Рассказываем о кейсе, где все начиналось со стандартной задачи по автоматизации контроля качества, а развилось в комплексный проект по изучению и улучшению CJM и клиентского опыта
Консультационный центр ДОМ.РФ — единый сервис информационной поддержки граждан, включает в себя портал спроси.дом.рф и горячую линию, отвечающую на вопросы о жилищной сфере, ипотеке, финансах и государственных мерах поддержки. Суммарно, консультационный центр обрабатывает более 50 тысяч обращений ежемесячно. Обращения поступают на горячую линию, в чаты и на электронную почту центра.
Ключевые задачи при таком объеме коммуникаций — обеспечить стабильное качество сервиса, достаточную полноту консультации и максимально быстрое решение запросов клиентов КЦ. Поэтому главными целями в рамках контроля качества обслуживания стали:
Для решения этих задач консультационный центр ДОМ.РФ внедрил систему речевой аналитики Naumen CI.
Глобально — не просто автоматизировали контроль качества и выстроили мониторинг коммуникаций в формате «одного окна», но и заложили основу для комплексного изучения клиентского пути.
| Первое касание клиента | Коммуникации | Постанализ |
|---|---|---|
|
|
|
Задача: автоматизировать контроль качества.
Здесь включается классический функционал речевой аналитики с
Следовательно, основная задача контролера качества меняется с «слушать и оценивать» на «отслеживать и исследовать», а значит, большой объем ресурса высвобождается для решения более ориентированных на бизнес задач.
Задача: консолидировать большие данные о всех коммуникациях консультационного центра
Закрывается бесшовной интеграцией Naumen CI и платформой Naumen Contact Center. Это позволяет использовать в анализе не только сами аудиозаписи, но и все метаданные звонка, а также холды и переводы.
Задача: понять структуру трафика
Объединяющий компонент решения — экспертный консалтинг от команды речевой аналитики Naumen CI на всех этапах внедрения.
| Задача | Решение |
|---|---|
| Автоматизация контроля качества | ML-модели для полной автоматизации чек-листов контролера |
| Анализ аудиозаписей | Интеграция с телефонией (Naumen CC) для получения и анализа IVR |
| Анализ маршрутов | Интеграция с телефонией (Naumen CC) для получения и анализа всех переводов |
| Анализ чатов | Интеграция с CRM (чаты) для получения и анализа чатов |
| Анализ и классификация тематик | ML-модели для классификации и интеграция с CRM для корреляции тематик из разных каналов |
Обработка 11% входящих звонков по статусу заявки была автоматизирована переводом клиента на интерактивное голосовое меню — клиенты консультационного центра ДОМ.РФ теперь получают информацию по статусу быстрее.
В 10% входящего трафика удалось оптимизировать клиентский путь за счет определения тематик, по которым операторы не консультируют самостоятельно.
По результатам анализа скорректировали маршрутизацию для 7% звонков, которые поступали в
Выявили и исключили из трафика 0.5% звонков голосовых ботов в КЦ. Это позволило сократить среднее время обработки сообщений (AHT) и повысить CSI.
Диагностировали дополнительные зоны роста в части клиентского сервиса:
Кейс Naumen CI и консультационного центра ДОМ.РФ — отличный пример использования речевой аналитики не только как решения для автоматизации контроля качества, но и как стратегического инструмента для трансформации
Проект продолжает развиваться, в планах — интеграция речевой аналитики с собственным
Рассказываем о кейсе, в котором на платформе речевой аналитики выстроена двухуровневая система анализа диалогов — на базе классических ML-моделей и LLM-анализе. Такой гибридный подход дал возможность повысить качество сервиса и получить измеримый экономический эффект
Разбираем ключевые задачи разных функциональных ролей внутри компании и рассказываем, как речевая аналитика помогает их решать
Чек-лист вопросов для клиента перед стартом пилотного проекта и лучшие практики для эффективного пилота от Naumen Conversation Intelligence
