Рассказывая об особенностях эффективной автоматизация процессов работы с клиентами, мы зачастую сталкиваемся с тем, что клиенты не уделяют должного внимания построению базы знаний. Зачем тратить на это время, если в компании она уже есть? Обычно после такого вопроса выясняется, что мы с клиентами изначально вкладываем в понятие "база знаний" абсолютно разный смысл. Давайте разберемся, в чем же состоят эти отличия...

Для наглядности рассмотрим пример обработки входящего обращения в контакт-центре крупной компании. Как показывает практика, чем больше и сложнее продуктовый каталог компании, тем выше требования к компетентности агентов контакт-центра. Снизить нагрузку на операторов вполне возможно, если предоставить им в помощь удобный инструмент работы с информацией.

Но как обычно в компаниях реализована база знаний? Как правило, это "расшаренная" папка с каталогом документов либо внутренний портал компании. При поступлении запроса оператор контакт-центра обращается к такой базе знаний, в надежде оперативно найти информацию. Хорошо, если есть возможность воспользоваться поиском, но даже он не всегда сможет помочь, если к документу одновременно обратилось пять-семь человек.

Действительно, такая база знаний проста в реализации и её не так сложно администрировать. Правда, всегда есть опасения по поводу достоверности информации. Если нет истории изменений и регламентов по внесению данных, то уже два администратора смогут долго править изменения друг друга. К тому же, достаточно сложно оценить, какие разделы базы знаний чаще используются, насколько она правильно организована.

Можно возразить, что определение тематики разговора и какой-то поверхностный анализ проводят во многих контакт-центрах. Но насколько можно доверять таким данным? Если оператор контакт-центра поиск информации осуществляет в одной системе, а тематику определяет после завершения разговора в другой, то это негативно сказывается на достоверности вводимых данных.

Как показывает практика, в контакт-центре более 60% обращений "привязываются" по тематике к значениям по умолчанию. Т.е. операторы контакт-центра при категоризации отдают предпочтение тому, что выбрать проще.

Оператор заинтересован в обработке большего количества обращений, а формальное выполнение постобработки запроса вполне может этому способствовать. К тому же, в компаниях не так часто уделяют внимание достоверности вводимой информации. Подтверждением этому может стать также тот факт, что очень редко при обработке звонка есть возможность привязки к нему более одной тематики. А клиенты почему-то нередко пытаются за один звонок решить сразу все свои вопросы...

Таким образом, полученные данные не совсем целесообразно использовать для анализа и дальнейшего развития системы. Изменить ситуацию можно в том случае, если операторы контакт-центра будут сами заинтересованы в предоставлении достоверной обратной связи.

Задача базы знаний в CRM-системе не нагрузить оператора контакт-центра ненужными функциями, а помочь ему наиболее правильно и оперативно решить вопрос клиента. Используемые же сегодня базы знаний скорее можно назвать хранилищем должностных инструкций и нормативных документов.

Например, в Oracle Siebel CRM при построении базы знаний используется Siebel Smart Script, благодаря которому оператору в процессе разговора нужно просто категоризировать запрос (выбрать тип, категорию и подкатегорию), а CRM-система сама предложит вариант решения, выбрав наиболее подходящий сценарий обработки обращения. То есть задача по сокращению времени поиска нужной информации ложится не на каждого оператора в отдельности, а на бизнес-администратора системы. Именно на основании определенной им логики CRM-система в каждом конкретном случае запрашивает необходимую информацию из "третьих" систем, оперативно выдает актуальные данные и формирует соответствующие заявки, а также отслеживает жизненный цикл обращений. Причем такой подход не ограничивает количество вопросов, решаемых за одно обращение, возможностями автоматизированной системы. Скорее решающую роль в данном случае будет играть уже здравый смысл администратора.

Стоит отметить, что категоризацию обращений "успешно" используют в существующих базах знаний тех же банков. Правда, они строятся чаще по продуктоориентированному принципу, а не ориентированы на клиентов.

Например, если клиент захочет получить информацию о новых депозитах банка, порядок выбора категории оператором контакт-центра будет выглядеть следующим образом:

• тип: депозиты
• категория: новые депозиты
• подкатегория: запрос информации

Но, к сожалению для банка, клиент не всегда осведомлен о том, как он должен предоставлять информацию по мнению маркетологов банка. Клиент очень редко называет продукт банка сразу, поэтому для упрощения задачи оператора логичнее было бы изменить структуру с точностью до наоборот.

Конечно же, база знаний в CRM-системе сложнее в реализации и требует более квалифицированного администрирования. Но в данном случае в ней будут накапливаться необходимая статистика, на основании которой эту базу постоянно можно будет дорабатывать, делая более удобной для операторов и более информативной для клиентов.

Например, для оптимизации ресурсов контакт-центра целесообразно по максимуму упростить наиболее запрашиваемые сценарии, сократив среднее время их выполнения. Но сделать это обоснованно можно только в случае наличия детальной бизнес-аналитики.

Как видно из отчёта, тематика "Обслуживание/Карты/Остаток" занимает третье место по количеству обращений. Но и среднее время отработки сценария по данной теме уступает только процессу блокировки карты. Если банк заинтересован в оптимизации работы контакт-центра, то стоит пересмотреть данный сценарий. Вполне возможно, что в нем заложена слишком трудоемкая идентификация клиента или "перегружен" процесс перекрестных продаж.

Кроме того, один из наших клиентов в последнем пункте каждого выполняемого сценария задает вопрос о том, насколько предложенный CRM-системой вариант помог в обработке обращения клиента, и в случае трех негативных ответов полностью пересматривается сценарий.

Стоит отметить, что обработка обращений с помощью базы знаний в CRM-системе, как правило, не сокращает время обработки звонка. Зато позволяет значительно повысить эффективность использования этого времени и, как следствие, увеличить First Call Resolution (FCR).