Как внедрение ИИ в онбординг контакт-центра улучшило взаимодействие с клиентами на 33%.
Онбординг - это критическая болевая точка в управлении талантами для большинства контакт-центров.
Традиционные методы обучения выводят новичка на норму производительности только через 4-6 месяцев, а при подборе сложно предсказать поведение сотрудника во время диалога с клиентами.
McKinsey рассказывает кейс контакт-центра, где проблему подготовки новых сотрудников решили через обучение на базе ИИ.
Предпосылки изменений:
1. Сложность в оценке эмпатии операторов при отборе;
2. Долгий выход на норму производительности (4-6 месяцев);
3. Отсутствие индивидуальных треков обучения;
4. Отсутствие механизмов оценки уровня подготовки операторов.
Основными целями компании были:
🤩 Выявление пробелов и болевых точек в существующем процессе обучения;
🤩 Сокращение времени на обучение новых сотрудников;
🤩 Внедрение непрерывного совершенствования навыков.
Раньше супервайзеры "вручную" обучали новых операторов различным типам звонков. Этот процесс был чрезвычайно трудоёмким и не имел формального механизма оценки эффективности.
Компания приняла решение перестроить свой онбординг с использованием платформы симуляции на базе генеративного ИИ.
Вот какие результаты они получили:
+33% — рост позитивных взаимодействий с клиентами.
-28% — снижение количества прерываний в симуляциях (что коррелирует с более уверенным ведением диалога).
+80% — автоматизация онбординговых активностей тренеров.
Этапы внедрения проекта:
1. Диагностика данных взаимодействия с клиентами;
2. Интервью с экспертами для приоритизации запросов с высоким временем обработки;
3. Разработка подробных сценариев звонков на платформе ИИ;
4. Запуск пилота, обучения и внедрения обучающих симуляций для практики;
5. Анализ производительности, отслеживание сотрудников по типам звонков.
Огромный плюс в том, что новичок учится не на живых клиентах, а в безопасной среде.
Но меня зацепило вот что: куда направили высвободившийся ресурс тренеров и супервайзеров? В статье об этом не рассказали. Это ведь не то, о чём мы с вами подумали?
@onboardingwell
#АдаптацияПерсонала #КейсыОнбординга #AIвОбучении
Онбординг - это критическая болевая точка в управлении талантами для большинства контакт-центров.
Традиционные методы обучения выводят новичка на норму производительности только через 4-6 месяцев, а при подборе сложно предсказать поведение сотрудника во время диалога с клиентами.
McKinsey рассказывает кейс контакт-центра, где проблему подготовки новых сотрудников решили через обучение на базе ИИ.
Предпосылки изменений:
1. Сложность в оценке эмпатии операторов при отборе;
2. Долгий выход на норму производительности (4-6 месяцев);
3. Отсутствие индивидуальных треков обучения;
4. Отсутствие механизмов оценки уровня подготовки операторов.
Основными целями компании были:
🤩 Выявление пробелов и болевых точек в существующем процессе обучения;
🤩 Сокращение времени на обучение новых сотрудников;
🤩 Внедрение непрерывного совершенствования навыков.
Раньше супервайзеры "вручную" обучали новых операторов различным типам звонков. Этот процесс был чрезвычайно трудоёмким и не имел формального механизма оценки эффективности.
Компания приняла решение перестроить свой онбординг с использованием платформы симуляции на базе генеративного ИИ.
Вот какие результаты они получили:
+33% — рост позитивных взаимодействий с клиентами.
-28% — снижение количества прерываний в симуляциях (что коррелирует с более уверенным ведением диалога).
+80% — автоматизация онбординговых активностей тренеров.
Что именно делает ИИ-платформа:
1. Имитация клиентов. Платформа создаёт реалистичные диалоги с клиентами, позволяя операторам практиковаться в обработке широкого спектра реальных сценариев.
2. Подсказки в реальном времени. ИИ предоставляет операторам обратную связь и подсказки в реальном времени во время симуляций, помогая им улучшать свои ответы прямо в ходе беседы.
3. Автоматическая оценка. Платформа оценивает каждую симуляцию клиента, оценивая позитивные ответы, прерывания, разрешение проблемы при первом обращении (FCR), среднее время обработки (AHT) и отклонения от лучших практик диалога.
Этапы внедрения проекта:
1. Диагностика данных взаимодействия с клиентами;
2. Интервью с экспертами для приоритизации запросов с высоким временем обработки;
3. Разработка подробных сценариев звонков на платформе ИИ;
4. Запуск пилота, обучения и внедрения обучающих симуляций для практики;
5. Анализ производительности, отслеживание сотрудников по типам звонков.
Огромный плюс в том, что новичок учится не на живых клиентах, а в безопасной среде.
Но меня зацепило вот что: куда направили высвободившийся ресурс тренеров и супервайзеров? В статье об этом не рассказали. Это ведь не то, о чём мы с вами подумали?
@onboardingwell
#АдаптацияПерсонала #КейсыОнбординга #AIвОбучении