24.07.2025
Качественный клиентский сервис - это серьезная помощь бизнесу: меньше затраты на привлечение новых клиентов, выше лояльность и средний чек. Если контакт-центр работает некачественно, это напрямую вредит бизнесу: клиенты недовольны, компания теряет деньги.
Awara IT подготовила рекомендации и характеристики ИТ-решений, которые помогут повысить ежедневную эффективность работы колл-центра и, следовательно, приносить больше выгоды для бизнеса. Рассказываем на примере Microsoft Dynamics 365.
Сложности контакт-центров
- Разные каналы коммуникации и разрозненные данные. Операторы работают в нескольких инструментах: телефония, почта, мессенджеры, соцсети. Из-за постоянных переключений между системами даже простые действия они выполняют дольше чем требуется. Если система не подсказывает оператору ответы в реальном времени, даже простые запросы обрабатываются долго или с ошибками.
- Ошибки и переключения между операторами. Нет единой базы знаний и полной истории работы с клиентом. Из-за этого операторы дают неверные ответы или переключают клиента на других специалистов, что вызывает недовольство.
- Неэффективное распределение нагрузки. В часы пик операторы перегружены, а в остальное время простаивают. Сотрудники стрессуют, чаще увольняются. Планировать штат сложно, потому что нет точного прогноза нагрузки.
- Сложно контролировать качество. Нет автоматизированных отчетов и системы мониторинга. Руководителям трудно понять, как работают операторы и почему возникают ошибки.
Какими характеристиками должно обладать решение по автоматизации контакт-центра
Единое рабочее место. Уже сегодня на рынке представлены готовые решения для продуктивной операторов колл-центров. Они работают в формате омниканальности, собирая в “одном окне” месенджеры, почту, соцсети и CRM систему. В таком едином документе собрана вся информация о конкретном клиенте, что помогает решать его запрос гладко и в режиме реального времени. На примере ниже - Microsoft Dynamics 365 Customer Service.
Использовать ИИ в клиентском сервисе можно и нужно уже сегодня. Система понимает суть запроса и историю клиента. Она подсказывает оператору готовые ответы, нужные статьи из базы знаний и даже оценивает настроение клиента по голосу. ИИ также переводит разговоры в реальном времени, создает статьи базы знаний из успешных обращений и улучшает поиск по базе.
Существенную часть запросов потребуется решать с помощью специалистов техподдержки или других функций. В этом случае система автоматизации контакт-центра объединит нужных специалистов и ключевых контактов в общий чат (включая интеграцию с Microsoft Teams). Исключается хаотичное «перебрасывание» клиента, обеспечивается слаженная работа команды для быстрого решения. Эксперта можно подключить непосредственно в чат с клиентом как в открытую, так таким образом, чтобы клиент не видел эксперта, а тот мог давать подсказки. При этом эксперт получит доступ ко всей истории чата.
Для грамотного планирования загрузки ресурсов, корректировки процесса обслуживания и анализа обращений критична прогнозная аналитика.
Система анализирует прошлые данные и предсказывает объем обращений, даже в сезоны или при акциях. Оператор видит, сколько говорит и слушает клиент, какова тональность его высказываний и даже тематику обращений. Это помогает точно рассчитать нужное число операторов и правильно распределить работу. Руководители получают детальную статистику по всем каналам и очередям.
Для контроля качества и мотивации специалистов контакт-центра используют специализированные модули. Например, отчетность по операторам и командам мониторит выполнение KPI, выявляет сильные стороны и области роста, сравнивает производительность. Вовремя сложных разговоров в отчет попадают диалоги, потенциально требующие вмешательства супервайзера. Транскрибация разговоров и анализа тональности предоставляет богатейший материал для объективной обратной связи, разбора непростых обращений и адресного обучения операторов, напрямую влияя на рост CSAT.
Метрики и показатели
- Работа в едином инструменте экономит до 40% рабочего времени оператора на поиск и сверку информации о конкретном заказчике.
- Удовлетворенность клиентов (CSAT) растет на 46% (клиенты чувствуют внимание и получают быстрые, точные ответы).
- Время обработки обращения (AHT) сокращается на 40% (один интерфейс + подсказки ИИ ускоряют работу).
- Производительность операторов увеличивается на 50% (меньше рутины — больше времени на помощь)
- 66% обращений решаются автоматически (ИИ берет на себя простые запросы).
- Экономится 3850 рабочих часов в неделю (пример из практики, например, Lufthansa Cargo).
- Общая стоимость владения (TCO) снижается на 30% (оптимизация и автоматизация экономят деньги).
- 90% нужных функций доступны сразу после установки (быстрый старт, минимум доработок).