Кейс: АО «Якутский хлебокомбинат»

Как сократить ожидание в колл-центре на 10 000 вызовов

Главная
→
Кейсы и клиенты
→
Производственная компания (retail)

Клиент

АО «Якутский хлебокомбинат»

Сроки

2018 г. — по настоящее время

Якутский хлебокомбинат — клиент «Авантелеком» с 2018 года. Предприятие обеспечивает продукцией социальные учреждения Якутска и 17 фирменных розничных магазинов города. Ежемесячно кол-центр предприятия принимает 10 000 телефонных обращений от оптовых и розничных покупателей.

Продукты Авантелеком

Центр обработки вызовов

Модуль интеграции с 1С

Речевая аналитика

Модуль «робот-маркетолог»

Задача

26 операторов контакт-центра ежедневно принимают заказы от социальных организаций города и оптовых покупателей. Заказчик обратился к нам с задачей:

сокращения среднего времени обработки вызова (AHT),

уменьшения количества рутинных операций, выполняемых операторами,

повышения качества телефонного обслуживания покупателей.

Решение

«Авантелеком» разработал проект комплексной автоматизации для колл-центра «Якутского хлебокомбината».

1 этап

Настроено многоуровневое голосовое приветствие (IVR), направляющее к нужному специалисту в зависимости от озвученной проблемы. Дополнительно настроена функция распознавания речи в голосовом меню, которая позволяет попасть напрямую к ответственному сотруднику, если звонящий называет его имя и фамилию.

2 этап

Благодаря интеграции Центра обработки вызовов с 1С, оператор во время звонка получает мгновенный доступ к информации об абоненте: истории обращений, текущих и выполненных заказов.

Внедрение продуманного голосового меню и интеграция с CRM позволили сократить время ожидания на линии и среднее время обработки обращения на 20%, а также повысить эффективность работы операторов за счет автоматизации типовых действий при обработке звонка.

Следующий этап

На следующем этапе проекта мы внедрили систему речевой аналитики и оценки NPS.

Речевая аналитика

Для контроля качества сервиса в кол-центре Якутского хлебокомбината используется речевая аналитика и робот для сбора обратной связи после завершения разговора.

Модуль речевой аналитики позволяет настроить словари по нужным тематикам и тегировать разговоры:

несоответствующие скрипту;

указывающие на некачественное оказание услуги: не доставили, не хватает и т.д.

содержащие некорректную информацию о компании и продуктах;

без обязательных элементов допродажи;

эмоционально окрашенные: грубость в диалоге, ненормативная лексика, недовольство клиента.

Для особых случаев настроены пуш-уведомления, мгновенно оповещающие супервизора о критической ситуации. Благодаря этому руководитель оперативно анализирует проблематику клиента и выполнение сотрудниками плана по предложениям.

Второй элемент системы контроля качества в колл-центре — робот для сбора обратной связи после завершения разговора.

Абонент не только выставляет оценку проведенному разговору, но и может в свободной форме дать развернутый комментарий по оказанной услуге. Транскрибированный комментарий и оценка передаются на дашборд супервизора.

Дополнительные возможности

Робот-маркетолог

Модуль «Автоинформирование» позволяет создавать исходящие телемаркетинговые кампании по клиентам организации как с участием группы операторов, так и с помощью голосового робота по заданному расписанию.

Голосовой ассистент

На следующем этапе работ планируется автоматизировать прием повторных заказов от постоянных покупателей с помощью голосового ассистента, интегрированного с CRM и базой данных заказчика.
Такая система позволяет каждый поступающий звонок идентифицировать как первичный или повторный. Робот предложит повторить последний заказ или оформить новый на другие позиции. Информация о сформированном заказе будет автоматически передаваться в систему 1С.

Таким образом планируется обрабатывать в автономном режиме более 50% типовых обращений на линию контакт-центра.