Как с помощью бота увеличить конверсию по NPS-обзвонам на 15%: опыт DNS
Решение
Голосовой бот
Каналы
Телефония
Инструменты
JAICP, Caila
Клиент
- Отрасль: Ритейл
- Локация: Россия
Компания является частью холдинга DNS — одного из лидеров по продаже цифровой и бытовой техники в России. Сервисные центры компании расположены в 226 городах. DNS Сервисный центр имеет партнерские контракты на обслуживание техники 35 мировых брендов, среди которых Apple, Epson, Brother, Canon, Xiaomi, Indesit и другие.
Задача
Сотрудники Сервисного центра DNS ежедневно получают сотни заказов на ремонт техники, и обратная связь от клиентов — неотъемлемая часть этого процесса. Такой фидбек помогает улучшить качество обслуживания и предотвратить негативный опыт у заказчиков. Например, когда клиент недоволен сроками доставки товара или тем, как выполнен ремонт.
Основная цель автоматизации — увеличение числа анкет о качестве оказанных услуг и снижение затрат на контакт-центр. Изначально компания-заказчик хотела уйти от влияния человеческого фактора: начинающий оператор может действовать не по скрипту, а уставший сотрудник – оставить у клиента впечатление абсолютного безразличия.
Михаил Недряга
федеральный специалист по сервису DNS
Для сбора обратной связи мы использовали email- и sms-рассылки, а также анкетирование через мессенджеры. Но все каналы показали низкую конверсию при сохранении прежних расходов.
Решение
Выбор был сделан в пользу голосового бота. Его внедрение помогло сделать коммуникацию с клиентом более управляемой и эффективной.
Ключевые результаты
В 4 раза
снизились затраты на контакт-центр
На 15%
увеличилось количество полученных анкет
В 2-3 раза
увеличилась скорость проведения обзвонов
Разработка, 1 этап. Создание сценария
Для черной версии потребовалось продумать логику бота, последовательность сообщений в диалоге, приветственные реплики, реакции на возражения и FAQ-блок. Для распознавания человеческой речи и определения намерений пользователей использовалось NLU-ядро (Natural Language Understanding) Caila.
2 этап. Формирование базы знаний
Для ее создания использовались скрипты разговоров операторов колл-центра. Чтобы убедиться в том, что бот все правильно понимает и корректно ответит пользователям, бота протестировали на сотрудниках DNS. Затем внесли необходимые изменения в сам сценарий.
3 этап. Полевое тестирование
Бета-версию бота опробовали на небольшой базе клиентов. Это позволило расширить датасет по обучению бота и дополнить тренировочные фразы. Также был внедрен кастомный отчет.
Андрей Толстов
специалист отдела продаж Just AI
После первых «боевых» обзвонов началась непрерывная работа по дообучению бота. Мы улучшили распознавание автоответчика и понимание оценок. Например, когда клиент говорил, что доволен на все 100%, бот учитывал это как максимальную оценку 10. Большую работу провели над паттернами — ключевыми словами в реплике пользователя. Если клиент говорил: «Я бы хотел, чтобы ПК починили и вернули мне быстрее», бот это понимал и указывал в отчете как «Повысить скорость обслуживания.
Результаты
Масштабирование решения в сервисных центрах DNS происходило постепенно: от центрального до волжского региона.
- В среднем боту приходилось обзванивать до 1500 контактов день
- Примерно 95% от этого объема AI-оператор успевал обработать за 1 день
Для сравнения: сотрудники контакт-центра тратили на аналогичную базу контактов не менее 2-3 дней.
Улучшился и показатель полученных анкет. До внедрения цифрового помощника конверсия с каждого из дивизионов не превышала 20%.
- С внедрением голосового бота конверсия увеличилась до 40%
Михаил Недряга
федеральный специалист по сервису DNS
В качестве одного из сдерживающих факторов роста конверсии мы выделили системы антиспама, когда номер, с которого звонит бот, автоматически указывается нежелательным. Решение такой проблемы реально, если найти точки соприкосновения с вендорами этих решений, тогда номер может быть помечен как «Сервисный центр DNS», например.
Важной составляющей успешности решения стало снижение расходов. Изначально планировалось сократить их в 1,5 – 2 раза.
- По итогу затраты на контакт-центр снизились в 4 раза
Прослушать пример обзвона
Что дальше?
После внедрения решения в Сервисном центре DNS голосовой бот постоянно дообучается. Каждый новый диалог с клиентом помогает лучше понять его намерения и скорректировать существующие интенты. В перспективе решение может быть масштабировано для проведения опросов еще в двух направлениях: обратная связь по ремонту/установке крупногабаритной бытовой техники; доставка отремонтированных товаров.
Что компания-заказчик ценит в решении больше всего:
Прозрачность и контроль
В режиме реального времени команда контакт-центра могла отследить, как пользователи реагируют на определенный скрипт, и если это нужно — улучшить его.
Масштабируемость
При необходимости легко нарастить мощность AI-оператора для обработки большего количества анкет.
Быстрое завершение диалогов с автоответчиками
Расширение датасета после тестовых диалогов помогло научить бота распознавать голосовую почту и не тратить на них время.