Обновления продуктов Технологии Тренды

Мониторинг и контроль уровня сервиса с помощью технологий

1580
Мониторинг и контроль уровня сервиса с помощью технологий

Проверка отзывов в интернете перед покупкой стала стандартной практикой для большинства покупателей. Для бизнеса же контроль уровня сервиса стал еще одной обязательной статьей расходов. Рассказываем, как речевая аналитика и технологии помогают контролировать коммуникации и находить эффективные сценарии обслуживания и продаж. 

Сервис как один из ключевых факторов успеха 

От качества обслуживания клиентов сегодня зависит количество негативных отзывов в интернете, рейтинг товаров, размер затрат на привлечение клиента, а, в конечном счете, и выручка. По данным исследования HubSpot Research, 93% клиентов возвращаются за повторными покупками в компании, где было качественное обслуживание. Клиенты готовы платить за быстрое реагирование на запросы, помощь в решении проблем или возможность персонализировать товары или услуги. 

Однако, управление службой качества  — сложный процесс: чем больше сотрудников, тем сложнее контролировать их работу. В итоге затраты на контроль и обучение растут, а оценить окупаемость этих вложений не представляется возможным. 


Почему в службе качества всегда много проблем

Необходимость постоянного мониторинга. Количество каналов коммуникаций с клиентами неуклонно растет: кроме взаимодействия в офлайн, клиенты могут звонить, писать на электронную почту, в социальные сети. Чтобы мониторить все каналы требуются ресурсы. 

Недостаточное обучение персонала. Если у компании несколько филиалов или торговых точек, без четких регламентов, чек-листов и гайдов для персонала все они будут работать по-разному. 

Высокая текучка кадров и низкая мотивация персонала. Чтобы создать системную мотивацию, нужен контроль показателей продаж и метрик по каждому сотруднику. Без этой системы всегда есть риск, что сотрудник «будет сидеть на окладе», а клиенты уходить к конкурентам.


Технологии в помощь 

Сегодня для контроля качества обслуживания применяются множество технологий. Самые популярные: видеонаблюдение, CRM-системы, запись звонков. Камеры помогают оценить, сколько времени сотрудник тратит на обслуживание клиентов, а сколько — на просмотр ленты в соцсетях и разговоры с коллегами. CRM-системы помогают аккумулировать информацию о клиентах и способах взаимодействия с ним через разные каналы, также через CRM можно ставить задачи, создавать чек-листы и формы отчетов. Запись звонков — еще один инструмент контроля за качеством обслуживания, который может выручить в случае негатива клиента и необходимости разбирательств. 

Однако, эти технологии по-прежнему требуют много времени на обработку информации. Трудно представить себе сотрудника, который может за день не только просмотреть или прослушать записи, но также проанализировать работу, выставить оценки, скорректировать сценарии взаимодействия с клиентами. 

Автоматизация обработки входящей технической информации, а также аналитики выводит технические сервисы на уровень решения бизнес-задач, где эффект внедрения можно оценить и проверить. 

Речевая аналитика — один из таких сервисов. В отличие от систем записи и прослушивания звонков, платформы речевой аналитики имеют встроенные алгоритмы нейросетей и помогают в автоматическом режиме оценивать контекст разговора, вычленять семантику и эмоциональный окрас, а также мониторить выполнение KPI сотрудников контакт-центров или офлайн-продавцов, использующих специальный микрофон. 


Возможности речевой аналитики

Анализ клиентских настроений. Речевая аналитика позволяет выявлять эмоциональные оттенки в голосе клиентов, что помогает лучше понимать их настроения и потребности. Это особенно полезно для улучшения качества обслуживания и повышения уровня удовлетворенности клиентов.

Мониторинг и улучшение производительности агентов. Системы речевой аналитики могут автоматически оценивать производительность агентов контакт-центров, выявлять отклонения от скриптов и предлагать рекомендации по улучшению. Это помогает повысить эффективность работы агентов и улучшить качество обслуживания.

Персонализация взаимодействий. Анализируя разговоры с клиентами, компании могут лучше понимать их предпочтения и потребности, что позволяет предлагать более персонализированные услуги и продукты. Это способствует увеличению лояльности клиентов и повышению уровня конверсий.


R-Style Softlab работает над процессами улучшения качества обслуживания в крупных организациях и успешно применяет решения в области аналитики данных и речевой аналитики. Получите бесплатную консультацию по сервисам автоматизации службы контроля качества, которое подойдет вашей компании, заполнив форму на сайте. 

Похожие записи

R-Style Softlab вывела на рынок коннектор «Цифровой профиль организации» на российском стеке технологий

Новости компании Обновления продуктов Технологии

R-Style Softlab, компания-разработчик ПО для финансовой сферы и системный интегратор, входящий в группу Россельхозбанка, вывела на рынок модуль для взаимодействия с ГИС (коннектор) «Цифровой профиль организации», реализованный на российском технологическом стеке. Модуль RS-Connect «Цифровой профиль организации» — готовое решение для быстрого получения информации об организациях (юридических лицах, индивидуальных предпринимателях), содержащейся в информационных системах государственных органов. […]

207

Автоматизация банка: процессы, технологии, импортозамещение

Обновления продуктов Технологии Тренды

Автоматизация банковской системы — это внедрение информационных технологий, которые позволяют минимально задействовать человека в банковских процессах. Компьютерные программы умеют выполнять многие рутинные задачи, которые раньше делали люди — например, проверять кредитную историю, рассчитывать проценты по вкладам и кредитам, составлять документы, общаться с клиентами.  Ключевым инструментом для перехода к полной цифровизации становятся автоматизированные банковские системы (АБС) […]

356

PaaS-платформа App.Farm. Как продукт помогает развивать высококритичные системы Россельхозбанка

Обновления продуктов Технологии

История, цели и задачи Работа над решением началась в 2020 году. Цели были поставлены глобальные, но реализуемые, хоть и работы предстояло немало. Нужно было централизовать разработку информационных систем для РСХБ из так называемого «зоопарка» из вендоров и разрозненных систем и улучшить внутренние процессы. По итогу нам нужно было представить готовый инструментарий, позволяющий: Немаловажным аспектом работы […]

760