Как симбиоз облаков и клиентских сервисов меняет рынок?

Постепенная автоматизация рутинных задач захватывает все больше процессов, и это заметно даже на бытовом уровне. Уходит в прошлое оффлайн-обслуживание, ведь большинство операций можно совершить через мобильное приложение. При этом до 80% запросов можно решить уже на уровне первой линии поддержки. В перспективе повсеместная автоматизация приведет к тому, что примерно у 50% сотрудников в России изменятся трудовые обязанности, либо же их рабочие места исчезнут в скором времени под влиянием «нашествия роботов». Об этом предупреждают аналитики McKinsey.

Вкалывают роботы

Скорость коммуникаций в современном мире увеличилась в разы. Если раньше запрос сотрудника в службу хелпдеск в крупной компании регистрировался в течение суток, то теперь такой темп работы лишь вызовет недоумение. И, напротив, автоматизация на основе систем искусственного интеллекта повышает эффективность общения за счет ускорения коммуникации от 2 до 10 раз. Речь идет про виртуальных ассистентов и чат-ботов, определяющих эмоции клиентов и решающие типовые запросы по ключевым словам.

Упомянутую службу технической поддержки можно также автоматизировать с помощью перехода на роботов. По нашим данным, примерно 80% вопросов, поступающих в хелпдеск либо просты до неприличия, либо начинаются со слов «что с моей заявкой», поэтому их можно без вреда переадресовать AI-системе. В результате 20% абонентам с действительно сложными задачами проще дозвониться до ответственных. Параллельно с этим уменьшается нагрузка на инженеров, следовательно, снижается число ошибок. По информации нашего партнера — стартапа autoFAQ, предлагающего программный продукт для автоматизации сервисных служб — экономия в таких случаях на фонде оплаты труда может достигать 15%, что в масштабе крупной компании составляет несколько миллионов рублей в год.

Отдельный пласт работ для искусственного интеллекта — это входящие и исходящий обзвоны. Многие клиенты уже привыкли получать информационные сообщения о рекламных акциях по телефону, так как подобный сервис становится все более популярным. Причина — большой охват абонентов за короткий период времени. Если у среднего по масштабу call-центра задача исходящего обзвона 10 000 человек занимает недели, то у робота — несколько часов. При этом за счет того самого искусственного интеллекта современные системы могут делать не только простые вещи типа информационного оповещения. По данным еще одного нашего партнера — сервиса Infobot — роботы с легкостью отрабатывают до половины сценариев холодных звонков за счет распознавания речи, улавливания ее эмоциональности и выстраивания эффективного диалога с людьми.

Аналогичную цель — ускорение коммуникаций с клиентами — преследуют компании при сборе информации из разнородных источников: корпоративный сайт, социальные сети, всплывающие чаты. Понятно, что вручную оперативно отследить негатив со стороны пользователей или проблемные места в работе самой компании фактически нереально с учетом ограниченности штата сотрудников. А вот роботам такая задача вполне по плечу. Они агрегируют информацию из множества каналов и передают то, что требует безотлагательного решения, ответственному менеджеру.

Конец digital, начало lifestyle business

Цифровая трансформация в некоторых сегментах — уже свершившийся факт, и компании теперь хотят быть не просто digital. Им нужно стать lifestyle-бизнесом. Основное отличие — не столько омниканальность и продажа привычных услуг удобными для клиентов способами, сколько создание дополнительной ценности с помощью информационных ресурсов, социальных сетей и других сервисов. Благодаря им можно заручиться лояльностью потребителей и в итоге поддержать долговременные контакты с ними. Такой тренд особенно заметен в банковской сфере. Вслед за Тинькофф банком, культивирующим ассоциацию с lifestyle banking, мы видим, как все большее количество финансовых организаций стремится идти по тому же пути. И теперь, помимо своих классических продуктов, запускают медиаресурсы, онлайн-помощники для молодых родителей, маркет-плейсы. В большинстве случаев в основе новых сервисов лежат разработки, основанные на машинном обучении и big data. Именно от них заказчики могут почерпнуть достоверные знания о потребностях клиентов и предложить взаимовыгодную услугу или наиболее востребованный товар. Так, с помощью сервиса-партнера The Waay банки на основе транзакционных данных с помощью машинного обучения анализируют поведенческие реакции клиентов. Собственно, система самостоятельно строит психологические профили клиентов, формирует и направляет предложение. По словам разработчика, это приводит к увеличению дополнительных продаж среди клиентов на 10-15% в год.

Как цифровые сервисы помогают экономить на персонале

Несмотря на прогнозы роста экономии, многие компании сегодня испытывают сложности. Бизнес вынужден оптимизировать затраты на базовых процессах, например, на управлении персоналом. Возникает вопрос: как уменьшить численность линейных сотрудников или перераспределить загрузку без потери качества обслуживания? Автоматизация, например, с помощью системы класса Workflow management, и тут приходит на помощь. Так, благодаря решению нашего сервис-партнера Verme можно в масштабах компаний на 10 000 — 20 000 человек оптимизировать графики работ, рассчитывать оплату по часам, отслеживать продуктивность персонала и выявлять неуспевающих. Один крупный российский ритейлер использует этот продукт и экономит тем самым до полумиллиарда рублей в год на ФОТ.

«Песочницы» для стартапов

Казалось бы, вот решение быть быстрее, умнее и эффективнее — бери цифровые сервисы и внедряй. Но не все так просто. На рынке сложно найти профи, которые смогут разработать клиентские приложения и интегрировать их в ИТ-инфраструктуру. Многие компании пытаются наращивать штат собственных разработчиков, но растет и доля тех, кто привлекает с рынка стартапы с нужной для себя компетенцией. И в том, и в другом случае возникает еще одна проблема — поиск гибкой среды для тестирования и ее использования в бизнес-процессах. Например, для вывода новых продуктов или услуг на рынок. Инфраструктуры компаний часто не настолько мощны, чтобы одновременно с поддержкой основной деятельности использоваться и для тестирования нескольких новых продуктов.

Должную гибкость и экономическую целесообразность за счет оплаты ресурсов по факту обеспечивают публичные облака. После того, как сервис переходит из стадии тестирования в стадию продакшена, виртуальные машины, взятые в аренду, выключаются и не съедают денег. Облачные платформы востребованы также в тех случаях, когда к запуску нового сервиса компания привлекает стороннего разработчика. Облака становятся безопасной зоной, в которой компании без дополнительных согласований со службами безопасности (а это актуально для банков) и рисков разрабатывают новый продукт вместе с подрядчиками, ищут возможности для его встраивания в основные бизнес-процессы и оперативного вывода в доступ своим клиентам. И тут на первый план выходят вопросы, связанные не столько с техническими моментами, сколько с правильным выбором этих самых подрядчиков. Но это вопрос, достойный отдельной публикации.