— Существуют ли аналитические решения, способные в действительности изменить банковский бизнес?

— Сегодня любой уважающий себя банк имеет контакт-центр, который решает вопросы интеллектуальной маршрутизации обращений и отчетности. Но он не дает информации о том, что происходит за пределами контакт-центра и что происходит во время обработки обращения. Почему разговор пошел именно так? Почему клиент ушел из банка или, наоборот, купил полный пакет услуг?

Речь сейчас идет только о процессах, которые протекают исключительно в пределах контакт-центра. Сегодня очень модно говорить о так называемом омниканальном обслуживании. Вместе с тем устоявшегося определения у этого термина еще нет. Я бы трактовал этот термин так: омниканальность — это когда все каналы коммуникации объединены вокруг пользователя. Это значит, что оператор контакт-центра владеет полной информацией обо всех действиях клиента, его заявках, обращениях, решенных и нерешенных проблемах.

Клиент с какой-то проблемой традиционно звонит в контакт-центр. Там его проблему решают или рекомендуют обратиться в ближайшее отделение. Но как мы узнаем, что происходит в отделении? Вот сейчас мы подходим к тем самым технологиям: речевая аналитика и аналитика процессов и данных.

— Что такое аналитика речи?

— Система Speech Analytics помогает собрать ценную информацию на основании тысяч и даже миллионов звонков клиентов. Никто не может рассказать о потребностях клиентов лучше, чем они сами, надо только услышать.

Система Speech Analytics помогает собрать ценную информацию на основании тысяч и даже миллионов звонков клиентов.

В контакт-центр ежедневно поступают десятки тысяч звонков. Чтобы прослушать их все, необходимо по сути посадить столько же супервизоров, сколько агентов. Это бессмысленно. А сервисы речевой аналитики позволяют получать фактически полные записи разговоров в виде текста. На основании этих текстов делается фокусный детализированный анализ всех — подчеркиваю, всех — разговоров.

Перед контакт-центрами, как правило, ставят задачи по увеличению продаж или возвратов кредитов при сокращении объема звонков и их продолжительности. С помощью технологий речевой аналитики эти цели вполне достижимы. В процессе работы выделяются слова и фразы, которые использовались чаще всего в определенный период времени, а также определяются рост или снижение количества упоминаний. Эти тренды дают руководителям и аналитикам возможность с легкостью отслеживать изменения в поведении клиентов и принимать меры для сокращения объемов звонков.

Обращения в контакт-центр группируются под конкретные бизнес-задачи. Таким образом, посредством внедрения speech-аналитики можно будет, например, выявить, какие продукты клиентам непонятны, сложны или проблематичны в использовании. Можно определить причины повторных обращений, определить наиболее эффективные сценарии разговоров.

— Разве эти данные нельзя получить и без технологии Speech Analytics?

— Очень многие наши клиенты, у которых была внедрена эта технология, были удивлены, когда увидели реальную картину происходящего. Вообще, технологии речевой аналитики относятся к так называемым большим данным (Big Data). Контакт-центр имеет огромный объем неструктурированной информации в виде звонков, точнее, их содержания. Как я уже говорил, этот объем практически невозможно обработать, используя только человеческий ресурс. Для обработки этой информации в Speech Analytics применяется метод под названием Data Mining.

— Какими навыками должны обладать сотрудники, работающие с Speech Analytics?

— Одно из важнейших назначений методов Data Mining состоит в наглядном, визуализированном представлении результатов вычислений, что позволяет использовать этот инструментарий людьми, не имеющими специальной математической подготовки.

Несомненно, для эффективной работы с сервисами аналитики речи необходимо пройти обучение. Во-первых, необходимо понимать, что данный сервис не призван переводить весь голос в речь. Во-вторых, надо уметь эффективно настроить механизм для решения конкретных бизнес-задач. Это инструмент, по большому счету, не предназначен для работы обычных супервизоров. Человек, который будет использовать технологии аналитики речи должен иметь представление о бизнес-целях банка, разбираться в процессах и иметь если не решающий, то как минимум весомый голос для того, чтобы найденные в «больших данных» знания помогли изменить ситуацию.

Сервис помогает найти проблемы в контакт-центре, но сделать соответствующие выводы и изменить процессы может только сам банк.

Сервис помогает найти проблемы в контакт-центре, но сделать соответствующие выводы и изменить процессы может только сам банк. Бывает, кстати, и так, что клиент смиряется с найденной проблемой, потому что ее решение противоречит корпоративной политике.

— Сколько времени требуется для внедрения решения Speech Analytics?

— В среднем проект длится три месяца. Я сейчас говорю о проектах с решениями по речевой аналитике от нашего партнера — компании Verint. Сначала собирается база звонков для разработки голосовой модели — это что-то вроде слепка для конкретного заказчика со специфическими терминами, фразами. Достаточно 30–40 часов записи, очищенной от персональной информации. База передается разработчикам в Verint, модель готовится порядка четырех недель. Чтобы аналитика начала строить тренды, ей необходимо обработать записи еще недели за четыре. Далее на готовой системе производится обучение пользователей. На тренинге изучаются основы работы с программным обеспечением: как строить запросы, как создавать категории записей, как работать с трендами и что они означают.

— А что вы можете сказать об окупаемости этого решения?

— Здесь очень много нюансов. Как я уже говорил, данная технология не решает проблемы, а лишь выявляет их. Будет ли оптимизирована работа контакт-центра, и, как следствие, произойдет ли уменьшение операционных затрат, зависит только клиента. В оптимистичном варианте срок возврата инвестиций составит один-два года, в пессимистичном — порядка трех-четырех лет.

— Перейдем от внешних бизнес-процессов к внутренним. Расскажите об аналитике процессов и данных — что это?

— У большинства банков почти или совсем нет средств для отслеживания действий и алгоритмов работы сотрудников в бэк-офисе. Я имею в виду ведение счетов, обработку платежей, выполнение заказов и тому подобное. Это может затруднить выявление процедурных и кадровых проблем и возможностей, которые могут сказываться на эффективности работы, затратах и качестве клиентского обслуживания в целом.

Решения аналитики процессов и данных позволяет отслеживать действия на компьютерах сотрудников в различных системах, приложениях и процессах. На основе собранных данных можно говорить об оптимизации процессов. Цикл оптимизации — а это непрерывный процесс в реалиях постоянно меняющегося рынка — обычно состоит из сбора информации о том, что делают сотрудники. В результате система в графической форме пошагово показывает исполнение сотрудниками бизнес-процессов на основе фактических операций на их компьютерах. Решение может автоматически собирать данные и создавать схемы процессов в Microsoft Visio.

Можно отслеживать часто используемые траектории, случаи эффективного выполнения процедур и исключения, а затем использовать эту информацию для разработки оптимальных методик, обучения и многого другого. В заключение идет обратная реакция: на основе проведенного анализа выбираются эффективные траектории, вносятся изменения в существующие бизнес-процессы, проводится обучение сотрудников новым методикам и процессам.

Можно отслеживать часто используемые траектории, случаи эффективного выполнения процедур и исключения, а затем использовать эту информацию для разработки оптимальных методик.

Помимо этого, решение может в реальном времени давать сотрудникам различные подсказки по конкретным шагам, например, в форме инструкций на экране или статьей в базе знаний, предупреждать супервизора о необходимости помощи или автоматически запускать последовательность шагов на основе действий, производимых на экранах и их содержимого.

— Как можно определить необходимость подобных технологий для банка?

— Необходимость внедрения технологий речевой аналитики и аналитики процессов и данных можно оценить на пилотных проектах. Берется одно подразделение банка, в нем выделяется одно-два направления бизнеса или продукта, с которым и будет проводиться аналитика в рамках пилотного проекта. Стоимость пилотных проектов существенно меньше, чем стоимость полноценных внедрений. А полученные данные и, что самое главное, сделанные выводы о наличии проблемных мест, методах их решения и оценки окупаемости или уменьшения затрат помогают принять правильное решение.

Практика показывает, что пилотные проекты выявляют очень интересные проблемы, о которых клиент даже не подозревает. И буквально сразу становится видно, где можно повысить эффективность, где сократить затраты и как увеличить продажи.