Компания МТС и разработчик решений в области аналитики Инфомаксимум представили кейс по внедрению Process Mining от Proceset для анализа и улучшения процессов клиентского сервиса. С помощью процессной аналитики были оцифрованы и исследованы все каналы коммуникаций с пользователями – от цифровых до контактного центра и личных обращений в салоны связи.
Как с помощью одной системы можно улучшать клиентский опыт, выявлять причины оттока и находить точки роста в сценариях обслуживания – в деталях.
Зачем МТС процессная аналитика
Компаний МТС обслуживает больше 80 млн абонентов, поэтому нетрудно представить количество их обращений в месяц через различные цифровые каналы, контактные центры и салоны связи. В связи с этим оператор обратил внимание на проблему отсутствия целостного представления о клиентском пути из-за разрозненности данных о совершенных действиях, поскольку они «хранятся» в разных системах.
Как следствие, компании было сложно понять, почему пользователь не смог решить свой запрос самостоятельно и обратился непосредственно к оператору контакт-центра или лично в офис.
Главной целью в МТС ставили построение сквозного подхода к анализу клиентских процессов, что позволило бы найти точки оттока пользователей, увеличить долю цифрового самообслуживания и повысить удержание клиентов.
Закрыл вопрос МТС при помощи процессной аналитики. Process Mining – это инструмент, который помогает разобраться в реальных сценариях обслуживания клиентов на всех этапах на основе данных из логов.
Process Mining для анализа клиентского пути
Технология Process Mining позволяет восстановить полную картину движения клиента в каналах взаимодействия с оператором – от действий в «Мой МТС» до звонков в контактный центр. С системой Proceset, которая включает в себя процессную аналитику, удалось построены графы клиентских обращений с глубоким уровнем детализации. Удалось увидеть все «сценарии» в цифровых сервисах, вкладки, на которых происходят отказы, повторные попытки решить вопрос самостоятельно и переходы между каналами коммуникации.
Process Mining позволяет анализировать состав, последовательность и длительность работ по решению запросов в разрезе подразделений и отдельных сотрудников фронта и бэка. Это дает возможность повышать удовлетворенность клиентов и сокращать сроки обслуживания.
Для примера: клиент изначально для решения своего запроса открыл приложение «Мой МТС», но в итоге перешёл на взаимодействие с сотрудником контактного центра. На втором этапе с помощью анализа данных выясняются детальные причины перехода: отмечаются вкладки приложения, которые «заставили» клиента обратиться за поддержкой в другой канал обслуживания.
Кейсы внедрения Process Mining в МТС для анализа и оптимизации клиентского сервиса
Применение одного и основных решений от системы активной бизнес-аналитики Proceset — Process Mining — позволило построить графы сквозных клиентских взаимодействий: от использования приложения, голосового помощника и IVR до обращений к операторам.
Благодаря широким возможностям фильтрации и настроек Proceset дает возможность отслеживать как макропроцессы, так и конкретные действия пользователей, а интеграция с голосовыми каналами позволила объединить цифровую аналитику с аудиозаписями обращений, что помогло повысить скорость выявления проблемных зон в обслуживании.
И главное преимущество: анализ происходит на основе реальных пользовательских данных, а не гипотез.
Устранение ошибки при «Обещанном платеже» – снижение обращений на 12%
Одна из выявленных проблем при обслуживании клиентов – ошибки в приложении «Мой МТС», которые возникали при попытке оформить обещанный платёж.
Обнаружили «узкое место» с помощью Process Mining, когда выстроили цепочку действий клиента при оформлении обещанного платежа, что показало повторяющийся сценарий «попытка → ошибка → обращение в контактный центр». По сути клиенты пытались решить свой запрос самостоятельно, однако при возникновении ошибки в цифровом сервисе не могли понять её причину и звонили в контакт-центр.
Для решения выявленной проблемы в интерфейс клиентского приложения добавили необходимые пояснения. В результате такой простой доработки количество обращений в Контактный центр оператора по этому вопросу снизилось на 12%.
«Добавить ГБ» — рост использования в 8 раз
Система активной бизнес-аналитики показала и другую проблему: пользователи не знают, как добавить трафик в тарифном пакете, что приводило к поиску решения вопроса вне приложения МТС или обращению в Контактный центр оператора.
Применив технологию Process Mining, удалось проанализировать граф поведения клиентов, что помогло выявить точки, где пользователи «застревали» при попытке найти, как увеличить количество ГБ.
Решением стала персонализированная кнопка «Добавить ГБ», которая появляется на главном экране приложения, когда лимит трафика приближается к минимуму. Это привело к увеличению использования функции без обращения в поддержку в 8 раз.
Анализ голосового бота – снижение нераспознанных реплик на 24%
Ещё один кейс применения интеллектуального анализа данных в компании МТС связан с проблемой использования клиентами голосового бота для решения своих запросов. Зачастую голосовой помощник не понимал команды пользователей, что приводило к прекращению диалогов и, как следствие, обращениям в другие каналы поддержки.
С помощью Process Mining были построены графы сценариев диалогов. В них выделили участки с наибольшим количеством обрывов и повторов. В качестве решения – работали фразы, добавили синонимы, уточнили логику бота. В результате количество нераспознанных реплик снизилось на 24%.
Оптимизация IVR – рост GROSS на 5-10%
IVR – это голосовое меню, которое предлагает выбрать пункт нажатием кнопки. Анализ использования этого канала связи клиентов с оператором выявил проблему, когда клиенты не могли найти нужный пункт в меню и переходили к оператору.
Анализ переходов в IVR с Process Mining показал, какие ветки не используются совсем или вызывают досрочный выход на оператора. Решением стала доработка структуры голосового меню – добавление сценариев, которых очевидно не хватало клиентам для самостоятельного управления подключением и отключением услуг «Турбо-бонус», «Переадресация», «Всё супер». В результате качество обслуживания клиентов с помощью интерактивного меню повысилось на 5-10% по соответствующим запросам.
Почему МТС выбрал решение Process Mining от Proceset
Proceset – полностью отечественное решение, учитывающее специфику российского бизнеса и подходящее для крупных компаний. Система поддерживает гибкие уровни детализации – от макропроцессов до конкретного звонка или клика, что даёт уникальную прозрачность БП со всех «ракурсов».
Кроме того, Proceset быстро интегрируется с существующими ИТ-системами компании, что особенно важно для масштабных инфраструктур, таких как, например, у компании МТС.
И что немаловажно: система содержит в себе полный набор инструментов для комплексного анализа бизнес-процессов, включая самые популярные Process Mining и Task Mining. Это позволяет видеть как путь клиента в целом, так и действия сотрудников, принимающих участие в обслуживании пользователей.
Task Mining в МТС: как анализируют действия сотрудников на рабочих местах
Вместе с анализом клиентского пути с помощью Process Mining МТС также реализует проекты по использованию Task Mining для изучения внутренней операционной работы сотрудников контакт-центров и бэк-офисов.
В отличие от Process Mining, который показывает выполнение сквозного процесса, Task Mining отвечает на вопрос, как именно выполняется работа:
- сколько времени уходит на ручные действия, такие как ввод, копирование, загрузка файлов и т.д.;
- какие шаги повторяются чаще всего;
- где можно сократить трудозатраты через автоматизацию или интерфейсные улучшения.
Такой подход особенно важен для второй линии поддержки и бэк-офиса, где обрабатываются сложные и нетиповые клиентские запросы. Использование Task Mining в МТС помогло найти 22 точки совершенствования операционной эффективности сервиса обслуживания клиентов, что в перспективе несёт сокращение трудозатрат вплоть до 25% проанализированного штата подразделений.
Заключение
Клиентский сервис – основополагающий процесс в компаниях, предоставляющих услуги различного спектра. Качество, удобство и скорость обслуживания пользователей напрямую влияют на отток клиентов и лояльность. Поэтому глубокое понимание процессов взаимодействия с клиентами так важно для бизнеса, существующего в условиях жёсткой конкуренции.
На базе технологии Process Mining от Proceset были построены потоки движения абонентов между каналами и цепочки действий клиентов внутри каналов самообслуживания. Также были сформированы цепочки действий, выполняемых внутри подразделений МТС в случае отработки запросов в Контактном центре и Клиентском бэк-офисе.
В дополнение к Process Mining МТС активно использует технологию Task Mining для анализа детальных операций, выполняемых сотрудниками подразделений клиентского сервиса. Данные, собираемые агентами мониторинга Task Mining с рабочих компьютеров сотрудников, позволили найти возможности оптимизации операций обслуживания, а также сформировать бэклог доработок ИТ-систем.
Компания МТС реализовала не один проект с использованием платформы Proceset, рассматривая систему как набор инструментов для устойчивого роста качества обслуживания и клиентской лояльности в долгосрочной перспективе.
Больше новостей о процессной аналитике, анонсов мероприятий и новых кейсов – в нашем телеграм-канале.
