Пилотирование речевой аналитики
Как не слить бюджет на проект и добиться бизнес-эффекта уже на стадии пилота

Формулирование ТЗ и целей пилотного проекта: ожидание vs реальность

Ожидание

В центре любого пилотного проекта по внедрению речевой аналитики — документ с техническим заданием (ТЗ) для вендора, составленный заказчиком.

ТЗ отражает ключевые запросы и потребности, которые вы планируете закрыть с помощью технологии. Они и формируют итоговые цели и определяют эффективность пилота.

Ключевая задача заказчика здесь — заложить в поставленные цели потенциальный бизнес-эффект от технологии и сформулировать основные ожидания от ее внедрения.

В нашей практике мы часто сталкиваемся с такими запросами от клиентов:

01

Автоматизировать контроль качества
С самим по себе запросом все хорошо. Но подкреплен ли он пониманием задачи, которую решит его выполнение? Какую часть оценки действительно стоит автоматизировать, а какую все равно стоит усилить ручным QM? И главное — как настроить эту комбинацию под конкретные выгоды для КЦ?

02

Внедрить весь возможный функционал /сделать, как у конкурентов
Большое количество функций не означает высокое качество решения. Например, часто клиенты ожидают от системы функционала вроде GPT — способности считывать субъективные параметры речи и эмоции. Но понимания, какой эффект это действительно оказывает на бизнес, часто отсутствует.

В этой статье подробно разобрали топ самых частых ошибок при внедрении речевой аналитики и варианты их решения — в том числе риски полной автоматизации и «перегрузки» решения нецелевыми функциями.

03

Самим потестировать продукт на демо-стенде
Логичный и понятный запрос. Самостоятельный тест на демо-стенде точно даст больше понимания в разрезе применения продукта конкретно в ваших процессах, но точно не заменит полноценный пилотный проект как минимум из-за отсутствия стадии аудита и обучения работы с системой (подробнее об этом ниже).

04

Импортозаместить решение, ушедшее с российского рынка
Крупные корпоративные клиенты часто просто ищут замену своим текущим решениям без намерения оптимизировать процессы и анализировать ограничения предыдущего решения.

Реальность

Что не так с запросами выше?

Ни один из них не отвечает на вопрос: на что мы хотим повлиять внедрением решения?

И тут возможны два варианта развития ситуации:

01

Задачу поиска реальных болевых точек в бизнес-процессах КЦ и формулирования образа результата полностью берет на себя поставщик решения. Такое часто случается на практике — не критично, если вы работаете с надежным и профессиональным вендором.

Риск: увеличение длительности и ресурсоемкости пилота. Заказчику придется проходить путь проработки проблематики вместе с вендором по ходу проекта: искать ответы на неудобные вопросы, вовлекаться в проработку гипотез и кастдевы.

02

В худшем сценарии — вы получаете то, что запрашивали (полную автоматизацию, максимум функционала, понимание, как работает система или российское решение вместо зарубежного). Кстати, часто так и выглядят классические пилоты.

Риск: отсутствие понятного оцифрованного эффекта внедрения технологии на бизнес и, как следствие, слив бюджета на проект.

Чек-лист вопросов для составления эффективного ТЗ

Итак, чтобы приземлить свои ожидания на практику и очертить понятную рамку пилотного проекта для вендора, важно понять, на что вы хотите повлиять внедрением технологии.

Ниже — несколько ключевых вопросов, ответы на которые помогут:

  • проанализировать реальные боли КЦ
  • отшлифовать ТЗ и сформировать реалистичные ожидания от пилота

Как устроен мой КЦ?

  • численность операторов/сотрудников отдела контроля качества
  • количество входящих звонков в промежуток времени
  • стоимость минуты работы оператора
  • каналы коммуникации (входящая/исходящая линии/чаты/почта)

В какой момент и с какими целями клиент взаимодействует с КЦ?

  • обращение за услугой
  • консультация
  • поддержка
  • и т. д.

Какие инструменты используют сотрудники при взаимодействии с клиентом?

  • Excel
  • CRM
  • платформа КЦ
  • скрипты
  • чек-листы
  • технологические карты
  • и т. д.

Как выглядят KPI сотрудников КЦ?

  • количество звонков, оцененных контроллером
  • конвертация в продажи
  • средняя оценка качества звонка
  • и т. д.

Как сейчас выглядят основные метрики эффективности КЦ?

  • AHT (среднее время обработки вызовов)
  • CR (количество звонков в промежуток времени)
  • CSI (оценка удовлетворенности клиента коммуникацией)
  • FCR (доля клиентских вопросов, решенных во время первого обращения)
  • конверсия в целевое действие
  • Service Level (доля обращений клиентов, обработанных операторами за определенный период времени)

Как мы считаем эти показатели? Можем ли оценить их репрезентативность?

Как между собой соотносятся KPI сотрудников КЦ и основные метрики эффективности КЦ?

Способствует ли улучшению метрик КЦ достижение сотрудниками своих личных KPI?

Есть ли гипотезы о факторах, негативно влияющих на метрики эффективности КЦ?

Например, «у нас высокий AHT, но мы не понимаем, какие тематики на него влияют»

Какие процессы и метрики мы еще не анализируем, но считаем важным анализировать и почему?

Например, «знаем ли мы, какие фразы гарантированно ведут к отказу клиента от предложения?»

В каких процессах мы видим возможности для автоматизации c помощью речевой аналитики?

Например, «мы хотим анализировать коммуникацию робот-человек, чтобы повысить процент автоматизации/снизить негатив клиентов на робота»

Какие зоны мы хотим усилить/улучшить с помощью автоматизации?

  • конверсия в продажи
  • ФОТ
  • качество сервиса
  • текучка кадров в КЦ
  • лояльность клиентов
  • и т. д.

Как решение встроится в общую стратегию автоматизации бизнеса?

Можно ли с помощью речевой аналитики усилить общую CX стратегию компании? Есть ли польза от РА для других направлений бизнеса?

Подход вендора к пилотному проекту: лучшие практики

Качественно сформулированное заказчиком ТЗ поможет улучшить взаимодействие сторон на всех этапах внедрения и задать верное направление проекту.

А что считается лучшими практиками пилотирования со стороны поставщика решения?

01

Вендор проводит аудит до старта проекта

ТЗ отражает понимание текущей ситуации заказчиком. Но даже если оно сформулировано подробно и качественно, хорошая практика со стороны вендора — провести собственную диагностику КЦ. Часть этого исследования происходит до старта проекта в рамках коммуникации с клиентом. Ниже — пример того, как можно внести больше конкретики на начальном этапе и попробовать вывести образ результата из типичных запросов клиентов:

В NCI мы формализовали этот аудит и разделили его на три стадии:

  1. Сбор/анализ информации о клиенте

    Формирование у вендора представления об устройстве конкретного КЦ: количестве входящих вызовов/стоимости минуты разговора/числе сотрудников контроля качества/операторов (вопрос 1 в чек-листе заказчика).

    Зачем? Чтобы спрогнозировать эффект от внедрения системы

  2. Формирование идеальной модели речевой аналитики для клиента

    Здорово, если у клиента есть примерное понимание ожидаемого результата. Если на этом этапе возникают сложности — вендор может предложить клиенту заполнить анкету по целям использования продукта.

    Зачем? Чтобы выяснить ожидания клиента относительно идеальной системы

  3. Выявление проблемных зон

    Главная задача здесь — определить ключевые KPI клиента и факторы, которые на них влияют

    Зачем? Чтобы выявить области бизнеса, которые требуют внимания или улучшения

По сути, главная цель этого предпроектного исследования — сформировать/скорректировать ТЗ вместе с заказчиком и договориться об ожиданиях от пилотного проекта.

Что происходит на практике дальше?

02

Вендор готов выходить за рамки очерченного ТЗ

Успешный пилот — это не только достижение целей, закрепленных в ТЗ. Часто в ходе пилота обнаруживаются новые точки влияния системы на бизнес клиента, о которых последний может не знать.

Задача вендора тут — правильно настроить фокус проекта, то есть:

  1. сформировать и проверить дополнительные гипотезы или наоборот сузить область воздействия системы, если в этом есть смысл в рамках конкретного кейса.
  2. выстроить полноценную картинку клиентского пути и подсветить в нем слабые места -> предложить варианты их усиления с помощью продукта.

Кейс 1: Банк

Клиент: консультационный центр одного из топ-10 розничных банков РФ

Было: по данным заказчика, операторы вели себя тактично с клиентами, особых проблем на входящей линии при первом приближении не было.

Что выяснили в ходе пилота?

  • выявили 32% нецелевого трафика, который на самом деле предназначался для другого подразделения холдинга и другой горячей линии;
  • нашли 15% трафика, который можно автоматизировать: это звонки по типовым вопросам, которые можно передать голосовому помощнику, запустив новые сценарии;
  • нашли 8 зон роста, проработав которые, можно качественно улучшить CSI и оптимизировать CX стратегию в целом. Например, выяснилось, что операторы не озвучивали одно из ключевых преимуществ услуги, предлагая ее клиентам, что мешало отработать часть возражений и вело к снижению конверсии.

Кейс 2: Организация из госсектора

Клиент: есть собственный КЦ и запрос на контроль качества диалогов операторов (гипотеза клиента заключалась в повышении основных метрик через повышение качества самих диалогов)

Было: несколько пилотов с разными вендорами подтвердили, что операторы общаются корректно. NCI проанализировали 500 записей, проверили их по своему алгоритму и первоначально тоже не нашли существенных проблем.

Что выяснили в ходе пилота?

На этом этапе пилот мог бы быть закончен. Но мы решили выйти за рамки ТЗ и сфокусироваться не на работе операторов, а на устройстве бизнес-процесса. Подтвердилась гипотеза о недостаточной эффективности голосового робота на входящей линии (проблема со сценариями для робота и, как следствие, много незапланированных переводов на оператора), что стало открытием для клиента.

03

Вендор проводит презентацию для заказчика по результатам пилота

Что происходит на этапе оценки результатов?

  • Оценка результатов в привязке к сформулированным в ТЗ ожиданиям
  • Оценка инсайтов и собственного исследования вендора (extra mile)
  • Общий анализ возможностей оптимизации/влияния продукта на конкретный КЦ с потенциальным оцифрованным эффектом

Мы в Naumen Conversation Intelligence сформировали стандарт презентации клиентам результатов пилота. Она всегда состоит из двух частей:

  1. Образ результата внедрения РА по заданному ТЗ (чек-листу) с описанием эффектов
  2. Дополнительный анализ: что еще важного мы смогли найти/изучить/исследовать за пределами ТЗ

Красные флаги со стороны вендора

А вот маленькая памятка о том, что точно «не ок» со стороны вендора:

  1. Нет опции пилота в принципе, только демонстрация решения
  2. Демонстрация функционала решения по презентации, без доступа к демо-стенду/отдельного демо под клиента
  3. Нет опции обучения и поддержки клиентов
  4. Вендор не делает собственное исследование, работает исключительно по ТЗ
  5. Вендор не погружается в бизнес-процессы КЦ, стремится продать коробочное решение

Главные идеи

  • Цель любого пилота — понять, как именно технология может оптимизировать процессы заказчика, и определить конкретный эффект на бизнес и КЦ
  • Отсутствие стадии пилотирования как опции существенно повышает риски «слива» бюджета заказчиком на продукт, который не решает понятную бизнес-задачу
  • ТЗ на пилот решает две главных задачи: анализ реальных болей КЦ и формулирование реалистичных ожиданий от пилота обеими сторонами
  • При этом, успешный пилот — это не только выполнение требований по ТЗ, но и дополнительное исследование вендором проблемных зон и точек роста в рамках КЦ
  • Лучшие практики со стороны вендора в ходе пилотирования включают в себя аудит процессов в КЦ перед стартом проекта, выход за рамки ТЗ и анализ всего клиентского пути/CX стратегии компании и проведение презентации по результатам с потенциальным оцифрованным эффектом по требованиям из ТЗ и дополнительным инсайтам.

В начало

Топ-3 ошибки, мешающие получить реальный бизнес-эффект от речевой аналитики

Собрали основные ошибки при внедрении речевой аналитики и варианты их решения в одном материале. Рассказываем, как сделать проект рентабельным и улучшить ключевые метрики КЦ.

Читать

Обсудите с нами ваши задачи

Хотите узнать, какую пользу платформа Naumen Conversation Intelligence может принести вашей компании?

Оставьте заявку, и наши специалисты помогут разобраться.

Стоимость использования продукта рассчитывается индивидуально