Качественное обслуживание клиентов — одно из ключевых конкурентных преимуществ для любого бизнеса. Мы живем в мире, где клиенты ждут, что их проблемы будут решаться 24 часа в сутки все 365 дней в году. Именно поэтому активно растет спрос на решение проблем клиентов с помощью автоматизированных сервисов, использующих такие технологии, как искусственный интеллект (artificial intelligence, AI) и машинное обучение (machine learning, ML).

По прогнозам агентства Gartner, к 2020 году технологии на базе AI войдут в пятерку приоритетов для более чем 30% CIO компаний. Ранее эксперты Gartner предсказывали, что к 2020 году 85% взаимодействий клиентов с компаниями будут обрабатываться без взаимодействия с живым оператором — эту задачу будет выполнять искусственный интеллект.

Действительно, современные технологии позволяют снять с операторов контакт-центров рутинные повторяющиеся задания и направить их усилия на укрепление отношений с клиентами, формирование эмоциональной связи и исполнение сложных запросов.

Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения облегчают обслуживание клиентов сразу по нескольким направлениям. Прежде всего растет точность прогнозирования поведения клиентов и результатов взаимодействия с ними. Операторы начинают в режиме реального времени получать автоматические подсказки и рекомендации, основанные на онлайн-анализе контекста диалога. Увеличивается общая эффективность работы операторов, поскольку простые стандартные задачи решаются автоматизированными алгоритмами.

Лидеры умеют использовать прорывные технологии

Успешное внедрение комплексного решения для обслуживания клиентов и эффективное использование входящих в него технологий — ключевой момент для международных компаний, претендующих на высокое качество обслуживания и узнаваемость бренда. При этом только компании-лидеры способны воздерживаться от попыток решить проблему эффективности работы контакт-центра исключительно за счет добавления новых технологий. Руководители таких компаний понимают необходимость баланса между инвестициями в программные решения и в человеческие ресурсы.

Именно к такому выводу пришли эксперты журнала MIT Technology Review в своем исследовании, охватившем свыше 550 руководителей высшего звена из 30 стран и регионов мира. Эксперты задавались целью выяснить две вещи. Первая: исследовать вызовы, которые формируют процессы обслуживания клиентов в компании. Вторая: изучить инструменты и стратегии, которые компании применяют как ответ на эти вызовы и используют для улучшения обслуживания клиентов. В ходе опроса обнаружилось, что крупные мировые компании отличаются от остальных по целому ряду параметров, связанных с использованием механизмов ИИ в области обслуживания клиентов.

Портрет компании-лидера

Прежде всего, что собой представляет «компания-лидер» в определении MIT Technology Review? Компания-лидер — это компания, которая демонстрирует высокий уровень обслуживания клиентов (customer experience, CX) и занимает первые позиции в плане узнаваемости бренда внутри своей отрасли.

В рамках исследования экспертами использовались три оценочные категории. Первая — «все опрошенные» или «все компании», участвовавшие в опросе. Вторая и третья — это «лидеры» и «отстающие» по качеству обслуживания клиентов.

Определение второй и третьей категорий возникло на основе собственных оценок качества взаимодействия с клиентами, данных респондентами. Учитывались два аспекта. Используют ли компании-участницы одобренную в отрасли методику оценки качества обслуживания клиентов, например NPS (Net Promoter Score), и какую оценку по сравнению со средним значением по отрасли они имеют. Второй аспект: как сами компании оценивают свою эффективность по поддержанию узнаваемости бренда.

Индекс лояльности клиентов NPS — показатель приверженности клиентов товару или компании (готовности рекомендовать), используется для оценки готовности к повторным покупкам.

Ровно половина опрошенных заявили об использовании показателя NPS для оценки качества обслуживания. И только 15% участников исследования признались, что не используют формальных методик оценки.

При этом общее количество фирм, которые, согласно собственной оценке, попали в число компаний-лидеров, составило примерно 6% от общего числа опрошенных. В исследовании были представлены истории успеха таких CX-лидеров, как Alibaba, BT Global Services, Lexus и Uber.

В исследовании ответы компаний-лидеров сравниваются с ответами всех опрошенных и с ответами отстающих компаний. Всего по методике MIT Technology Review к отстающим было отнесено 12% респондентов.

Как компании становятся лидерами?

Компании, занимающие лидирующее положение на рынке, активнее прочих заботятся о реализации омниканального обслуживания. Около 90% опрошенных из категории лидеров заявили о том, что используют омниканальное обслуживание клиентов и считают его одним из ключевых направлений в своей стратегии обслуживания клиентов. Для всех опрошенных эта цифра составляет 75%, и только 60% — для группы отстающих.

При этом 60% представителей компаний-лидеров считают, что смогли подобрать правильную пропорцию автоматизированного и живого обслуживания. Среди отстающих аналогичного мнения придерживаются только 26% респондентов.

Готовность компаний-лидеров к использованию самых современных комплексных решений для обслуживания клиентов в два раза выше общего показателя. В первую очередь это касается сервисов самообслуживания нового поколения, программ управления лояльностью и глубокого анализа потребностей клиентов. Если сравнивать лидеров с отстающими компаниями, то показатели разнятся уже в три раза.

Компании-лидеры значительно опережают остальных по внедрению AI-технологий. 91% представителей в соответствующей категории заявили, что уже в той или иной мере используют AI-решения для обслуживания клиентов. Среди всех опрошенных эта цифра составляет всего 42%. При этом компании-лидеры не ограничиваются использованием чат-ботов для ответов на самые простые запросы клиентов. 58% компаний-лидеров сообщили о том, что применяют искусственный интеллект для анализа данных. Для сравнения, этот показатель на 20% выше среднего.

Для лидеров автоматизация — это только расширение возможностей операторов контакт-центров, а не замена людей роботами. Такие компании не склонны рассматривать технологии в качестве первоочередного и единственного решения проблем в сфере обслуживания клиентов. Лидеры рассматривают технологии как основное средство достижения целей на 20% реже, чем средняя компания из числа опрошенных. Именно поэтому им удается удачно балансировать вложения в автоматические сервисы и в живых операторов.

Эволюция ботов в искусственный интеллект

Среди основных AI-инструментов для обслуживания клиентов можно выделить три вида: чат-боты, виртуальные помощники и персональные консьержи. То, что можно назвать эволюцией ботов, в области CX выглядело как постепенное развитие функций помощи клиентам.

Простейший сборник часто задаваемых вопросов (FAQ) вначале стал сервисом поддержки через мобильные приложения и соцсети, затем трансформировался в так называемый направляемый диалог и в итоге получил закономерное развитие, превратившись в чат-ботов, виртуальных помощников и персональных консьержей. По мере развития этого направления снижалась доля усилий клиентов для получения нужной информации и решения конкретных задач и рос вклад автоматизированных сервисов.

Чат-бот — это виртуальный «разумный» собеседник, который обычно имеет узкую специализацию и тематику. Работает на базе стандартных скриптов вопросов и ответов, умеет переводить клиентов на другие системы обслуживания и привлекать оператора. В основе чат-ботов может лежать достаточно сложное программное обеспечение, которое способно воспроизводить естественный диалог с клиентом в режиме реального времени. Основная задача бота — собрать первичную информацию о клиенте и передать ее живому оператору.

Виртуальный помощник с применением AI — это личный консультант. Умеет отвечать на вопросы и исполнять команды. Примеры виртуальных помощников: Siri от Apple, Amazon Echo, Cortana от Microsoft, Google Now. Виртуальные помощники обычно представляют собой целую платформу для различных типов устройств, на которой постепенно разворачиваются все новые и новые сервисы и приложения.

Виртуальный консьерж — система индивидуального, персонализированного обслуживания, где часто используется принцип «смешанного интеллекта» (Blended AI).  То есть живой оператор дополняет действия AI-бота. Основная задача — предоставить индивидуальное обслуживание.

Kate — решение для лидеров

Компания Genesys в конце прошлого года представила собственную платформу Kate, которая позволяет эффективно соединять работу оператора и действия AI-сервисов. По сути, Kate —  это полноценная платформа для развертывания AI-инструментов, необходимых для обслуживания клиентов.

Kate поддерживает существующие AI- и ML-технологии и полностью готова к их дальнейшему развитию. Другими словами, с помощью Kate можно организовать поступательную AI-автоматизацию бизнеса, постепенно внедряя новые технологии там, где они необходимы, и формируя полноценную AI-среду для обслуживания клиентов.

В Kate реализован так называемый принцип смешанного искусственного интеллекта (Blended AI). Blended AI обеспечивает персонализированное обслуживание клиентов за счет эффективного применения омниканальных данных. Автоматизированные средства собирают все данные о клиенте из разных каналов взаимодействия и предоставляют их вместе с необходимой аналитикой оператору. А оператор вступает в диалог с клиентом, уже имея полное представление о его потребностях и прежних контактах с компанией, вплоть до истории переписки в различных каналах, а также записей телефонных разговоров.

Текущие возможности платформы

Katе позволяет бесшовно интегрировать голосовые и мультимедийные каналы обслуживания благодаря своей омниканальной архитектуре. Но самое главное — она представляет собой полноценную базу для удовлетворения будущих потребностей клиентов.

Текущие возможности Blended AI позволяют автоматически отвечать на сообщения клиентов в чатах, поддерживать разговор по определенному сценарию. Боты способны предлагать оператору лучший из возможных вариантов ответа в процессе диалога, а также дополнять ответ оператора.

Они умеют самостоятельно собирать данные и прикреплять их к истории взаимодействия с конкретным человеком. Могут выполнять ряд действий в автоматическом режиме. Наконец, бот может выступать в роли супервизора, оценивая качество работы персонала контакт-центра.

Kate поддерживает все технологии, необходимые для полноценного обслуживания клиентов на современном рынке: автоматизацию сервисов с помощью ботов, автоматизацию приложений, базу знаний, инструменты прогнозной маршрутизации и анализа маршрута клиентов, центр управления сообщениями, инструментарий для обеспечения вовлеченности операторов контакт-центра и для создания специализированных микроприложений. Кроме того, Kate может быть интегрирована с платформой для когнитивных вычислений IBM Watson.

Одно из условий успешности компании на современном рынке — предельное внимание к качеству обслуживания клиентов. Именно этого принципа придерживаются компании-лидеры. Сегодня как никогда важно не только реализовать омниканальное обслуживание клиентов, но и использовать все доступные технологии для его автоматизации, в том числе технологии на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.