База знань в CRM-системі – це не сховище нормативних документів
Тематика: CRM-системи
Галузь: Банки
Автор: Розповідаючи про особливості ефективної автоматизації процесів роботи з клієнтами, ми часто стикаємося з тим, що клієнти не приділяють належної уваги побудові бази знань. Навіщо витрачати на це час, якщо в компанії вона вже є? Зазвичай після такого питання з’ясовується, що ми з клієнтами від самого початку вкладаємо в поняття «база знань» абсолютно різний зміст. Давайте розберемося, в чому ж полягають ці відмінності…
Для наочності розглянемо приклад обробки вхідного звернення в контакт-центрі великої компанії. Як показує практика, чим більше і складніше продуктовий каталог компанії, тим вище вимоги до компетентності агентів контакт-центру. Знизити навантаження на операторів цілком можливо, якщо надати їм на допомогу зручний інструмент роботи з інформацією.
Але як завжди в компаніях реалізована база знань? Як правило, це «розшарена» тека з каталогом документів або внутрішній портал компанії. Під час отримання запиту оператор контакт-центру звертається до такої бази знань, в надії оперативно знайти інформацію. Добре, якщо є можливість скористатися пошуком, але навіть він не завжди зможе допомогти, якщо до документа одночасно звернулося п’ять-сім осіб.
Дійсно, така база знань проста в реалізації та її не так складно адмініструвати. Щоправда, завжди є побоювання з приводу достовірності інформації. Якщо немає історії змін і регламентів щодо внесення даних, то вже два адміністратори зможуть довго правити зміни один одного. До того ж, досить складно оцінити, які розділи бази знань частіше використовуються, наскільки вона правильно організована.
Можна заперечити, що визначення тематики розмови і якийсь поверхневий аналіз проводять в багатьох контакт-центрах. Але наскільки можна довіряти таким даним? Якщо оператор контакт-центру пошук інформації здійснює в одній системі, а тематику визначає після завершення розмови в іншій, то це негативно позначається на правдивості введених даних.
Як показує практика, в контакт-центрі більш ніж 60% звернень «прив’язуються» за тематикою до значень за замовчуванням. Тобто оператори контакт-центру при категоризації віддають перевагу тому, що вибрати простіше.
Оператор зацікавлений в обробці більшої кількості звернень, а формальне виконання постобробки запиту цілком може цьому сприяти. До того ж, в компаніях не так часто приділяють увагу достовірності інформації, що вводиться. Підтвердженням цьому може стати також той факт, що дуже рідко при обробці дзвінка є можливість прив’язки до нього більше однієї тематики. А клієнти чомусь нерідко намагаються за один дзвінок вирішити відразу всі свої питання…
Таким чином, отримані дані не зовсім доцільно використовувати для аналізу та подальшого розвитку системи. Змінити ситуацію можна в тому випадку, якщо оператори контакт-центру будуть самі зацікавлені в наданні достовірного зворотного зв’язку.
Завдання бази знань в CRM-системі не навантажити оператора контакт-центру непотрібними функціями, а допомогти йому найбільш правильно та оперативно вирішити питання клієнта. Використовувані ж сьогодні бази знань скоріше можна назвати сховищем посадових інструкцій і нормативних документів.
Наприклад, в Oracle Siebel CRM при побудові бази знань використовується Siebel Smart Script, завдяки якому оператору в процесі розмови потрібно просто категоризувати запит (вибрати тип, категорію і підкатегорію), а CRM-система сама запропонує варіант рішення, вибравши найбільш відповідний сценарій обробки звернення. Тобто завдання по скороченню часу пошуку потрібної інформації лягає не на кожного оператора окремо, а на бізнес-адміністратора системи. Саме на підставі визначеної ним логіки CRM-система в кожному конкретному випадку запитує необхідну інформацію з «третіх» систем, оперативно видає актуальні дані та формує відповідні заявки, а також відстежує життєвий цикл звернень. Причому такий підхід не обмежує кількість питань, що вирішуються за одне звернення, можливостями автоматизованої системи. Радше вирішальну роль в даному випадку буде грати вже здоровий глузд адміністратора.
Варто зазначити, що категоризацію звернень «успішно» використовують в наявних базах знань тих же банків. Щоправда, вони будуються частіше за продуктоорієнтованим принципом, а не орієнтовані на клієнтів.
Наприклад, якщо клієнт захоче отримати інформацію щодо нових депозитів банку, порядок вибору категорії оператором контакт-центру буде виглядати наступним чином:
- тип: депозити
- категорія: нові депозити
- категорія: запит інформації
Але, на жаль для банку, клієнт не завжди обізнаний про те, як він повинен надавати інформацію на думку маркетологів банку. Клієнт дуже рідко називає продукт банку одразу, тому для спрощення завдання оператора логічніше було б змінити структуру з точністю до навпаки.
Звичайно ж, база знань в CRM-системі складніше в реалізації та вимагає більш кваліфікованого адміністрування. Але в даному випадку в ній буде накопичуватися необхідна статистика, на підставі якої цю базу можна буде постійно доопрацьовувати, роблячи більш зручною для операторів і більш інформативною для клієнтів.
Наприклад, для оптимізації ресурсів контакт-центру доцільно максимально спростити найбільш запитувані сценарії, скоротивши середній час їх виконання. Але зробити це обґрунтовано можна тільки в разі наявності детальної бізнес-аналітики.
Як видно зі звіту, тематика «Обслуговування/Карти/Залишок» посідає третє місце за кількістю звернень. Але і середній час відпрацювання сценарію по даній темі поступається тільки процесу блокування карти. Якщо банк зацікавлений в оптимізації роботи контакт-центру, то варто переглянути даний сценарій. Цілком можливо, що в ньому закладена занадто трудомістка ідентифікація клієнта або «перевантажений» процес перехресних продажів.
Крім того, один з наших клієнтів в останньому пункті кожного виконуваного сценарію ставить питання про те, наскільки запропонований CRM-системою варіант допоміг в обробці звернення клієнта, і в разі трьох негативних відповідей повністю переглядається сценарій.
Варто зазначити, що обробка звернень за допомогою бази знань в CRM-системі, як правило, не скорочує час обробки дзвінка. Зате дозволяє значно підвищити ефективність використання цього часу і, як наслідок, збільшити First Call Resolution (FCR).
