Интеграция ИИ-решений в различные сферы приводит к трансформации отраслей, и медицина не стоит в стороне. Применение искусственного интеллекта и современных информационных технологий значительно улучшает сервисное обслуживание клиентов в медицине.
В этой статье Александра Лебедева, руководитель отдела клиентского сервиса компании «Авантелеком», рассказывает, как ИИ способствует повышению качества обслуживания клиентов в медицинских учреждениях.
Значение клиентского сервиса в медицинской сфере
Высокий уровень обслуживания в медицине — это критически важный аспект. Обращаясь в клинику, пациенты часто испытывают стресс или сталкиваются с неотложной проблемой, что делает оперативное и точное общение с ними особо значимым.
Взаимодействие пациента с медицинской организацией часто начинается с обращения в колл-центр, и именно от качества этого взаимодействия зависит впечатление о сервисе учреждения. Задержки в обслуживании, необходимость многократного пересказа ситуации и невозможность быстро решить вопрос в ходе одного звонка могут привести к разочарованию клиента и, как следствие, к его уходу.
Согласно нашим исследованиям, свыше 80% клиентов готовы прекратить взаимодействие с компанией после одного отрицательного опыта.
Таким образом, приоритетной задачей службы поддержки является организация эффективной и непрерывной коммуникации с клиентами.
Особенности функционирования колл-центра в клиниках
Современные контактные центры в медицине представляют собой сложную систему, которая объединяет множество инструментов. Уровень удовлетворенности клиента, обратившегося в колл-центр медицинской организации, напрямую зависит от применяемых решений.
Организация колл-центра требует высокого уровня автоматизации и интеграции различных систем. Входящие звонки должны обрабатываться операторами, которые пользуются специализированными медицинскими информационными системами (МИС) или CRM для записи на прием и обновления информации о пациентах.
Отсутствие должной автоматизации может привести к потере или некорректному внесению данных, что отрицательно отражается на уровне обслуживания клиентов.
Основным направлением является интеграция колл-центра с медицинской CRM или информационной системой. Это дает возможность персонализированного общения с клиентами, например, обращения по имени, и индивидуального подхода, а также автоматизации процессов распределения звонков, регистрации данных о клиенте и записей на прием, и, в конечном итоге, повышения качества аналитики.
Дополнительно, интеграция голосового робота с CRM может значительно упростить процессы в медицинских учреждениях, где большой процент стандартных запросов еще не автоматизирован. Например, процесс записи на прием, который традиционно требовал индивидуального взаимодействия с пациентом, теперь может быть оптимизирован за счет исключения человеческого фактора, что позволяет сотрудникам сконцентрироваться на более сложных задачах.
Медицинский колл-центр выполняет множество рутинных задач, таких как запись на прием, информирование о изменениях, новинках или специальных предложениях, подтверждение записей. Автоматизация напоминаний о приеме с использованием голосового робота может значительно упростить эту задачу. Достаточно озвучить имя пациента, время, дату и место приема, а также уточнить готовность пациента к визиту, чтобы в случае подтверждения автоматически занести информацию о приеме. Внедрение данной системы значительно облегчит рутинную работу операторов колл-центра и сократит время на выполнение их задач.
Рекомендуем при автоматизации обработки входящих вызовов с использованием голосовых роботов разграничивать первые и повторные обращения. Обычно, первые обращения требуют более глубокой консультации, поэтому необходимо предусмотреть для них отдельное приветствие и предоставить возможность консультирования клиента оператором вручную.
Комплексное решение, включающее в себя центр обработки вызовов, систему управления клиентскими отношениями (CRM), голосового помощника и анализ речи, позволит не только упростить ключевые аспекты коммуникации с применением искусственного интеллекта, но и отслеживать критически важные метрики, такие как индекс удовлетворенности клиентов и уровень их лояльности.
Подводные камни внедрения ИИ в колл-центре
Вопреки очевидным преимуществам, многие медицинские учреждения сталкиваются с проблемами при внедрении автоматизированных процессов. Препятствия могут возникнуть из-за несовершенства интеграции программных решений и человеческого фактора, включая утомляемость, невнимательность и ошибки операторов.
Важно понимать, что сложные индивидуальные интеграции бесполезны без реализации базового уровня автоматизации. Отсутствие такой базовой функциональности делает рассмотрение дальнейших возможностей автоматизации недопустимым.
Идентификация пациента при поступлении звонка или «автоподнятие карточки клиента»
Позволяет оператору незамедлительно получить доступ ко всей информации о клиенте и истории его взаимодействий с учреждением в момент получения звонка. Если клиент уже есть в базе данных, оператор видит все необходимые данные, что способствует индивидуальному подходу и значительно уменьшает время на обработку вызова. Отказ от необходимости вручную искать информацию дает оператору возможность полностью сконцентрироваться на урегулировании вопросов клиента.
Позволяет оператору незамедлительно получить доступ ко всей информации о клиенте и истории его взаимодействий с учреждением в момент получения звонка. Если клиент уже есть в базе данных, оператор видит все необходимые данные, что способствует индивидуальному подходу и значительно уменьшает время на обработку вызова. Отказ от необходимости вручную искать информацию дает оператору возможность полностью сконцентрироваться на урегулировании вопросов клиента.
Классификация пациентов по типам
Система предоставляет инструменты для разделения клиентов на категории, включая VIP-клиентов и лиц с ограниченными возможностями, и поддерживает идентификацию в формате «родитель-ребенок» для записи через законного представителя несовершеннолетних. Это способствует эффективной маршрутизации обращений к соответствующим специалистам, сокращая время ожидания и ускоряя процесс решения проблем пациентов.
Система предоставляет инструменты для разделения клиентов на категории, включая VIP-клиентов и лиц с ограниченными возможностями, и поддерживает идентификацию в формате «родитель-ребенок» для записи через законного представителя несовершеннолетних. Это способствует эффективной маршрутизации обращений к соответствующим специалистам, сокращая время ожидания и ускоряя процесс решения проблем пациентов.
Функция Click-to-call
Этот инструмент значительно облегчает выполнение рутинных операций сотрудниками, позволяя совершать выходящий звонок пациенту одним кликом по его электронной карточке в CRM, избегая ручного дозвона.
Этот инструмент значительно облегчает выполнение рутинных операций сотрудниками, позволяя совершать выходящий звонок пациенту одним кликом по его электронной карточке в CRM, избегая ручного дозвона.
Автоматизация создания задач после звонка
Создание задач и актуализация данных после разговора с клиентом, например, в случае неудачной попытки связаться с пациентом, система автоматически генерирует напоминание о необходимости повторного обращения. Это снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и предотвращает утерю значимой информации.
Создание задач и актуализация данных после разговора с клиентом, например, в случае неудачной попытки связаться с пациентом, система автоматически генерирует напоминание о необходимости повторного обращения. Это снижает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором, и предотвращает утерю значимой информации.
Запись звонков и их транскрипция в текст
Наличие текстовых версий телефонных разговоров позволяет контролировать уровень обслуживания и эффективно разрешать неоднозначные ситуации. Документирование и транскрибация обеспечивают прозрачность общения с клиентами и способствуют последующему анализу работы поддержки.
Наличие текстовых версий телефонных разговоров позволяет контролировать уровень обслуживания и эффективно разрешать неоднозначные ситуации. Документирование и транскрибация обеспечивают прозрачность общения с клиентами и способствуют последующему анализу работы поддержки.
Речевая аналитика и оценка качества обслуживания
Анализ качества выполнения работы операторами колл-центров остается непростой задачей. Модели диалогов обычно основаны на стандартных скриптах, и критерии оценки могут варьироваться от чрезмерно детализированных до крайне обобщенных.
Генеративные модели, применяющиеся для анализа, используют собранные данные для проведения объективной оценки, учитывая специфику работы конкретной организации. Это позволяет сотрудникам воспринимать оценку своей работы не как негативную критику, а как ценный ресурс для развития и совершенствования своих навыков.
Вам может быть интересно:
Виды голосовых роботов и сферы их применения
Разбираемся в голосовых роботах для бизнеса: от простых сценарных до сложных LLM моделей
Разбираемся в голосовых роботах для бизнеса: от простых сценарных до сложных LLM моделей
Решаем проблему дозвона абоненту по холодной базе
Как увеличить дозваниваемость в условиях нового законодательства
Как увеличить дозваниваемость в условиях нового законодательства
60% руководителей колл-центра считают, что операторы тратят слишком моного времени на неэффективные задачи
Новое исследование мнений руководителей российских колл-центров
Новое исследование мнений руководителей российских колл-центров
Оставайтесь на связи:
