Чат-боти для підтримки

01. Виклик

Великий європейський телекомунікаційний оператор з більш ніж 12 мільйонами абонентів зіткнувся з різким збільшенням попиту на підтримку. Щоденні запити варіювалися від питань щодо рахунків та проблем з підключенням 5G до налаштування пристроїв та збоїв у роботі мережі. Працівники рівня 1 в середньому відповідали на запити за 18 хвилин, а 38% випадків переходили на рівень 2 через неузгодженість знань та повільний доступ до CRM.

Рівень задоволеності клієнтів впав до 68%, NPS знизився до 42, а щомісячна плинність агентів перевищила 22%. Фрагментовані канали підтримки — чат, електронна пошта, соціальні мережі та телефон — призводили до дублювання запитів, відсутності проактивності та зростання операційних витрат, що чинило тиск на маржу в умовах гіперконкурентного ринку. Оператору було потрібно масштабоване інтелектуальне рішення для автоматизації рутинної підтримки, поліпшення якості обслуговування клієнтів та зниження операційного навантаження.

02. Рішення

Ми розробили та впровадили повномасштабну екосистему чат-ботів на основі приватних LLM та мультиагентної архітектури для повної автоматизації підтримки рівня 1.

Ключові особливості рішення:

• Розширене розпізнавання намірів: агенти розуміли запити в повному контексті сеансу, що дозволяло давати точні та контекстні відповіді.
• Доступ до даних у режимі реального часу: миттєвий пошук даних CRM, білінгу, мережі та пристроїв для точного вирішення проблем.
• Автономне вирішення запитів: обробка понад 85% рутинних та середньоскладних запитів, таких як запити щодо білінгу, зміни тарифів, діагностики, скидання паролів та сповіщень про збої.
• Інтелектуальна ескалація: повна передача контексту гарантувала, що агенти другого рівня отримували всю інформацію, що виключало повторні пояснення.
• Багатомовна підтримка: 14 мов, включаючи діалекти, з адаптацією інтонації для поліпшення взаємодії з клієнтами.
• Безперервне самовдосконалення: машинне навчання на основі відгуків користувачів оптимізувало відповіді та підвищило точність з плином часу.
• Комплексна реалізація: семінари з виявлення, проектування безпечної архітектури, поетапна розробка, поетапне впровадження, навчання команди, а також цілодобовий моніторинг та технічна підтримка забезпечили безперебійну реалізацію.

Екосистема також забезпечила прогнозовані аналітичні дані про послуги, проактивні сповіщення та персоналізовані можливості для додаткових продажів, перетворивши підтримку з реактивного центру витрат на стратегічний важіль бізнесу.

03. Результат

• Автономне вирішення запитів рівня 1 досягло 87%, що значно знизило навантаження на персонал.
• Кількість запитів, ескальованих на рівень 2, скоротилася на 71%, що забезпечило більш швидке вирішення складних випадків.
• Час першої відповіді скоротився до менше ніж 90 секунд, що поліпшило якість обслуговування клієнтів.
• Рівень задоволеності клієнтів (CSAT) підскочив до 93%, а NPS зріс до 78.
  Операційні витрати скоротилися на 52% завдяки оптимізації кадрового складу та цілодобовому обслуговуванню.
• За перші шість місяців платформа обробила 1,8 мільйона взаємодій з точністю визначення наміру 96%.
• Відтік клієнтів, пов'язаний з підтримкою, скоротився на 28%, що зміцнило утримання клієнтів.

Екосистема стала основою для прогнозованого обслуговування, проактивних сповіщень та персоналізованих додаткових продажів, зміцнивши лідерство клієнта в області цифрового клієнтського досвіду.