МТС совместно с "Инфомаксимум" реализуют проект по оцифровке и исследованию процессов клиентского сервиса

2024: Оцифровка и исследование процессов клиентского сервиса

МТС совместно с Инфомаксимум реализуют проект по оцифровке и исследованию процессов клиентского сервиса. Об этом МТС сообщил 3 июля 2024 года.

Для повышения удовлетворённости клиентов и снижения стоимости обслуживания мобильным операторам необходимо большую часть клиентских запросов решать в сервисах самообслуживания, без необходимости обращения в контактный центр или салоны связи. При этом, если запросы всё же попадают к сотрудникам того или иного подразделения, решать их необходимо быстро и с наименьшими трудозатратами.

В МТС более 80 млн абонентов. Решение клиентских запросов происходит:

• в цифровых сервисах самообслуживания (приложение Мой МТС, Голосовой бот и IVR);
• с участием сотрудников различных подразделений (Контактный центр, салоны связи, Клиентский бэк-офис).

Информация о действиях клиентов в каждом канале обслуживания находится в разных системах. Отследить полный путь клиента, когда он переходит из канала в канал, сложно. Для решения данного вопроса был использован функциональный модуль Process Mining системы активной аналитики Proceset.TAdviser выпустил Карту российского рынка программного обеспечения 44.7 т

На базе технологии Process Mining были построены потоки движения клиентов между каналами, клиентские пути внутри каналов самообслуживания и процессы, выполняемые подразделениями МТС в случае отработки запросов в Контактном центре и Клиентском бэк-офисе.

С помощью Proceset были построены графы обработки обращений клиентов различного уровня агрегации, – сказал Степан Шарипов, руководитель направления Process Discovery департамента управления централизованными сервисами МТС. – Система даёт возможность гибко формировать модель процесса, позволяя сделать несколько связанных графов с возможностью их кросс-фильтрации. Это обеспечивает анализ процесса сверху вниз, от определения крупной проблемы к поиску причин её возникновения на детальном уровне. Например, на графе верхнего уровня можно выбрать сессии переходов из приложения Мой МТС в Контактный центр. На детальном уровне – увидеть сценарии действий пользователей внутри Мой МТС и основные вкладки, с которых осуществляются данные переходы. Более того, можно отфильтровать обращение конкретного абонента по интересующему сценарию и послушать его диалог с оператором. Подобный подход даёт возможность оперативно выявить проблемную зону и разобраться с причинами её возникновения.

Процессная аналитика помогла найти и реализовать ряд доработок сервисов самообслуживания. В Мой МТС при попытке взять обещанный платёж пользователи сталкивались с ошибками. Информации о причинах возникновения ошибок не было, из-за этого пользователи звонили в Контактный центр. После того, как нужная информация была добавлена, поток обращений в поддержку по данной тематике сократился на 12%.

В другом кейсе было обнаружено, что многие пользователи не понимают, как увеличить количество гигабайт в тарифе. На главном экране Мой МТС добавили персонализированную кнопку «Добавить ГБ». Кнопка появляется при приближении трафика к минимальному значению. В результате использование функционала выросло в 8 раз.

Process Mining позволяет не только локализовать проблему, но и помогает выработать её решение. Так в Мой МТС можно сравнить сценарии действий пользователей в разных релизах и оценить эффективность доработок, – сказал Александр Бочкин, генеральный директор Инфомаксимум.

Также Process Mining активно используют команды Голосового бота и IVR, – добавил Степан Шарипов. – В Голосовом боте аналитика диалогов с абонентами, построенная на основе графов, помогла на 24% снизить долю нераспознанных реплик. А анализ структуры IVR позволил определить причины выхода абонентов на оператора по выбранным тематикам. Например, отсутствовали сценарии подключения услуги «Турбо-бонус», не было сценариев отключения услуг «Переадресация», «Всё супер». В результате абоненты были вынуждены переходить на оператора. Добавление недостающих сценариев привело к росту GROSS на 5-10% по данным тематикам.

Если клиент не смог решить свой запрос в сервисах самообслуживания, то чаще всего он обращается в Контактный центр. Простые обращения отрабатывает первая линия – фронт. Более сложные обращения попадают на вторую линию – бэк. Process Mining обеспечивает возможность анализировать состав, последовательность и длительность работ по решению запросов в разрезе подразделений и отдельных сотрудников фронта и бэка.

Появилась возможность анализировать обращения клиентов, ушедших в отток. Ретроспективный анализ процессов обработки запросов клиентов, попавших в отток, даёт возможность выявить проблемные зоны сервисного обслуживания, связанные с оттоком. Мониторинг нежелательных сценариев обслуживания позволяет своевременно выявлять проблемы у действующих клиентов и проактивно реагировать на них.

Process Mining даёт прозрачную картину процессов клиентского сервиса. Но для повышения эффективности процесса необходимо понимать не только логику его реализации, но и действия каждого конкретного пользователя, выполняемые на рабочем месте при реализации процесса.

2023: Завершение пилотного проекта по оцифровке и анализу операций рекрутеров

ПАО «МТС» совместно с Инфомаксимум успешно завершила пилотный проект по оцифровке и анализу операций рекрутеров в рамках процесса массового подбора персонала. Удалось найти потенциал экономии трудозатрат более 16 тыс. человеко-часов рекрутеров в Центре подбора персонала.

На старте проекта МТС ставила три задачи. Во-первых, определить реальное количество просмотров кандидатов на работных сайтах, которое совершают рекрутеры в рамках холодного поиска, а также конверсию кандидатов в приглашенных, — сказал Степан Шарипов, руководитель направления process discovery департамента управления эффективностью МТС. — Во-вторых, выделить наиболее частые и трудозатратные операции, понять логику их реализации. В-третьих, получить полную картину по подбору кандидата.

В качестве решения была выбрана система активной бизнес-аналитики Proceset, для оцифровки процесса использованы функциональные модули Process Mining и Task Mining.

Все задачи были реализованы. Данные, собранные агентами мониторинга, позволили оценить реальную конверсию на старте воронки подбора и корректно рассчитать драйверы численности рекрутеров. Детальная информация о выполняемых операциях дала возможность определить потенциал сокращения трудозатрат HR по внесению данных с работных сайтов во внутреннюю систему подбора, устранить неоптимальное использование квот по открытию резюме на специализированных порталах и оптимизировать длительность и регламенты процесса массового подбора кадров в части поиска кандидатов. Обогащение лога Process Mining данными агентов мониторинга Task Mining позволило глубже понять процесс работы с кандидатами — отметил Степан Шарипов.

Итогами проекта стал потенциал для экономии трудозатрат в размере 16 тысяч человеко-часов в год для 105 сотрудников Центра подбора персонала, что составило 11% от общего времени работы за компьютером. Кроме того, был составлен ряд рекомендаций по оптимизации процесса. Результаты проекта были высоко оценены как сотрудниками HR, так и другими подразделениями. Было принято решение о масштабировании технологий Process Mining и Task Mining на другие направления компании МТС.