Клиентский сервис: парадигма меняется
Количество цифровых точек контакта бренда с потребителем постоянно растет, это изменяет саму парадигму клиентского сервиса. От просто точечного обслуживания клиента, успешные компании переходят к контролю всего клиентского опыта в рамках так называемого end-to-end процесса, начиная с онбординга и заканчивая долгосрочным обслуживанием, проведением допродаж и применением механик удержания. Современная парадигма все меньше отделяет в том числе и продажи с маркетингом от обслуживания. Для маркетинга и продаж используются те же самые цифровые каналы, что и для обслуживания, и брендам важно выдерживать единые стандарты коммуникации вне зависимости от типа транслируемого контента, обеспечивая персонализированное вовлечение на протяжении всего жизненного цикла клиента.
Персонализированное общение в цифровых каналах – один из ключевых трендов клиентского сервиса. Люди уже привыкли общаться в мессенджерах и чатах, причем это не только личная переписка. По данным Dimension Data, среди миллениалов использование голоса для коммуникации с компаниями не превышает 12%, а среди поколения младше 25 лет находится на уровне порядка 10%. Потребители очевидным образом выбирают способ взаимодействия с брендами на основе повседневных предпочтений в личной коммуникации.
Грань между личным общением и общением с брендами стирается: потребитель хочет решать свои проблемы, отправив пару сообщений в удобный ему канал связи. Он ожидает, что общение с брендом будет такое же простое, как и обычный разговор с друзьями. Исследование Top 50 Companies for Customer Service показало, что 88% клиентов, которые понимают, что могут оперативно решить свои проблемы через цифровые каналы, готовы увеличивать свои расходы. Поэтому бизнес должен обеспечить соответствующие скорость и удобство взаимодействия.
Количество приложений и мессенджеров для общения постоянно увеличивается, соответственно растет и число новых точек контакта бизнеса с клиентами.
Вот мировые данные на начало 2017 года:
Компаниям выгодно уметь эффективно работать с широким набором цифровых каналов. Однако чем больше каналов, тем труднее ими управлять. За решение данной проблемы отвечают различные омниканальные платформы, которые позволяют собрать все каналы в одном окне и сделать клиентский сервис удобным и эффективным.
Без использования единого решения для управления всеми коммуникациями крайне сложно реализовать все современные подходы по персонализированному вовлечению. В современном мире, успешный бизнес должен эффективно собирать клиентские данные, уметь их анализировать и, самое важное, знать как их применять. Достигается это за счет применения таких технологий как машинное обучение, искусственный интеллект (AI) и чат-боты. Добавьте сюда постоянно растущее количество точек контакта с потребителями с растущими запросами, а также стратегическую важность данного направления, и становится понятно, почему построение клиентского сервиса нового поколения – задача не из простых.
Одним из ярких примеров влияния персонализации и активного вовлечения аудитории на успех компании является Starbucks. За последние годы компания построила платформу по персонализированному вовлечению аудитории через все доступные каналы. Причем Starbucks эффективно использует как цифровые каналы, так и офлайн-точки, предоставляя своим клиентам по-настоящему омниканальный опыт. Перейдя в 2016 году на индивидуальный таргетинг, когда каждый клиент начал получать полностью персонализированные предложения на основе его истории покупок и предпочтений, компания только за первую неделю получила 280 тыс. новых пользователей в свою программу лояльности. Персонализируя же программу лояльности для мотивации людей к предоплате покупок с мобильного счета, Starbucks только в прошлом году увеличил количество таких транзакций вдвое. Инвесторы не преминули оценить успехи компании: с момента начала внедрения программы по вовлечению аудитории 5 лет назад капитализация Starbucks выросла более чем в два раза.
Омниканальные платформы (ОП), как основной инструмент автоматизации вовлечения аудитории, позволяют, также, поддерживать общение с клиентом по всем существующим цифровым каналам по единому стандарту. Такой стандарт должно быть легко разработать и внедрить, обучить ему сотрудников и контролировать их работу по понятным легко измеряемым показателям. Затраты бизнеса на разработку и внедрение таких стандартов компенсирует автоматизация процессов клиентской поддержки, которая помогает привлекать клиентов и повышать эффективность работы персонала. Это хорошо иллюстрируют данные исследования Cybra: компании, у которых есть грамотно разработанные омниканальные стратегии привлечения, удерживают в 3 раза больше клиентов, чем их коллеги, у которых таких стратегий нет.
Тренды клиентского сервиса: Эволюция цифровых каналов
- Омниканальность
Для компаний, которые хотят сегодня обеспечивать бесшовный клиентский опыт, омникальность – это must have. Стоимость товара или услуги сегодня не главный фактор, на который ориентируются покупатели. Результаты исследования агентства Defaqto Research показывают, что 55% покупателей готовы потратить больше, но купить у той компании, которая предложит лучший клиентский сервис. Поэтому сегодня ОП приобретают дополнительную ценность, как эффективный инструмент для повышения лояльности. Омниканальные платформы, агрегируя данные из цифровых каналов, помогают решать задачи персонализации и маршрутизации на основе профилей операторов, а также проводить автоматизацию первой линии клиентской поддержки через чат-ботов.
Роль различных цифровых каналов при омниканальном взаимодействии с клиентом в ближайшем будущем сильно изменится. С уверенностью можно сказать, что голос и дальше будет сдавать свои позиции. На Западе уже сегодня цифровые каналы составляют большую часть от всех бизнес-коммуникаций. Сегодня лидерами в использовании ОП для бизнеса в России стали крупные сетевые ритейлеры и банки. Так интернет-магазин «Техносила» уже два года назад внедрил общую экосистему, состоящую из сайта, его мобильной версии, сети магазинов и контакт-центров (КЦ). Данная инфраструктура позволяет пользователю делать покупки в любое время из любого места. Такие магазины нового формата уже не просто точка продаж, но и склад, и сервис и пункт выдачи. Каждый такой пойнт снабжен терминалом, с помощью которого покупатель может выбрать и заказать товар. Удобный омниканальный сервис позволил компании в 2016 году вырасти на 24% до оборота в 8 млрд рублей, в то время как сам рынок вырос только на 16%.
- Развитие Big Data
Развитие цифровых каналов позволяет бизнесам собирать значительное количество данных, которые раньше были в основном представлены в виде сложнообрабатываемых записей телефонных разговоров. Сейчас же голосовая связь становится просто одним из множества каналов. По данным Microsoft использование голоса для общения с бизнесом упало с 54% в 2013 до 35% в 2016 году. Зато чаты и чат-боты испытывают бум популярности – ими стали пользоваться почти в 2 раза больше. Более того, голос быстро становится каналом для решения сложных вопросов, тогда как первой точкой контакта зачастую начинают служить цифровые каналы.
Все это приводит к тому, что у компаний начинают накапливаться большие объемы данных о взаимодействии со своими клиентами. Добавив сюда пользовательские данные из CRM, компании могут получить полноценный клиентский профиль, на основании которого уже можно выстраивать цепочки персонализированного вовлечения аудитории, вплоть до таргетинга на уровне индивидуального пользователя. Первыми такой подход стали использовать компании, исторически собирающие большие массивы данных о своих пользователях – телеком-операторы и банки. Когда сегодня звонишь оператору в банк, он может легко предложить какой-то upsell, в зависимости от профиля клиента: заказ платиновой карты, расширение кредитной линии и т.д. Но даже у таких компаний использование больших данных находится на самом начальном уровне. Само применение данных пока что часто ограничено базовыми кейсами, где данные используются для сегментации аудитории на довольно крупные группы ЦА, тогда как в будущем каждый клиент может рассчитывать на получение максимально индивидуализированного сервиса.
Омниканальные решения для коммуникации с клиентами служат дополнительным источником данных в единый профиль клиента, постоянно обогащая базу данных. Например, во время диалога в мессенджере клиент может указать еще один свой номер телефона или попросить изменить адрес доставки – все это можно добавить «на лету» в карточку клиента. Можно смело сказать, что большие данные являются основой для реализации важнейших нововведений в клиентском обслуживании, таких как автоматизация коммуникаций и персонализация клиентского опыта.
Анализ Big Data может давать инсайты о лучших способах обработки различных обращений в контакт-центры. Это позволяет повысить эффективность работы операторов и улучшить клиентский опыт. Американская компания, Mattersight разработала решение, использующее алгоритмы для определения оператора, который обработает входящий запрос лучше других коллег. Софт анализирует показатели эффективности сотрудников контакт-центра и их персональные скилы, а затем сопоставляет с данными о клиенте, обратившемся в службу поддержки.
Big Data, которая формируется из данных контакт-центра в сочетании с данными социальных медиа, помогают находить и обрабатывать жалобы по поводу конкретных проблем, а также предсказывать рост числа обращений из-за этих причин. Например, Твиттер вдруг заполонили жалобы о том, что сеть сотового оператора рухнула в каком-то регионе. В этом случае контакт-центры телеком-оператора могут быть заранее предупреждены, чтобы подготовиться к увеличению объема входящих вызовов. Возможно они даже успеют изменить голосовое обращение в IVR, чтобы автоматически информировать абонентов об отключении сети.
- Персонализация и скилл-мэтчинг
Омниплатформа при интеграции с внутренними системами управления будет передавать нужные данные о клиенте оператору во время диалога. Такая связка омниканального решения и CRM позволит создать агрегатор всех необходимых сведений для персонализированного общения бизнеса со своей аудиторией в режиме реального времени.
Так как омниканальные решения находятся непосредственно в каналах взаимодействия с клиентами, они позволяют четко понимать, откуда пришел клиент и чем он заинтересовался на сайте или в приложении. Данные, которые собираются в ОП, можно использовать как фильтр для распределения обращений. Часть из них отправляется чат-ботам, автоматически обрабатывающим запросы, часть – операторам, учитывая их компетенцию. Skill-matching позволит решить вопрос клиента значительно быстрее, а также повысить производительность труда сотрудников службы клиентской поддержки. Разработчики чат-ботов из DialTech подсчитали, что внедрение ботов в работу контакт-центра может снизить расходы на его содержание по меньшей мере на 20%.
Персонализация обращений клиентов позволяет колл-центру не увеличивать количество операторов, а более глубоко взаимодействовать с наиболее ценными клиентами. Американский отель Ivy отлично научился использовать ботов для правильной интерпретации вопросов гостей и отправки этих запросов по нужному адресу, например, наиболее подходящему оператору контакт-центра. Бот, в основе которого искусственный интеллект IBM Watson, может оценивать лексику и тон общения с человеком. Простые ответы генерируются без помощи человека. В критической ситуации, например, когда бот понимает, что клиент недоволен обслуживанием – он мгновенно подключает живого сотрудника.
- Сегментация и вовлечение
Помимо того, что с помощью ОП можно будет решать задачи по повышению эффективности работы в цифровых каналах, в будущем всё будет стремиться к проактивному, а затем и предиктивному вовлечению клиентов. Каждого, кто завис на сайте на пару минут, ОП будут направлять на оператора с подходящей квалификацией. Другой вариант – выявлять клиента, который готов потратить, скажем, 10 тыс. рублей с гросс-маржой в 30% и сразу вовлекать его, как только он зашёл на сайт. Для этого будут разрабатываться специализированные сценарии кастомного вовлечения.
Американский онлайн-ритейлер Overstock научился отслеживать перспективность взаимодействия со своими клиентами в различных каналах и устройствах. Он может определять тех покупателей, которые наиболее близки к покупке, а затем выборочно рассылать этой группе покупателей персонализированный контент. Собирая пользовательские данные в реальном времени по всем каналам, включая электронную почту и мобайл, Overstock не только добрался до пользователей на конкретном устройстве в нужный момент, но и смог понять интересы каждого покупателя и точно персонализировать свои сообщения и контент.
В будущем компании научатся заранее проектировать путь клиента в цифровых каналах: от первой точки контакта до покупки. Во фрагментированном омниканальном мире собирается очень много цифровых данных, которые при правильном использовании могут значительно улучшить качество клиентского взаимодействия
- Чат-боты и системы самообслуживания
В ближайшем будущем цифровые каналы будут интегрироваться с системами самообслуживания. Базовая версия таких систем — это чат-боты. Уже сегодня есть ряд кейсов по успешному применению ботов для самообслуживания пользователей в чатах и мессенджерах.
Например, американский бренд одежды Everlane проводит клиентскую поддержку в мессенджерах. Менеджеры, вооруженные специальным софтом, за день могут обработать несколько тысяч обращений пользователей. Но если для усиления операторов боты уже применяются, то создание искусственного интеллекта, который способен общаться с пользователями и отвечать на вопросы как живой человек, все еще представляет собой нерешенную задачу. Текущие решения не могут поддерживать диалоги с большой глубиной и скорее представляют собой вариант умного FAQ, пытающегося найти наиболее подходящие ответы из базы. Но создание полноценных ботов, неотличимых от живых операторов, не за горами. Например, российская Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ создала пилот нейросети для обслуживания клиентов. По оценкам ученых сеть будет запущена в тестовом режиме уже в 2019 году.
Сложности разработки и внедрения систем самообслуживания связаны с наукоемкостью технологий, которые требуют длительных и дорогостоящих исследовательских программ. Пока финансирование таких программ могут себе позволить крупные корпорации, которые понимают перспективность этого подхода и имеют для этого соответствующие бюджеты, но уже совсем скоро такие решения будут доступны практически любому клиенту на рынке, имеющему вводные данные, требуемые для обучения системы
- Автоматизация управления и контроля работы в цифровых каналах
КЦ развиваются, становятся способными решать сложные проблемы, частотные запросы отрабатываются чат-ботами. Но т.к. операторы решают сложные вопросы, необходима их специализация. За счёт того, что ОП обогащает данные, позволяющие автоматизировать большую часть коммуникации, оператор может эффективнее обслуживать клиента.
Интеграция цифровых каналов с CRM позволяет настроить бизнес-процесс, по которому менеджеру автоматически ставится задача обработать входящую заявку из чата на сайте. В перспективе в режиме реального времени можно будет отслеживать отклонения при работе с разными цифровыми каналами, и оперативно вносить корректировки в работу менеджеров, например, когда есть расхождения в качестве обслуживания в разных каналах. Таким образом, при помощи омниканальных IT-решений происходит стандартизация работы менеджеров.
Омниканальные платформы для клиентского сервиса позволяют создавать решения, реализующие все перечисленные тренды. Но далее возникает проблема внедрения соответствующего софта. И здесь есть два основных решения: найти подходящего вендора или организовать in-house разработку.
Ошибки и заблуждения брендов в построении омниканальной модели
Очевидный вопрос при построении клиентского сервиса нового поколения – с каким решением его реализовывать? Многие крупные компании, учитывая критическую важность данного вопроса, выбирают как между существующими решениями, так и вариантом собственной разработки.
Собственная разработка позволяет лучше контролировать и кастомизировать решения. Кроме того, она дает возможность сэкономить ресурсы для составления техдокументации и время, которое тратится на взаимодействие с внешним подрядчиком. Однако, прежде чем приступить к собственной разработке омниканальной платформы, важно объективно оценить все плюсы, минусы и возможные риски такого подхода.
К сожалению, сегодня на рынке есть недопонимание всей ценности омниканальных решений, которые объединяют обращения из разных каналов в одном месте. Энтерпрайз-компании считают, что использование открытых протоколов в таких решениях делают их легко реплицируемыми. Компании с сильными ИТ-департаментами уверены, что могут самостоятельно разработать и запустить собственную омниканальнуюплатформу и проинтегрировать все доступные каналы.
Но выпустить свой продукт – это далеко еще не всё. Его нужно постоянно апгрейдить и развивать, держа руку на пульсе отрасли, для которой он предназначен. Учитывая, что развитие направления омниканального взаимодействия сейчас проходит стадию становления, у компаний работающих «от себя» обычно не бывает доступа к опыту других игроков. Но пока на рынке нет устоявшихся стандартов, а сама индустрия меняется быстрыми темпами, получение доступа к лучшим практикам в сфере внедрения и развития ОП является критически важным элементом в успешной реализации омниканальной стратегии.
Люди, которые никогда не бывали в контакт-центре, не пользовались применяемыми в нем решениями и не понимающие, как устроена работа оператора, не осознают всей сложности ОП. Как правило, они видят только фронтенд-часть: чат на сайте, в приложение или окно мессенджера или форму обращения в социальной сети. Это создает мнимую видимость простоты решения.
В реальности это не так. Видение того, как будут развиваться цифровые каналы можно сформировать, обобщив опыт работы множества контакт-центров, поняв их потребности. Только тогда можно понять, какие нужны фичи для платформы, чтобы бизнес действительно мог решать свои актуальные задачи.
При этом, IT-системы для клиентского сервиса становятся с каждым днем всё сложнее. Одно дело, когда разработчики подключили к платформе мессенджер, другое — написали код для обработки данных. Для того, чтобы грамотно работать с клиентскими данными и на их основе проводить апгрейд продукта, необходимо анализировать большое количество разноплановой информации. В рамках одной компании сделать это практически нереально. Разработчики, которые находятся инхаус, имеют доступ только к данным самой компании, которые не всегда репрезентативны. С этим может справиться только специализированный разработчик ПО: у него есть возможность анализировать и видеть работающие или не работающие решения для большого пула организаций. Это дает ему возможность создавать кастомизированные алгоритмы по работе с клиентскими данными.
Что в итоге?
Современный бизнес должен научиться работать со своей аудиторией учитывая изменившиеся паттерны поведения, появление большого количества новых каналов и постоянный рост клиентских ожиданий.
От простого обслуживания клиента в отдельно взятом канале, мир сейчас переходит к парадигме управления клиентским опытом. Обслуживание ставится омниканальным, когда пользователь может на лету менять каналы коммуникации, ожидая при этом стабильно высокий уровень обслуживания. Развитие больших данных и возможностей по их обработке открывают огромные возможности по автоматизации клиентского взаимодействия, персонализации коммуникации и проактивному вовлечение аудитории.
С помощью омниканальных решения компании смогут управлять всеми цифровыми каналами, выстраивая стратегии бесшовного взаимодействия с клиентами. Добиваясь в итоге повышения показателей жизненного цикла клиента, LTV, а также роста индекса потребительской лояльности NPS.