Клиентский сервис в эпоху автоматизации: как технологии усиливают, а не заменяют живое общение

Автоматизация клиентского сервиса дает максимальный эффект тогда, когда она направлена не на замену общения, а на его улучшение. С помощью Поинтера автоматизируются ключевые процессы: сбор отзывов — полностью автоматически, что экономит ресурсы; уведомления о новых отзывах — ускоряют реакцию команды; автоматические ответы — позволяют обрабатывать обращения без участия сотрудника по умным сценариям, с учетом стоп-слов и триггеров. Такой подход позволяет масштабировать сервис, сохранять человеческий тон общения и повышать лояльность клиентов.

Я бы рекомендовал брендам автоматизировать следующие аспекты:

1) Работу с позитивными отзывами (5 баллов). Коммуникация с данным типом обратной связи в 95% случаев не несет в себе задачи по выяснению каких-либо деталей. Возможно создание различных вариаций скриптов или автоматизация с помощью ИИ-ответов. Риск минимален;

2) Навигирование пользователей в личных сообщениях с помощью ботов с сценариями. Во-первых, это позволяет сократить объем коммуникации с пользователями, часть пользователей получат ответ на свой вопрос через автоматическое сообщение. Во-вторых, боты позволяют оцифровывать пользователей по типам проблем и передавать данную информацию специалистам, которые отвечают за определенную часть бизнеса.

Стоит выделить следующие ключевые метрики:

1) FCR (First Contact Resolution) — процент обращений, решенных при первом же контакте с поддержкой, без необходимости повторных обращений. Важно оцифровать пользователей, которые не получили ответ на свой вопрос в позитивном отзыве, а также процент пользователей, которым не хватило информации в автоматизированных ответов от ботов с сценариями.

2) FRT (First Response Time) — время, которое проходит с момента обращения клиента до первого ответа от поддержки. В случае автоматизации оно должно быть равно или быть меньше, чем до автоматизации. Иначе теряется любой смысл автоматизации.

3) ROAR (Rate of Automated Resolution) — доля запросов, решенных автоматически, с помощью автоматизации процессов. Данный показатель также важен для расчета финансовой эффективности автоматизации. Например, автоматизация стоит 10 000 рублей и закрывает 45% обращений, а обработка человеком данного количества обращений будет стоит 20 000 рублей. Автоматизация оправдывает свою интеграцию в данном случае.

4) CES (Customer Effort Score) — метрика усилий клиента, насколько тяжело было клиенту решить свою проблему или найти ответ на вопрос. Оценивается по пятибалльной шкале. Данные измерения точно стоит проводить в рамках работы с ботами сценариями (чат-ботами), это позволит дорабатывать боты и упрощать процесс коммуникации для клиентов.

Если посмотреть на этот вопрос глобально, то важно понимать простую истину: автоматизируем там, где риск ошибки минимален, и обрабатываем вручную то, где важны детали. Иными словами, упрощаем работу с позитивом/типовыми вопросами и работаем вручную с негативом.

Однако стоит помнить, что любая автоматизация требует проверки человеком и корректировки ПО в случае повторяющихся ошибок. К сожалению, на данном этапе развития ИИ-помощников мы видим, что они не работают идеально.