Agent call center i technologia – symbioza czy walka o przetrwanie?

Z artykułu dowiesz się między innymi:

• Jak obsłużyć wszystkich klientów call center bez powiększania liczebności zespołów;
• Ile kosztuje wszechwiedza agenta?
• Na co zwrócić uwagę w procesie wyboru „inteligentnej” technologii?
   

Żyjemy w erze postępującej automatyzacji. Nikogo już chyba nie dziwi fakt, że pin do nowej karty kredytowej możemy nadać przy wsparciu asystenta głosowego, a umawiając wizytę u lekarza lub nadając paczkę odbywamy “pełnowartościową” rozmowę z maszyną.

To, że wirtualny asystent Google umówił na oczach milionów widzów wizytę u fryzjera nie jest w zasadzie przełomem technologicznym, to tylko “kropką nad i”. Swego rodzaju oświadczeniem nadanym do globalnej społeczności, że oto technicznie jesteśmy już w stanie zautomatyzować także takie, interaktywne operacje. Niech widzowie czują się ostrzeżeni / oszołomieni / zachwyceni – w zależności od ich odbioru nowych technologii.

Wachlarz ofert i narzędzi umożliwiających inteligentną automatyzację jest wielobarwny i szeroki. Nie trudno pogubić się w meandrach dodatkowych komponentów i ulepszeń systemowych, które można dokupić, dobrać lub upgrade’ować, żeby ułatwić i usprawnić pracę agentów call center.

W ostatnim czasie wśród firm korzystających z usług dużych contact center absolutnym hitem stało się kilka rozwiązań tego typu. Przyjrzyjmy się im bliżej.

1) Call steering to technologia rozpoznawania mowy, która opiera się na zrozumieniu języka naturalnego. Umożliwia użytkownikowi interakcję z dowolnym systemem lub urządzeniem w sposób nieodbiegający (znacznie) od tradycyjnej konwersacji. Technologia tego typu rozpoznaje sekwencję wypowiedzi i określa intencje rozmówców, tak, aby ostatecznie przekierować połączenie do odpowiedniego agenta. Systemy, które zawierają technologię sterowania połączeniami zadają pytania dzwoniącym na początku rozmowy, aby skierować je do właściwej aplikacji samoobsługowej. Call steering pozwala zwiększyć wydajność organizacji, a samym klientom oferuje udoskonalone, samoobsługowe doświadczenie. Jest to w praktyce zastąpienie standardowego drzewa IVR - „jeśli chcesz porozmawiać o X wciśnij 1” - rozwiązaniem bardziej przyjaznym dla użytkownika.

2) Podpowiedzi dla agenta (w tym tzw. Next Best Action), to nic innego jak proste komunikaty, które w czasie rzeczywistym podpowiadają agentowi, co powinien zrobić i jak poruszać się po ekranie podczas wypełniania pól w systemie, aby otrzymać pożądany efekt. Mogą występować w formie pop-upów pojawiających się na pulpicie lub wizardów - dodatkowej warstwy UI (ang. User Interface), która zastępuje skomplikowany interfejs systemowy i sprawnie przeprowadza agenta przez zawiłości systemu lub systemów. Rozwiązanie to może być oparte na zdefiniowanych regułach lub działać w oparciu o zdarzenia w czasie rzeczywistym, czyli np. analizować tok rozmowy agenta z klientem i na tej podstawie podpowiadać kolejne akcje (choć trzeba przyznać, że jest to dość wyrafinowane podejście). Podpowiedzi można także rozszerzyć poprzez implementację tzw. attended bots. Są to specyficzne roboty, które analizują informacje widoczne na otwartych kartach i interfejsach wielu aplikacji oraz prezentują agentowi jeden zbiorczy ekran zawierający wszystkie wartościowe z punktu widzenia procesu dane, które udało się znaleźć. Znacznie usprawnia to poszukiwanie informacji i diagnostykę dokonywaną przez agenta.

3) Voiceboty – czyli czatboty w wersji głosowej mogą przeprowadzać proste rozmowy, w których komunikują się z użytkownikiem rozumiejąc jego oczekiwania i starając się odpowiedzieć na jego żądania. Dostawcy mają różne sposoby na tworzenie silników umożliwiających powstanie voicebota. Czasem są to nawet 3-4 osobne komponenty, które zestawione razem tworzą kombajn napędzający takiego głosowego agenta. W tym przypadku voicebot może przekazywać dane od klienta np. do rozwiązania klasy RPA (z ang. Robotic Process Automation), które dokona zmian w systemach i załatwi sprawę klienta od ręki. Voiceboty mogą też gromadzić informacje i przekazywać brief do agenta, który podejmie właściwe działania.

Czy agent call center jest jeszcze w ogóle potrzebny?

Brzmi, jakbyśmy w niedługim czasie mieli osiągnąć stan, w którym agent fizyczny okaże się zbędny. Nic bardziej mylnego! Jest kilka istotnych kwestii, które drastycznie opóźniają zmniejszenie liczby potrzebnych firmom agentów. Przede wszystkim wymienione wyżej rozwiązania nie są gotowymi komponentami, które wyciągamy z pudełka i podłączamy do komputera agenta. Niestety, każde rozwiązanie, za którym stoi technologia – dumnie opisywana jako AI – wymaga iteracyjnego procesu uczenia i ponownego douczania już w środowisku produkcyjnym. W dodatku rozwiązania te nie działają od tak sobie, „na sucho”. Potrzeba integracji z CRM, ERP, systemem billingowym, generowania analityki w czasie rzeczywistym na podstawie rozmowy z agentem, historii interakcji, segmentacji, produktów, usług, zgłoszonych przez klienta reklamacji itd. W przeciwnym razie możemy stworzyć „potworka”, który klienta wyłącznie zirytuje a nie obsłuży. Zamiast pomóc, narobimy jedynie szkód.

Często w takich przypadkach tworzy się prawdziwe “tasiemce” dialogowe implementując dodatkowe komponenty, które np. podczas rozmowy klienta z agentem konwertują głos na tekst (speech-to-text, voice-to-text engine), wysyłają pliki tekstowe do narzędzia analizującego skrypt i agent otrzymuje podpowiedzi do rozmowy z klientem. Nie jest to złe podejście, ale łańcuszek jest na tyle długi, że real-time, jest trudny do osiągnięcia. Takie zaślepki stosuje się w różnych przypadkach, czy to z przyczyn implementacyjnych, czy braku kompletu funkcjonalności w języku polskim, lub po prostu z uwagi na koszty.
Dotychczas w Polsce, szczególnie wśród rozwiązań głosowych, najlepiej sprawdzają się metody lokalnych dostawców. Światowi liderzy, szczególnie w wydaniu on-prem, w języku polskim nie mają za wiele do zaoferowania. W polskich warunkach rozrastającego się sektora centrów usług wspólnych niezbędne są rozwiązania oferujące wiele, często niezbyt popularnych w świecie AI języków. Podczas poszukiwania rozwiązania dla takiego środowiska, silnik analizy głosu czy tekstu musi być uniwersalny i mieć możliwość stworzenia dodatkowych korpusów językowych, lub działać na zasadzie logiki analizy języka - niejako sam uczyć się nowego języka, po zasileniu go odpowiednią próbą uczącą. Przy wyborze technologii tej klasy warto rozważyć wszystkie potencjalne scenariusze rozwoju w przyszłości i zaplanować wysokopoziomowy harmonogram, po to aby inwestując znaczne środki we wsparcie agentów, wziąć pod uwagę dalekosiężne skutki i szanse wynikające z wyboru akurat tej konkretnej technologii.

Kolejna przeszkoda to koszty, które także bywają trudne do porównania. Dostawcy stosują przeróżne metody naliczania opłat: np. rozliczenie za minutę, za interakcje, za liczbę słów (np. w przypadku transkrypcji). Chcąc porównać oferty, warto stworzyć wielowymiarowe porównanie cenowo-funkcjonalne dostępnych rozwiązań. Jest to wprawdzie zadanie żmudne, ale tylko w ten sposób można holistycznie spojrzeć na określoną propozycję i zderzyć ze sobą możliwości dostawców z aspiracjami i ograniczeniami organizacji. Często przyjazny interfejs będzie dla nas dużo ważniejszym elementem, niż zaawansowane wnioskowanie w czasie rzeczywistym, bo to przecież komfort i sprawne poruszanie się po narzędziach przez agenta jest priorytetem dla większości organizacji.

Skupmy się na plusach automatyzacji

Poza tymi niewielkimi przeszkodami są korzyści, które zdecydowanie przechylają szalę na stronę automatyzacji. Najważniejszą z nich jest z pewnością czas reakcji.

Jednym z podstawowych KPI w contact center jest wskaźnik AHT (ang. average handling time), który zwykle podaje się jako średni czas obsługi klienta. Zwróćmy jednak uwagę na drobny szczegół - mowa tu o czasie obsługi klienta przez agenta, mało kiedy natomiast można się spotkać z rozróżnieniem na AHT klienckie i agenta. A klient jest przecież “obsługiwany” przez call center od momentu gdy zainicjuje kontakt. Potem przechodzi przez gąszcz drzewa IVR, a następnie dokonuje pre-autoryzacji i czeka na wolnego agenta, czasami - bagatela - nawet do pół godzinny. Dopiero po tym procesie agent wreszcie podejmuje sprawę i rozwiązuje ją - w scenariuszu najbardziej pozytywnym przy pierwszym kontakcie - w ok. 3-4 minuty. Gdyby na front-line pojawił się błyskawicznie działający voicebot, który obsługiwałby wyłącznie ułamek spraw lub kilka specyficznych przypadków biznesowych, a resztę przekazywał obsłudze przez człowieka – oszczędziłoby to pracy agentom i nerwów klientom.

To pomysł na kanał głosowy. A co z tekstowym?

Czatboty to nadzieja na zmianę postrzegania kanałów cyfrowych, w których zaangażowanie zasobów ludzkich jest zdecydowanie mniejsze niż w asystentach głosowych, przez co utrudnione jest sprawne obsługiwanie klientów. Oczywiście wszystko zależy od specyfiki biznesu, konstrukcji call center i podziału pracy, z reguły jednak ten sam agent obsługuje zwykle kanał głosowy i cyfrowy. Jeśli obciążenie w kanałach tradycyjnych jest duże, brakuje czasu na czat. Wdrażając czatbota można przekierować “ruch ze słuchawki” na chat poprzez sugestie dla bardziej cyfrowych klientów.

Z kolei e-mail classification to rozwiązanie, które wspomoże kanały do tej pory postrzegane jako kanały asynchroniczne. Automatyzacja obsługi email sprawia, że odpowiedzi generowane będą w minuty, a nie w godziny lub dni. Będzie to miało oczywiście znaczący wpływ na percepcję tego kanału przez klienta i redukcję liczby tzw. zakładników kanału. Rozwiązania cognitive w contact center są w stanie w znacznym stopniu odciążyć agentów i przejąć część ruchu do obsługi end 2 end lub do kategoryzacji, co pozwoli wykluczyć IVR w jego klasycznym, dobrze znanym wydaniu. Dostawcy oferują elastyczne warunki w zakresie skalowania rozwiązania w zależności od potrzeb i sezonowych zmian, co pozwala zbilansować obciążenie kosztowe.

A jakie są realia?

Pracujemy i implementujemy nowe technologie i systemy na już działającej i nierzadko zawiłej architekturze. Wszyscy zdajemy sobie sprawę, że połączenie wszystkich elementów, danych i „końcówek procesów” z niemalże całej organizacji, wymaga setek integracji, żmudnego uspójniania danych, niewyobrażalnego nakładu pracy i czasu oraz dużej mocy obliczeniowej – czy taka gra jest warta świeczki? Czy utopijny stan, w którym agent może całkowicie wyłączyć umysł i polegać wyłącznie na tym, co serwuje mu misterny matrix tabel, reguł, zestawów danych przesyłanych poprzez plątaninę kabli jest w ogóle możliwy do osiągnięcia? Jeśli tak, to czy jest sensowny? Jak zapewnić retencję pracowników w takim syntetycznym środowisku, gdzie wszystko jest podane na tacy, a człowiek wykonuje na ślepo operacje wskazane przez maszynę? Czy klient będzie zadowolony z tego, że jego anonimowy agent swoim bezbarwnym głosem odczyta formuły wyświetlone na desktopie? Czy to tylko jeden ze scenariuszy i to ten najczarniejszy?

Może jednak okaże się, że osiągniemy złoty środek i technologia odpowie na bolączki agenta, a nie pomoże uczynić z niego zombie z słuchawką. Pamiętajmy, że procesy są wspierane przez systemy i narzędzia, ale nadal to człowiek jest elementem nadającym wszystkiemu bieg. Każdy na swój własny, wyjątkowy sposób. A to klient potrafi docenić. Optymalizacja jest konieczna, automatyzacja jest pomocna, ale organizacja nie żyje bez swoich pracowników, którzy napędzają maszynę i uczą systemy, bo są skarbnicą wiedzy. Pomagajmy im w codziennych wyzwaniach, starajmy się uzdrowić niedrożne procesy i procedury, podążajmy za nowościami i eksperymentujmy – to się opłaca. Byle nie przedobrzyć.

WARTO DOCZYTAĆ:

1. Vendors battle for the heart of the contact center, Landscape: The Contact Centers For Customer Service Playbook, Forrester 2018 https://www.forrester.com/report/Vendors+Battle+For+The+Heart+Of+The+Contact+Center/-/E-RES116489# 
2. Garść narzędzi dostępnych w ramach Google Cloud https://cloud.google.com/blog/products/gcp/transforming-the-contact-center-with-ai
   
3. Bots and AI continue their march toward call center obliteration, Anna Frazzetto, CIO 2018: https://www.cio.com/article/3245792/it-industry/bots-and-ai-continue-their-march-toward-call-center-obliteration.html
4. Will Contact Centers Still Take Calls In 10 Years?, Blake Morgan, Forbes 2018: https://www.forbes.com/sites/blakemorgan/2018/09/04/will-contact-centers-still-take-calls-in-10-years/

Digital Marketing Newsletter 1/2019. Spis treści:

• 3 ważne obszary, którym warto się przyjrzeć przed transformacją cyfrową.
• 3 trendy dotyczące sztucznej inteligencji, których nie możesz przeoczyć.
• Agent call center i technologia – symbioza czy walka o przetrwanie?