Proceset помогает улучшать процессы клиентского сервиса МТС
Качественный клиентский сервис – ключевой фактор успеха любой компании, напрямую влияющий на лояльность клиентов и их монетизацию. Для повышения удовлетворённости клиентов и снижения стоимости обслуживания мобильным операторам необходимо большую часть клиентских запросов решать в сервисах самообслуживания, без необходимости обращения в контактный центр или салоны связи. При этом, если запросы всё же попадают к сотрудникам того или иного подразделения, решать их необходимо быстро и с наименьшими трудозатратами.
В МТС более 80 млн абонентов. Решение клиентских запросов происходит:
- в цифровых сервисах самообслуживания (приложение Мой МТС, Голосовой бот и IVR);
- с участием сотрудников различных подразделений (Контактный центр, салоны связи, Клиентский бэк-офис).
Информация о действиях клиентов в каждом канале обслуживания находится в разных системах. Отследить полный путь клиента, когда он переходит из канала в канал, сложно. Решить данный вопрос помогла система активной бизнес-аналитики Proceset. Был использован функциональный модуль Process Mining.
На базе технологии Process Mining были построены потоки движения клиентов между каналами, клиентские пути внутри каналов самообслуживания и процессы, выполняемые подразделениями МТС в случае отработки запросов в Контактном центре и Клиентском бэк-офисе.
«С помощью Proceset были построены графы обработки обращений клиентов различного уровня агрегации, – рассказывает Степан Шарипов, руководитель направления Process Discovery департамента управления централизованными сервисами МТС. – Система даёт возможность гибко формировать модель процесса, позволяя сделать несколько связанных графов с возможностью их кросс-фильтрации. Это обеспечивает анализ процесса сверху вниз, от определения крупной проблемы к поиску причин её возникновения на детальном уровне. Например, на графе верхнего уровня можно выбрать сессии переходов из приложения Мой МТС в Контактный центр. На детальном уровне – увидеть сценарии действий пользователей внутри Мой МТС и основные вкладки, с которых осуществляются данные переходы. Более того, можно отфильтровать обращение конкретного абонента по интересующему сценарию и послушать его диалог с оператором. Подобный подход даёт возможность оперативно выявить проблемную зону и разобраться с причинами её возникновения».
Процессная аналитика помогла найти и реализовать ряд доработок сервисов самообслуживания. В Мой МТС при попытке взять обещанный платёж пользователи сталкивались с ошибками. Информации о причинах возникновения ошибок не было, из-за этого пользователи звонили в Контактный центр. После того, как нужная информация была добавлена, поток обращений в поддержку по данной тематике сократился на 12%.
В другом кейсе было обнаружено, что многие пользователи не понимают, как увеличить количество гигабайт в тарифе. На главном экране Мой МТС добавили персонализированную кнопку «Добавить ГБ». Кнопка появляется при приближении трафика к минимальному значению. В результате использование функционала выросло в 8 раз.
«Process Mining позволяет не только локализовать проблему, но и помогает выработать её решение. Так в Мой МТС можно сравнить сценарии действий пользователей в разных релизах и оценить эффективность доработок, – комментирует Александр Бочкин, генеральный директор Инфомаксимум. – Это не первый наш проект с МТС, и, конечно, мы рады, что такие крупные игроки бизнеса доверяют нам свои процессы».
«Также Process Mining активно используют команды Голосового бота и IVR, – добавляет Степан Шарипов. – В Голосовом боте аналитика диалогов с абонентами, построенная на основе графов, помогла на 24% снизить долю нераспознанных реплик. А анализ структуры IVR позволил определить причины выхода абонентов на оператора по выбранным тематикам. Например, отсутствовали сценарии подключения услуги «Турбо-бонус», не было сценариев отключения услуг «Переадресация», «Всё супер». В результате абоненты были вынуждены переходить на оператора. Добавление недостающих сценариев привело к росту GROSS на 5-10% по данным тематикам».
Если клиент не смог решить свой запрос в сервисах самообслуживания, то чаще всего он обращается в Контактный центр. Простые обращения отрабатывает первая линия – фронт. Более сложные обращения попадают на вторую линию – бэк. Process Mining обеспечивает возможность анализировать состав, последовательность и длительность работ по решению запросов в разрезе подразделений и отдельных сотрудников фронта и бэка.
Кроме того, появилась возможность анализировать обращения клиентов, ушедших в отток. Ретроспективный анализ процессов обработки запросов клиентов, попавших в отток, даёт возможность выявить проблемные зоны сервисного обслуживания, связанные с оттоком. А мониторинг нежелательных сценариев обслуживания позволяет своевременно выявлять проблемы у действующих клиентов и проактивно реагировать на них.
Process Mining даёт прозрачную картину процессов клиентского сервиса. Но для повышения эффективности процесса необходимо понимать не только логику его реализации, но и действия каждого конкретного пользователя, выполняемые на рабочем месте при реализации процесса.
