Голосовой ассистент автоматизировал 50%
рутинных задач
в контакт-центре
Кейс: Медицинский центр «КСТ»
Сентябрь-декабрь 2023 года
Клиент
Сроки
«Клиника Современных Технологий» (КСТ) — многопрофильный медицинский центр в Хабаровске. Клиника располагает несколькими филиалами, включая взрослое и детское отделения, Центр здорового ребенка, лабораторию и стационар. В команде — более 40 специалистов разных направлений. В том числе узкие специалисты. Например, детские кардиологи, эндокринологи, ортопеды, урологи, иммунологи и гематологи.
Оптимизировать работу действующего контакт-центра:
- снизить нагрузку на операторов,
- сократить затраты на телефонное обслуживание пациентов,
- улучшить клиентский сервис.
Задача
Решение
Внедренить голосового Al-ассистента. Так мы автоматизировали рутинные задачи операторов:
В основе ассистента — нейросетевая речевая модель, которая умеет распознавать и интерпретировать естественную речь человека. При разговоре с ней не нужно произносить заранее заданные фразы или использовать тональный набор — достаточно говорить как в обычном разговоре. Такая технология называется Natural Language Understanding (NLU).
- подтверждение записи на прием
- сбор обратной связи по результатам посещения клиники.
В основе ассистента — нейросетевая речевая модель, которая умеет распознавать и интерпретировать естественную речь человека. При разговоре с ней не нужно произносить заранее заданные фразы или использовать тональный набор — достаточно говорить как в обычном разговоре. Такая технология называется Natural Language Understanding (NLU).
Ключевые результаты
Благодаря полной автоматизации подтверждения записи на прием и сбора обратной связи:
Освободили 50% времени операторов для сложных задач — однотипные рутинные задачи теперь занимают в 2 раза меньше времени.
Сократили время ожидания на линии в 1,5 раза —
с 27 до 18 секунд.
с 27 до 18 секунд.
Уменьшили количество пропущенных вызовов на 14%.
Продукты Авантелеком
Модуль интеграции с CRM
- Подготовка CRM. Настройка интеграции голосового робота с самописной CRM системой заказчика для доступа к информации о пациентах и записях на прием.
- Разработка модуля подтверждения записи на прием по списку. Голосовой робот в автоматическом режиме собирает данные о запланированных записях в CRM и совершает исходящий обзвон пациентов. Результаты обзвона автоматически сохраняются в карточке пациента в CRM.
- Взаимодействие с менеджером. Информация об отмене записи в наглядном формате передается сотрудникам клиники для точечного контроля причин отказа.
Этапы реализации
- Разработка модуля сбора обратной связи от пациентов. Эта голосовая модель робота включает вопросы об удовлетворенности приемом у врача и общем впечатлении о посещении клиники. Оценка производится по шкале от 1 до 5. Пациенты могут также оставить развернутый отзыв в формате живой речи.
- Фиксация в CRM и обработка негативных отзывов. Все отзывы и оценки автоматически сохраняются в карточке пациента. Предусмотрена отдельная панель для негативных отзывов, которая позволяет быстро реагировать на проблемы и контролировать качество сервиса.
Дополнительные возможности
Автоматизация остальных типовых задач оператора медицинской клиники
Речевая аналитика
- Запись на прием
- Вызов врача на дом
- Уведомление о готовности анализов
- Приглашение на профилактические осмотры или вакцинацию
- Автоматически контролировать 100% диалогов
- Обучать операторов
- В моменте выявлять отклонения в качестве обслуживания
«Наши ожидания от внедрения полностью оправдались. В результате значительно уменьшилась нагрузка на операторов в части исходящих звонков и сократилось время ожидания пациента на линии. В дальнейшем мы планируем роботизировать ежедневный обзвон специалистов для подтверждения графика приема»
Старший менеджер контакт-центра
Вероника Новицкая
Цифровые инновации в медицинских колл-центрах
Одним из наиболее значимых факторов, влияющих на качество обслуживания клиентов в медицинской сфере, становится интеграция искусственного интеллекта и современных ИТ-решений. Рассказываем, как ИИ помогает улучшить обслуживание пациентов.
Вебинар
Статья
Статья
Как уменьшить количество пропущенных, если клиенты не могут до вас дозвониться
Расскажем, как выяснить, что количество пропущенных завонков аномально велико и разобраться, в чем причина. И все починить.
Виды голосовых роботов и сферы их применения
Разбираемся в голосовых роботах для бизнеса: от простых сценарных до сложных LLM моделей.
Вам может быть интересно
→
→
→
Проконсультируем по вопросам внедрения голосового робота и автоматизации колл-центра
Оставьте заявку, и мы перезвоним вам в ближайшее рабочее время
Нажимая кнопку «Заказать звонок», вы соглашаетесь с