Роботизированная доставка или как по примеру Uber свести к минимуму человеческое участие в бизнесе

Евгений - владелец сети закусочных в одном из регионов нашей страны. Как и у всех современных кафе у них есть служба доставки, где клиенты чаще всего заказывают пиццу и бургеры. В феврале этого года Евгений, уже будучи нашим клиентам, заинтересовался возможностью полного отказа от штата сотрудников, работающих на телефонной линии доставки. Нам его идея показалась интересной и мы стали думать над её воплощением.

Как это было раньше?

Итак, сотрудники call-центра сети выполняли две ключевые функции:

• Приём и фиксирование заказа
• Подтверждение и окончательное оформление заказ

У сети имелся свой сайт, поэтому первая функция уже была частично автоматизирована. Однако, даже если человек оформлял заказ через сайт, ему было необходимо пройти этап подтверждения, чтобы исключить возможные ошибки при написании заказа и оповестить его о времени приготовления и доставки заказа.

Ранее, все заказы на доставку, даже те, что были сделаны через сайт, оформлялись менеджерами вручную. Сайт выдавал им данные о заказе и оплате клиента, а уже люди вносили информацию в общую базу данных, которая использовалась для итоговой финансовой отчетности за период.

Этап I. Автоматизация системы приёма заказов

Весной этого года Евгений подключил к сайту CRM-систему. Так, данные стали автоматически фиксироваться в базе. Осталось лишь автоматизировать процесс приёма через телефон. Мы записали следующий аудиоролик:

“Здравствуйте, вы позвонили в службу доставки Пицца и Бургеры, чтобы оформить заказ, просто произнесите наименования желаемых блюд после сигнала”. Далее следовал гудок.

Недавно внедрённая технология распознавания голоса позволяла выделить, распознать и зафиксировать ключевые слова. Названия всех блюд в меню закусочных были записаны, как ключевые слова. А программа F1Golos в свою очередь была подключена к CRM компании через API. То есть, все блюда, которые называл заказчик по телефону, автоматически заносились в базу. Это позволило Евгению полностью автоматизировать первую функцию работников call-центра.

Этап II. Роботизация процесса подтверждения заказов

На втором этапе всё было чуть сложнее. Дело в том, что в рекламных и триггерных уведомления, как правило, используется единый текст для всех клиентов. В случае же с доставкой, каждый аудиоролик должен быть уникален и соответствовать заказу клиента. Мы сразу поняли, что записывать название всех блюд, а потом по-отдельности подставлять их в каждый ролик будет не очень удобно. Поэтому мы воспользовались технологией звонков-роботов.

CRM генерировала базу, из строк которой, позднее, были взяты данные и подставлены в шаблон сообщения:

“Здравствуйте, [Игорь]. Это служба доставки Пицца и Бургеры. Вы заказали [Гавайскую пиццу 30 сантиметров, Чизбургер, бургер Большой БОБ и Картофель фри стандартный] по адресу [улица Камчатская, дом 9, квартира 163]. Время ожидания заказа [1 час]. Если всё верно, нажмите 1. Если в заказе есть ошибка, ожидайте на линии, звонок будет перенаправлен оператору”.

Робот зачитывал текст сообщения индивидуально для каждого звонка. С момента внедрения данного способа подтверждения заказа (в апреле месяце) Евгений отказался от услуг 4 операторов. Сейчас, он держит лишь одного сотрудника, который периодически проверяет неточности в случае, когда клиент остается на линии. Да и тот работает удалённо.

Итоги в цифрах

Ежемесячно сеть закусочных выполняет тысячу выездных заказов. В результате реинноваций в своей компании Евгений смог сэкономить 88 000 рублей на заработной плате сотрудникам call-центров. Содержание одного удалённого сотрудника обходится ему в 14 000 рублей. На услуги F1Golos он тратит в среднем 3 000 рублей. Его суммарные ежемесячные издержки составляют 17 000 рублей, а экономия равна 71 000 рублей ежемесячно.