Кейс: АО «Якутский хлебокомбинат»
Как улучшить клиентский сервис и сократить время ожидания в контакт-центре на 10 000 вызовов
2018 г. — по настоящее время

Клиент
Сроки
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»
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.
Задача
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.

На следующем этапе проекта мы внедрили систему речевой аналитики и оценки NPS.
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.
Речевая аналитика
Для контроля качества сервиса в кол-центре Якутского хлебокомбината используется речевая аналитика и робот для сбора обратной связи после завершения разговора.
Второй элемент системы контроля качества в кол-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
Голосовой ассистент
Модуль «Автоинформирование» позволяет создавать исходящие телемаркетинговые кампании по клиентам организации как с участием группы операторов, так и с помощью голосового робота по заданному расписанию.
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.
Результаты
Время ожидания на линии сократилось на 15%
Внедрена система контроля качества кол-центра, позволяющая оперативно выявлять и реагировать на нештатные ситуации
Среднее время обработки заказа (AHT) сократилось на 20%
1.
2.
3.
Облачный ЦОВ и кол-трекинг для интернет-магазина
Комплексный подход к телефонии помог сократить регулярные расходы на связь, повысить результаты маркетинга и уровень клиентского сервиса.
Контакт-центр для службы доставки
Оптимизировали работу выосоконагруженного кол-центра и внедрили систему двойного резервирования для безотказной обработки свыше 20 000 вызовов.
Автоматизация исходящего обзвона
Голосовой робот сократил время ожидания оператора на 40%, а количество пропущенных вызовов — на 14%.
Вам будет интересно:
Нажимая на кнопку, я соглашаюсь с политикой конфиденциальности сайта
Хотите обсудить пилотный проект?