Автоматизация обслуживания клиентов с помощью голосовых роботов
- Заказчик:
- АО «Мосэнергосбыт»
- Поставщик
- NAUMEN
- Год завершения проекта
- 2019
- Сроки выполнения проекта
- Ноябрь, 2014 - Август, 2019
- Масштаб проекта
- 8400 человеко-часов
63 автоматизированных рабочих места - Цели
ПАО «Мосэнергосбыт» - одна из крупнейших энергосбытовых компаний в России, обеспечивающая электроэнергией 7,5 млн потребителей и 340 000 организаций. Будучи частью холдинга «ИнтерРАО», «Мосэнергосбыт» была выбрана в качестве фундамента для построения эталонного контактного центра энергосбытовых предприятий. В рамках проекта модернизации и цифровизации контакт-центра состоялось внедрение роботов на базе искусственного интеллекта для автоматизации обслуживания в голосовых каналах. Это должно было позволить компании:
1) Справляться с пиковой нагрузкой на КЦ, более оперативно обрабатывать входящие обращения и качественно улучшить клиентский опыт
Одной из наиболее востребованных среди клиентов ПАО «Мосэнергосбыт» услуг остается передача показаний приборов учета электроэнергии в голосовом режиме. Число входящих обращений в контактный центр резко возрастает в определенные дни месяца, когда потребители массово передают в компанию показания для выставления счетов. Ресурсов операторов для эффективной обработки этого потока было недостаточно, поэтому делегирование задачи по приему показаний роботу должно было помочь предоставлять более оперативный сервис и снизить нагрузку на операторов КЦ.
2) Оптимизировать работу с дебиторской задолженностью, повысить платежную дисциплину клиентов и улучшить операционные показатели компании
Для более эффективной работы с дебиторской
задолженностью клиентов ПАО «Мосэнергосбыт» было критически важно регулярно
информировать клиентов о задолженности и отслеживать статус работы с каждым
должником.
Уникальность проекта
-
В результате внедрения в контакт-центр голосовых роботов для обработки высокочастотных клиентских запросов нагрузка на операторов контакт-центра снизилась на 40%
-
63 FTE операторов контакт-центра замещено роботами на приеме показания счетчиков
-
В результате проекта удалось автоматизировать обработку большей части входящих обращений: 53% клиентских звонков обрабатывают голосовые роботы без участия оператора
-
Благодаря внедрению робота-коллектора компания ежемесячно информирует 100% клиентов с дебиторской задолженностью, что позволяет отслеживать статус должника. За счет комплексного сценария и интеллектуальной семантической обработки ответов роботу удается эффективно работать с разнообразными причинами отказа от оплаты задолженности
- 35% клиентов соглашаются погасить дебиторскую задолженность в срок в ходе разговора с роботом-коллектором
- Использованное ПО
- AI-платформа Naumen Erudite, коммуникационная платформа Naumen Contact Center, аналитическая CRM
«Умная дебиторская задолженность», биллинговая система, процессинговая система - Сложность реализации
Робот-коллектор обучен интеллектуальной обработке отказов и других значимых данных в репликах клиентов
Для обучения робота-коллектора, использовался массив исторических диалогов операторов с клиентами, что позволяет корректно распознавать значительный набор реплик клиента и вносить базу данных результаты взаимодействия с ним. В ходе разговор робот фиксирует такие значимые факты из реплик собеседника, как:
-
согласие на оплату
-
подтвержденную клиентом дату погашения
-
отказ от платы
-
вариативные причины отказа произвести оплату, в том числе отказ от аффилированности с адресом, по которому числится долг, утверждения об отсутствии финансовой возможности выплатить долг или об использовании единого платежного документа для оплаты коммунальных услуг.
При желании клиента произвести выплату немедленно, AI-робот
либо соединяет его с оператором, либо в ходе диалога отправляет смс-сообщение
со ссылкой на оплату.-
- Описание проекта
В рамках проекта цифровой трансформации клиентского сервиса ПАО «Мосэнергосбыт» в контактный центр были внедрены голосовые роботы на AI-платформе Naumen Erudite. Платформа Naumen Erudite является all-in-one программным продуктом, который позволяет использовать технологии NLP, ML и нейросетей для роботизированной обработки обращений без привлечения операторов и поэтапно реализовать все стадии внедрения такого робота в массовое дистанционное обслуживание.
Роботы для обработки входящих обращений в контакт-центр
Для обработки входящих звонков внедрены голосовые роботы, которые самостоятельно:
- принимают показания разнотарифных счетчиков электроэнергии
- предоставляют данные о балансе лицевого счета, размере последнего платежа и условиях действующего тарифа на электроэнергию
- находят и сообщают адрес ближайшего офиса компании
- определяют тематику клиентского обращения и маршрутизируют его на релевантную скилл-группу операторов
AI-решение интегрировано с CRM-системой, что необходимо для авторизации клиента номеру договора или лицевого счета, а также с комплексной коммуникационной платформой Naumen Contact Center
Применение AI-роботов для интеллектуальной классификации и маршрутизации клиентских обращений, а также для приема показаний счетчиков уже через три месяца привело к снижению нагрузки на операторов контактного центра на 40%.
Роботизация приема показаний счетчиков и других типовых сервисов позволила свести к минимуму время ожидания клиентами ответа при звонке в контактный центр, поскольку роботы способны обслуживать неограниченное количество обращений одновременно. В то же время внедрение роботов помогло высвободить время операторов и позволило им сконцентрироваться на более сложных задачах и более оперативном обслуживании клиентских запросов по прочим тематикам.
На текущий момент в КЦ «Мосэнергосбыт» роботы ежемесячно обслуживают 53% входящих клиентских обращений без привлечения операторов, а оставшиеся 47% обрабатываются сотрудниками контакт-центра.
Робот-коллектор для исходящих обзвонов
Для регулярной работы с клиентами, имеющими дебиторскую задолженность перед компанией, в КЦ был внедрен голосовой робот-коллектор. Ежедневно робот проводит исходящие кампании по обзвону потребителей с долгами по счетам за электроэнергию. Робот сообщает клиенту размер задолженности и согласует дату ее погашения. В случае несогласия клиента с наличием долга или его размером робот разъясняет причины его накопления. Если клиент заявляет, что уже погасил задолженность, робот обращается к аналитической CRM для актуализации данных о размере долга. Технологии машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) позволяют роботу распознавать широкий набор реплик, что позволяет вести свободный диалог с клиентами.
Реализованный проект по роботизации информирования клиентов с дебиторской задолженностью на базе технологий искусственного интеллекта повысил эффективность исходящих обзвонов в два раза, что обеспечивает ежемесячную коммуникацию со 100% должников.- География проекта
- Россия