«Сначала разгрузили сотрудников контакт-центра, а теперь зарабатываем с его помощью миллионы рублей». Топ-менеджер МТС откровенно рассказал, как компания внедряла виртуального помощника, когда никто в это не верил

Николай Булаш пришел в МТС в 2003 году рядовым специалистом. В первый раз столкнулся с работой контактного центра в 2009-м. «После этого у меня случилась one love с этим подразделением: несмотря на то, что количество направлений, за которые я сейчас отвечаю, сильно выросло, контактный центр остается в приоритете. Там самые молодые, задорные, не знающие страха, умеющие принимать вызовы и, главное, побеждать ребята» — говорит нынешний заместитель генерального директора по коммерческим вопросам компании МТС. Но многое в работе контакт-центра поменялось за эти 15 лет. К 2017 году на одного работника приходилось 27 тысяч абонентов — откладывать внедрение виртуального помощника было уже невозможно. Спустя год он появился — и стал частью команды. Во время конференции «ИТ.BIZ. ИНСТРУМЕНТЫ ДЛЯ РОСТА БИЗНЕСА И КЛИЕНТОВ», Николай Булаш рассказал, как проходило внедрение, что сейчас с голосовыми помощниками и почему пока что использование ИИ-технологий в этой сфере неэффективно.

Генеральный партнер события — МТБанк
Технологический партнер — МТС
Инфраструктурный партнер — hoster.by
Партнер — Компания по развитию
индустриального парка
Партнер — aigenis

«Если что-то происходило, 2 миллиона пользователей могли позвонить практически одновременно»

— Сегодня у нас уже 5,7 миллиона абонентов, которые ежедневно пользуются нашими услугами. И никакого штата сотрудников не хватило бы, чтобы справиться с потоком обращений от такого количества клиентов. Проблема загруженности контакт-центра назревала постепенно и в 2017 году стала прямой угрозой для нормального функционирования и развития компании. Клиенты долго ожидали на линии ответа оператора, а любое ожидание более 30 секунд сразу формировало у абонента негатив. В случае, если что-то происходило на огромной инфраструктуре сети, то 2 миллиона пользователей могли позвонить практически одновременно — и тогда, несмотря на то, что специалисты были готовы принимать звонки, их не хватало.

Раньше мы подходили традиционно к решению этого вопроса: планировали нагрузку, исходя из ретроспективного анализа и прогноза маркетинговых активностей, формировали резервный фонд работников; использовали IVR (англ. Interactive Voice Response, интерактивное голосовое меню, — прим. «Про бизнес»), пытались заставить клиентов самостоятельно искать информацию.

Первые попытки использования виртуального помощника были в 2010 году. К нам приехал специалист из Германии и говорит: «У меня есть решение, которое само отвечает на вопросы абонентов». Решили попробовать: выбрали три тематики, которые можно оцифровать (получилось около 20% обращений, поступающих в контактный центр). И результаты нас не удовлетворили: в 50% случаев робот отвечал неправду. Эксперимент пришлось свернуть.

Поэтому мы продолжали совершенствовать себя и специалистов контактного центра. Подготовили специальные упрощенные скрипты, которые использовали в случае повышения нагрузки: сотрудник фиксирует тематику обращения — и ему всплывает подсказка, что нужно будет сказать. Также установили специальные KPI: каждый специалист контактного центра должен принимать не меньше 30 звонков в час, когда находится на линии. И за выполнение показателя платили дополнительную премию.

«В группе компании „МТС“ тогда все, кроме нас, верили в ситуативный IVR»

В 2018 году мы поняли, что уровень технологического развития речевой аналитики и виртуальных консультантов достиг тех приемлемых значений эффективности работы, которые позволят внедрять решения в промышленную эксплуатацию. В итоге сначала мы создали помощника на базе решения, которое представила компания «Яндекс», и получили приемлемые результаты. Мы увидели, что виртуальный консультант может работать, он может коммуницировать с клиентом. Также мы осознали, что для того, чтобы система работала эффективно, необходимы специалисты — причем не только в IT-направлении, а из контактного центра (они знают, чего хочет клиент, по каким тематикам он обращается, как формируется диалог при обращении).

В 2019 году мы попробовали еще 3 решения, остановились на компании Omilia (голосовой помощник Мия) и начали постепенное внедрение. Хотя в тот момент было два варианта развития событий: в группе компании «МТС» тогда все, кроме нас, верили в ситуативный IVR, при котором запросы маршрутизируются по тематикам и частично снимаются автоматически. А мы были уверены в том, что за виртуальным консультантом будущее. И когда количество сценариев, по которому он был готов обслуживать клиентов, превысило 20 (а это 60% всех обращений), мы на месяц полностью отключили IVR. Если виртуальный консультант понимал, о чем его спрашивают, предоставлял информацию сам. В остальных случаях — маршрутизировал на специалистов. Это был смелый шаг, потому что на контакт-центр могла свалиться огромная масса звонков, но этого не произошло.

И с 2020 года мы работаем вообще без IVR. Наш виртуальный консультант первым среди белорусских компаний был интегрирован во все наши базы данных. Мы были поражены эффективностью помощника и тех моделей, которые мы построили. На сегодня из 10000 звонков в сутки, которые поступают на контактный центр, 60% обрабатывает виртуальный консультант.Всего у нас 50 сценариев взаимодействия с виртуальным консультантом по различным вопросам, а это 80% всех тематик обращений, которые поступают.

При этом уровень удовлетворенности работы виртуальным консультантом выше, чем уровень удовлетворенности сотрудниками контактного центра, потому что виртуальный консультант не подвержен выгоранию, всегда доброжелателен, отвечает четко по сценарию, ни о чем не забывает (например, предупредить абонента о том, что необходимо сделать в случае, если он поехал за границу и оказался в роуминге).

Мы пробовали увеличивать количество сценариев (удалось собрать почти 90). Но мы решили, что не стоит подбирать те остатки сценариев взаимодействия, которые есть, чтобы закрыть все 100% виртуальным консультантом, так как такого не случится никогда. Мы остановились на 80% обращений для консультанта и 20% — для специалистов.

Программа теперь работает не только со звонками, но и в чате, а также помогает взыскивать дебиторскую задолженность. Ежемесячно она обзванивает от 40 до 80 тысяч клиентов, которые забыли по какой-то причине заплатить. И эффективность работы этой автоматизированной программы сопоставима с работой сотрудников по холодным лидам.

Виртуальный консультант понимает, что ему говорят клиенты, умеет сверять их персональные данные, менять тарифные планы, добавлять услуги, предоставлять информацию о задолженности. А в этом году программа научилась принимать заказы интернет-магазина, и в случае повышенного спроса мы подключаем виртуального консультанта для проверки наличия товара на складах и оформления заявок.После этого подключается специалист, который заявку подтверждает и передает в отгрузку.

И самое главное — мы постоянно меняем речевые модели. Компания могла бы купить «коробочное решение» и адаптировать его под себя, но мы понимаем, что технология речевых моделей постоянно развивается. Поэтому нам выгоднее арендовать готовый сервис и держать поставщиков в постоянном тонусе — пусть понимают, что мы можем в любой момент заменить их на конкурента, выбирая ту речевую модель, которая сейчас наиболее эффективна. Так мы несколько раз переходили на Яндекс, потом возвращались на Omilia. Следующий этап конкурса запланирован на следующий год и будьте уверены, что компания МТС выберет лучшее решение по речевой аналитике и виртуальному консультанту.

А люди, которых высвободила автоматизация, теперь занимаются исходящими коммерческими кампаниями. Виртуальный консультант формирует холодные лиды и передает их на сотрудников контактного центра, которые закрывают продажи. Отдельная групппа исходящих контактов, которая состоит из 8 человек, зарабатывает таким образом в год более двух миллионов белорусских рублей. Эти деньги окупают весь контакт-центр и дают возможность заниматься развитием технологий внутри подразделения.

«Пока что искусственному интеллекту нужно больше времени на подумать, чем мне»

Может возникнуть логичный вопрос: а где искусственный интеллект? Зачем специалистам составлять скрипты, совершенствовать сценарии взаимодействия с клиентами? Ведь все это может сделать искусственный интеллект…

Мы попробовали. ИИ это делает. Но нас в данный момент смущает, что ИИ нужно больше времени на подумать, чем мне. Даже если я не готов ответить, я могу заполнить паузу. Нейросеть, чтобы подготовить ответ, думает 4 секунды. Но каждые полгода выходят обновления и количество времени, которое необходимо искусственному интеллекту, чтобы подумать, сокращается приблизительно в два раза. Поэтому мы считаем, что примерно через полтора года мы будем готовы попробовать еще раз отдать эту работу ИИ.

Пока что, к сожалению, текущие оттестированные решения не соответствуют нашим ожиданиям точности предоставления информации. Мы задавали одни и те же вопросы всего лишь по трем сценариям и получили только 50% уникальных ответов, а остальные нейросеть придумала и ввела в заблуждение людей.

Да, за искусственным интеллектом будущее, но пока мы не используем ИИ-решения для предоставления информации клиентам.