой почты (VoiceMail), конференций, интерактивного голосового меню (IVR), центра обработки вызовов (постановка звонков в очередь и распределение их по агентам используя различные алгоритмы), а также имеет гибкий и универсальный интерфейс для интеграции с внешними системами обработки данных (AGI). Все это делает Asterisk мощнейшей платформой для организации телекоммуникационного сервиса любого масштаба.
Что нам стоит IVR построить?
Если в компании нет АТС
Если в компании отсутствует АТС, необходимо установить Asterisk в качестве основной телефонной системы.
420$) или Digium AEX800 (до 8-ми линий
Если в компании есть АТС
550$). В этом случае станция настраивается таким образом, чтобы все входящие звонки направлять в Asterisk, а Asterisk выбор звонящих абонентов передает на станцию. Такой способ позволяет получить с наименьшими изменениями не только интерактивное меню, а также и сквозную запись всех разговоров и телеконференции (если они необходимы).
В случае, если АТС не поддерживает E1/PRI (малая аналоговая станция), имеет смысл рассмотреть вопрос полной ее замены на Asterisk, так как интегрироваться с АТС по аналоговым линиям — занятие неблагодарное.
Не ждите ответа
Хоум Кредит Банк с сегодняшнего дня частично отказался от IVR, а именно от механического голоса-поводыря, который указывает позвонившему в банк клиенту, какие кнопки на телефоне и зачем нажимать. Как выяснил портал Банки.ру, теперь при звонке в ХКФ клиенту предлагаются всего две опции: телефонный банк (задачи решаются без помощи оператора) и связь с контакт-центром.
Система IVR в «Хоум Кредите» существовала с самого начала работы банка в России — с первой половины 2000-х годов — и постоянно совершенствовалась. Однако в результате проведения внутренних исследований и изучения отзывов клиентов в ХКФ пришли к выводу, что далеко не всех такой формат общения с банком устраивает. Поэтому кредитная организация пошла на эксперимент — частично отказалась от IVR ради того, чтобы клиент сразу мог соединиться с сотрудником колл-центра.
Голос разума
«Сегодня на банковском рынке есть два вида IVR. Либо это настоящая система самообслуживания, к которой мы относим телефонный банк, либо маршрутизатор звонков, который не помогает клиентам решать его вопросы, а только адресует его к той или иной опции, сортирует звонки, по сути, усложняя путь к оператору, — рассказала порталу Банки.ру директор департамента клиентского сервиса Хоум Кредит Банка Светлана Вельможина. — Мы отказываемся от маршрутизатора, устаревшей, на наш взгляд, технологии, потому что при таком подходе часть клиентов теряется, не выполняет свою задачу и остается разочарованной. Такая система IVR не дает клиенту никаких преимуществ, а только мешает ему, вызывает раздражение».
«Хоум Кредит» предлагает клиенту всевозможные дистанционные каналы — интернет-банк, онлайн-консультацию, телефонный банк. «Но если при наличии широкого выбора каналов самообслуживания клиент все же выбирает общение с нашим сотрудником, то мы хотим предоставить возможность сделать это оперативно. Клиента нельзя принуждать пользоваться той или иной услугой. Высокотехнологичные сервисы нужно предлагать наряду с простыми и привычными, такими как «живое» общение с сотрудником банка, — считает Вельможина. — Отказ от IVR — «железной леди», как эту систему мы называем между собой, — является очередным этапом преобразования нашего банка в «финансовый магазин», «финмаг». В его основе лежит принцип «просто, быстро, удобно». Нет людей, которым бы нравилось слушать «неживые» голоса, автоматически записанные ролики».
По словам Вельможиной, «Хоум Кредит» предложит позвонившему клиенту на выбор всего две кнопки: телефонный банк (с системой самообслуживания, доступной по телефону) или связь со специалистом контакт-центра. Звонок будет сразу же переведен на специалиста «первой линии», готового ответить на широкий спектр вопросов. «Наша цель — чтобы время ожидания связи с сотрудником составляло не больше двух минут (надеемся, что этой цели мы достигнем уже через месяц). Никакую рекламу в период ожидания соединения с оператором клиенту слушать не придется», — пообещала Вельможина. Она согласна с тем, что банковские процессы должны быть высокотехнологичными и автоматизированными. Но IVR — особая история. «В этом случае автоматизация нужна в первую очередь самому банку, а не клиенту, которому необходимо быстро решить свою задачу, лично пообщавшись со специалистом контакт-центра, — говорит Вельможина. — Наши сотрудники универсальны, то есть могут ответить на любой вопрос. Это не значит, что мы перестаем автоматизировать работу контактного центра. Наоборот, мы намерены усовершенствовать систему идентификации клиента по номеру его мобильного телефона».
Чаша весов
«Банки говорят, что благодаря IVR они существенно экономят, в том числе на персонале, но это не совсем так, — объясняет директор департамента клиентского сервиса ХКФ. — В основном кредитные организации используют для работы с клиентами номера 8—800, за трафик по которым платит банк. Часто специалисты, оценивая эффективность от внедрения IVR, этот фактор не учитывают. И получается, что клиент может позвонить в контакт-центр, долго искать нужный пункт меню и, не найдя, бросить трубку. Банки платят деньги за трафик, а в придачу получают неудовлетворенного клиента, который потом жалуется». На вопрос Банки.ру, что экономически выгоднее — IVR или непосредственное общение клиента с сотрудниками контакт-центра, — Вельможина ответила уклончиво, не приводя конкретные цифры. Она лишь уточнила, что в «Хоум Кредите» не ожидают существенного изменения в затратах на контакт-центр. «Скорее, изменится структура расходов: мы будем меньше тратить на трафик и больше — на повышение навыков персонала. Мы также рассчитываем, что отмена IVR позволит увеличить количество клиентов и повысить их лояльность», — заключила Вельможина.
Неблагосклонны к IVR и в банке «Авангард». «Объективно ответить на вопрос, что лучше — система IVR или помощь круглосуточной телефонной службы поддержки, — могут только пользователи. Многократно озвученное мнение наших клиентов заключается в том, что удобнее прямое общение со специалистами банка. Именно это направление мы и развиваем», — конкретизировали представители пресс-службы «Авангарда».
«Живой» разговор по телефону с клиентом считают преимуществом и в Связном Банке. Центр поддержки клиентов в этой кредитной организации является одним из основных каналов предоставления консультаций на тему банковских услуг и продуктов (собственные отделения Связного Банка есть только в крупных городах, а сеть магазинов «Связной» используется для дистрибуции карт и лишь базового постпродажного обслуживания — пополнения счетов и при необходимости замены карт).
При этом, по словам пресс-секретаря «Связного» Антона Гольцмана, общение с оператором и IVR — вовсе не взаимоисключающие вещи. «От IVR мы отказываться не собираемся, но при этом считаем необходимым обеспечить максимально оперативный доступ клиента к живому голосу по ту сторону телефонной трубки, — сообщил Гольцман. — Наличие IVR необязательно сводит к нулю общение клиентов со специалистами центра поддержки клиентов. В нашем банке с операторами легко связаться, нажав «0» уже в главном меню разговора. При этом среднее время ожидания ответа оператора (если не проводятся специальные акции, например рассылка клиентам сообщений, которые могут вызвать дополнительные вопросы и увеличить количество обращений) составляет 48 секунд. Причем возможность связаться с оператором наша IVR не прячет глубоко в «дерево» разговора, а предлагает второй опцией после экстренной блокировки карты».
Руководитель экспертной группы банковских технологий СБ Банка Максим Волков констатирует, что общение с автоматом при звонке в банк мало кому нравится. «IVR — это часто от нехватки ресурсов колл-центра и в этой связи желания отгородится от «назойливых» клиентов. У сотрудников такого подразделения невысокие зарплаты, ограниченные возможности карьерного роста, что влечет за собой большую текучку. Это значит, что постоянные затраты на обучение персонала уходят впустую», — обращает внимание Волков.
До чего дошел прогресс
А в ВТБ 24 придерживаются противоположного мнения. «Отказ от IVR, наоборот, станет большим шагом «от клиента». Стремление разработать и внедрить новые технологии самообслуживания — одна из стратегических задач нашей деятельности, и, развивая такие возможности, мы даем клиенту возможность быстро, удобно и качественно получить то, что он хочет, — комментирует начальник управления развития и мониторинга департамента клиентского обслуживания ВТБ 24 Ольга Сморгонская. — В этом мы видим залог взаимодействия с клиентом». На взгляд Сморгонской, преимущества IVR перед системой прямого общения клиентов с операторами контакт-центра очевидны. «IVR — это одна из самых эффективных технологий развития контакт-центров не только по ряду доступных функций для самого банка, но и как дополнительный инструмент обслуживания для клиента», — убеждена она.
По мнению Сморгонской, основные выгоды, которые благодаря IVR приобретают контакт-центр и клиент, заключаются в следующем. Во-первых, маршрутизация вызовов минимизирует переводы клиента от одного сотрудника к другому. Во-вторых, идентификация клиента в IVR способствует сокращению времени диалога, повышению производительности. В-третьих, возможность самообслуживания (создание персональных и общеинформационных сервисов самообслуживания) позволяет клиенту не дожидаться ответа специалиста. В-четвертых, автоматизируются рутинные операции, облегчая работу операторов. В-пятых, IVR предполагает персонализированный подход, способствует кросс-продажам.
«Исходя из всего перечисленного, однозначно можно сделать вывод об экономической эффективности процесса самообслуживания клиентов. Минусы данной технологии не столь критичны и зависят в большей мере от психологии людей. Многих просто пугают электронные системы самообслуживания или распознавания речи, то есть это, скажем так, «генетическая» боязнь что-либо испортить, нажав не ту кнопку или выбрав не тот пункт меню, — разъясняет Сморгонская. — Сделать сервис IVR удобным и функциональным, таким, чтобы в 90% случаях клиент смог получить то, зачем обращается в банк, — большое преимущество в нашей сфере». В свою очередь Максим Волков подчеркнул, что система IVR может быть эффективной. «Это зависит от того, насколько грамотно составлено ее меню, насколько ясно до клиента доносится смысл предлагаемых опций», — заключил он.
Юлия ПОЛЯКОВА, Banki.ru
\n \n\t\t\t \n\t\t\t \n\t\t \n\t»,»content»:»\t\t