История развития колл-центров, или как технологии изменили работу операторов с клиентами

Принято считать, что колл-центры — это просто залы, в которых за компьютерами сидят операторы и общаются с клиентами по телефону. Отчасти это правда, однако агенты современных контактных центров используют большее число каналов для взаимодействия с пользователями (например, мессенджеры и социальные сети). При этом все чаще в работе им помогают современные технологии, в том числе алгоритмы машинного обучения и анализа данных.

Когда появились первые контактные центры, что изменилось с момента их первого появления и какое отношение к «эволюции колл-центров» имеют системы искусственного интеллекта (ИИ), расскажем далее.

^[1]
Изображение Wikimedia Commons ^[2] / PD

Как появились колл-центры

Первые системы автоматического распределения вызовов (ACD) возникли ^[3] в 50-х годах прошлого века. Ими пользовались операторы нескольких крупных телефонных компаний. Однако считается, что первый «настоящий» контактный центр появился ^[4] в 1965 году в Британии. Тогда телефонная компания The Birmingham Press and Mail установила телефонную станцию GEC PABX 4 ^[5]. Станция автоматически распределяла входящие и исходящие вызовы.

Первый контактный центр в Америке организовала ^[6] компания Rockwell. Её первым клиентом стала авиакомпания Continental Airlines, организовав для пассажиров сервис по бронированию билетов.

В Советском Союзе колл-центры появились в 70-х годах. Одним из первых ^[7] контактных центров в СССР стала справочная служба киевской телефонной сети. В неё можно было позвонить по номеру «09» и узнать нужный телефон. Часть центра связи отвечала за телефонные номера предприятий, а другая — «специализировалась» на квартирах жителей Киева.

До 80-х годов колл-центры «подключались» ^[3] к телефонным сетям аналоговыми линиями. Но позже на индустрию начали оказывать влияние цифровые технологии. Первой волной цифровизации стало появление протокола DASS II ^[8] (Digital Access Signalling System). Его разработали в телекоммуникационной компании British Telecom. Системы DASS II позволили обмениваться данными на скорости 2 Мбита/с и управлять 30 звонками одновременно (по 64 Кбита/с на каждый).

С развитием технологий появилась IP-телефония. Первый интернет-телефон для широкого потребителя создала ^[9] израильская компания VocalTec ^[10]. Пользователи могли звонить друг другу с помощью специального ПО. Общались они, используя колонки и микрофон компьютера. Но уже в 1998 году VocalTec реализовала ^[11] VoIP-функции для соединений «компьютер—телефон» и «телефон—телефон».

В начале «нулевых» компании, занимающиеся производством телефонного и телекоммуникационного оборудования, осознали все преимущества, которые предоставляет IP-телефония. VoIP-функции стали добавлять в свитчи, программное обеспечение и др. К 2003 году 25% всех звонков осуществлялись по протоколу IP.

Благодаря этой технологии появились программные решения, которые позволили операторам колл-центра интегрироваться со сторонними бизнес-системами: service desk, CRM, биллингом. Это дало возможность отображать на экране монитора всю информацию о клиенте, его профиль, в момент приема вызова. Такой подход повысил качество и сократил время обслуживания в контактных центрах, а также открыл для них новые каналы для работы с клиентами.

Как развитие технологий повлияло на колл-центры

Так как с развитием интернета общение по большей части переходит в виртуальное пространство, появляются новые каналы для работы с клиентами. Как отмечают ^[12], к примеру, в провайдере Yota, 89% обращений в их центр поддержки приходится на мобильное приложение, чат на сайте, SMS-чат, социальные сети, электронную почту.

Это связано с тем, что люди начали активнее пользоваться digital-каналами. Причем естественно, что чаты и мессенджеры используются не только для общения, но и для командной работы и профессионального саморазвития.

Например, в сети можно найти специальные чаты для разработчиков, в которых ведется обмен знаниями и опытом. В частности, IRC-каналы по Python на FreeNode: python ^[13] и python-dev ^[14]. Еще вариант — серверы в мессенджере Discord: The Programmer’s Hangout ^[15] и Reactiflux ^[16]. Первый посвящен общим вопросам программирования, последний — React JS, Redux, GraphQL и др.

Популярность сервисов для обмена текстовыми сообщениями, ожидаемо, привела к тому, что контактные центры начали внедрять чаты в свои бизнес-процессы. Это позволило «говорить с клиентами на одном языке» и решать возникающие проблемы, не заставляя людей ждать на линии в ожидании свободного оператора. Также это дало возможность использовать один из очевидных плюсов мессенджеров — чат-ботов. Они «научились» самостоятельно решать часто возникающие проблемы и задействовать операторов только в сложных случаях.

Что касается других способов коммуникации, то еще одним каналом связи с клиентами являются социальные сети. В социальных медиа компании получают возможность собирать фидбек о своей работе. Например, несколько лет назад Apple запустили ^[17] Twitter-аккаунт техподдержки, чтобы пользователи могли обратиться к ним напрямую и публично.

Правда, в России практика работы с социальными сетями распространена в меньшей степени, чем за рубежом. По своему опыту мы видим, что большинство обращений по-прежнему поступает голосом. Но индустрия постепенно осознает важность предоставления множества каналов обслуживания в колл-центрах, потому компании переходят к так называемой омниканальной модели работы.

Суть омниканального подхода ^[18] — создать единую среду для всех каналов (звонки, социальные сети, мессенджеры и др.) и сохранить историю общения с клиентом. Человек может начать общение по телефону, затем продолжить его в чате и так далее. Меняющиеся операторы будут знать всю информацию, полученную от пользователя на предыдущих этапах.

Примером такой платформы может служить Naumen Omni-Channel ^[19]. Система работает с телефонными звонками, веб-чатами и мессенджерами (Viber, Telegram и др.), а также социальными сетями Facebook и VK. Обращения из всех каналов выстраиваются в единую очередь, внутри которой создается некоторое количество «мини-очередей».

Из этих очередей задачи распределяются автоматически между операторами по заранее заданным правилам. Например, могут учитываться занятость операторов, наличие у них требуемых навыков, скорость обработки ими мгновенных сообщений, тема обращения. Последняя устанавливается путем анализа ключевых слов.

Изображение Kārlis Dambrāns ^[20] / CC ^[21]

В качестве примера использования омниканальной модели работы можно привести ^[22] кейс строительного торгового дома «Петрович». По итогам прошлого года они заняли второе место по выручке в России, уступив лишь Leroy Merlin. Для обращения в колл-центр компании клиенты могут воспользоваться несколькими каналами: позволить по телефону, отправить письмо по электронной почте или запросить обратный звонок. При этом история работы с абонентом сохраняется системой для анализа клиентского опыта.

Агрегация и анализ самой разной информации, относящейся к правилам работы операторов, их навыкам, статистическим данным и пр., позволили развить возможности колл-центров в части интеграции с WFM-системами ^[23]. Прогнозирование и планирование рабочей нагрузки персонала в автоматизированном виде также стали важными инструментами управления современным контакт-центром. Например, возможности омниканальных систем и и WFM-функции использует один из крупнейших в России аутсорсинговых контактных центров ГРАН ^[24]. Компания входит в топ-5 АКЦ по объемам оказываемых услуг и имеет пять площадок, на которых работает 1700 операторов.

В целом омниканальность — перспективное направление. Поэтому контактные центры будущего должны не только уметь работать со всеми существующими каналами, но и быть готовыми «принять» новые.

Ожидается, что еще одним новым каналом станут ассистенты типа Siri, Cortana, Alexa. В этом случае колл-центру придется обрабатывать информацию не от клиента, а от его роботизированного помощника. Такой сценарий вполне вероятен, учитывая, насколько активно развивается это направление.

Google, к примеру, не так давно представили решение Duplex. Оно умеет звонить по телефону в различные организации и выполнять поручения, например, бронировать столик в ресторане. На презентации Google Assistant позвонил в реальный салон красоты и забронировал время на стрижку. Администратор салона даже не заподозрил, что вел диалог с машиной (видео вы можете найти по ссылке ^[25]).

Активно в эту сторону движется и компания Yandex, которая совсем недавно представила своего голосового помощника и, соответственно, колонку к нему. Мы считаем, что такие решения «освоят» массовый рынок уже в ближайшие 5–10 лет.

Как роботизированные системы помогают отвечать на запросы клиентов

Одной из популярных технологий, которые нашли применение в контактных центрах сегодня, являются алгоритмы машинного обучения (МО). Они позволяют создавать роботизированные сервисы, в том числе сложных чат-ботов, способных выступать в качестве полноценной первой линии поддержки.

В частности, для компании «Почта России» реализован голосовой бот, который использует алгоритмы распознавания естественной речи (NLP) для определения тематики обращения клиента. Если раньше клиент вынужден был ходить большому и запутанному IVR-меню и, по сути, классифицировать сам себя, то сейчас он в свободной форме произносит интересующую его тематику, и далее робот перенаправляет звонок на нужную линию. Таким образом, сохраняется возможность свободного общения с роботом — нет необходимости тратить время и блуждать по длинному и запутанному IVR.

При этом, если клиент скажет: «Добрый день, я бы хотел узнать, где сейчас находится моя посылка», робот предоставит ему информацию о статусе почтового отправления (или переведет звонок на соответствующий сервис). Робот умеет распознавать трек-номера посылок, произнесенные различными способами. В том числе необычными. Например, комбинацию RS250028 он может распознать, даже если ее назвали так: «Роман, Сергей, двадцать пять, два ноля, два, восемь».

По мере развития технологий, внедрение подобных систем перестает быть дорогостоящим и громоздкими. Сегодня такие системы доступны не только для крупных организаций с огромными клиентскими базами. Роботизированные решения приносят выгоду и относительно небольшим компаниям. Например, мы в Naumen работали над решением для ОМСК РТС, региональной компании, занимающейся производством электрической и тепловой энергии. С помощью роботизированного сервиса её клиенты могут передавать показания счетчиков в автоматическом режиме по телефону. Сервис успешно обслуживает почти 90% пользователей. Активная фаза проекта заняла всего 1 месяц.

Но хотя системы ИИ могут улучшить пользовательский опыт, они по-прежнему не способны разрешать конфликты. Поэтому сегодня развиваются ^[26] и внедряются так называемые гибридные системы ИИ. Они получают всю необходимую информацию от клиента, а затем незаметно и «бесшовно» передают «управление» оператору колл-центра.

Примером разработок в этой области является ^[27] платформа LiveEngage, работающая в связке с суперкомпьютером IBM Watson. Watson «общается» с клиентами, собирает данные и сообщает их агенту-человеку, если требуется вмешательство последнего. Эта система используется ^[28] уже более чем в 45 странах в 20 индустриях.

Автор: kudr

Источник ^[29]