O trendach w customer service, trudnej sztuce zarządzania wiedzą w call center oraz wsparciu technologicznym dla obsługi klienta online rozmawiamy z Tomaszem Sobczakiem, Regional Sales & Business Development Managerem Findwise (część TietoEVRY). Od ponad 10 lat pracuje z technologiami wyszukiwania (m.in. Apache Solr, Elasticsearch) jako programista, konsultant, w ostatnim czasie także manager sprzedaży. Jest ekspertem w obszarze wyszukiwarek i chatbotów, zarówno korporacyjnych, jak i tych wspierających sklepy internetowe.

Trudny klient to klient niezdecydowany

Materiał powstał przy współpracy z partnerem:

Findwise (część TietoEVRY)

Jak pandemia COVID-19 wpłynęła na oczekiwania klientów?

Od czasu rozpoczęcia pandemii obserwujemy duży ruch w e-commerce. Wiele e-commerców urosło, choćby nasze rodzime Allegro, które zaczęło w ostatnim czasie wchodzić w nowe e-commercowe obszary, jak np. e-grocery. Myślę, że w wielu przypadkach pandemia przyspieszyła decyzje, które i tak miały być podjęte. Większy ruch w e-commerce to jednocześnie większy ruch w call center i obsłudze klienta. Więcej zakupów to więcej zgłoszeń, które trzeba obsłużyć.

Jacy są klienci, których mamy obsługiwać w 2021 r.? Czego oczekują?

Na pewno klienci nie są zbyt wyrozumiali. Coraz częściej oczekują wsparcia 24 godziny na dobę. A niestety przepustowość call center trudno jest zwiększyć z dnia na dzień, czy z miesiąca na miesiąc, bo są to też działy o największej rotacji pracowników. W konsekwencji często urywają się telefony, których jest coraz więcej w związku z nieoczekiwanym wzrostem e-commerce. Podobnie w sferze obsługi klienta online – liczba zapytań rośnie w zawrotnym tempie.

Trudny klient w e-commerce, to jaki?

Z mojej perspektywy trudny klient w e-commerce to ten, który przychodzi na nasz portal i chce coś kupić, ale nie do końca wie co. Zadaje pytania tematyczne, szuka po kategoriach, zastosowaniach, wpisuje zapytania opisujące problem, a nie konkretny produkt. Jego pytania są niejednoznaczne i chaotyczne. To klient, którego intencję i problem musimy sami zrozumieć, żeby następnie móc dopasować produkt. Trudny klient wymusza na nas, że wyszukiwarka nie tylko musi wyszukiwać konkretny produkt, ale pokazywać jego różnorodność. Wyzwaniem jest to, jak pokazać za pomocą wyników wyszukiwania, podpowiadania fraz albo rekomendacji tę właśnie różnorodność produktów. Bo oprócz tego, że możemy pokazać różnorodność produktów, możemy takiemu klientowi pomóc w wyborze i na koniec skonwertować, doprowadzając do transakcji.

O jakich zatem trendach w obsłudze klienta możemy mówić w kontekście obecnych wymagań klientów?

Cały czas w cenie jest zarządzanie wiedzą, którego potrzeba pozostaje aktualna od wielu lat. Ciągle brakuje dostępu do informacji na temat casów obsługi, informacji produktowych, informacji historycznych. W każdym dziale call center jest cała masa repozytoriów wiedzy, baz danych i narzędzi, którymi pracownicy mają się posługiwać. Pozostają one nieuporządkowane, funkcjonuje tutaj tzw. „wiedza plemienna”, a zarządzanie procesowe i zarządzanie wiedzą niestety kuleją na wielu etapach. Na szczęście, szefowie tych działów coraz śmielej rozmawiają o problemach w tym zakresie i szukają pomocy w technologii.

Jakie są Pana doświadczenia, jeśli chodzi o wyszukiwarki na stronach internetowych? Jak je dopasować do potrzeb użytkowników?

Użytkownicy są przyzwyczajeni do googlowskiego wyszukiwania po słowach kluczowych, ale jeśli przyjrzeć się logom i statystykom zapytań z różnych serwisów zauważymy, że ludzie coraz częściej wpisują zapytania w języku naturalnym. To ważny trend, potwierdzony przez Google, który w swoich statystykach sprzed roku pokazał, że ponad połowa zapytań wpisywanych jest w języku naturalnym. Ludzie coraz częściej wpisują całe frazy: Jak zrobić? Jak korzystać? itp. Wynika to z faktu, iż coraz więcej, zwłaszcza młodych ludzi, jest przyzwyczajonych do interfejsów głosowych. Co więcej, nie dość, że zapytania są wprowadzane w języku naturalnym, to jeszcze wyszukiwania nie kończą się kliknięciem, ponieważ Google zwraca nie tylko listę wyników wyszukiwania, ale też gotową odpowiedź na zadane zapytanie ponad wynikami wyszukiwania. Skraca to drogę użytkownika do informacji – mniej kliknięć, szybsze załatwienie sprawy.

W kontekście trendów w e-commerce, dużo mówi się o aplikacjach mobilnych, personalizacji. Czy potwierdzi Pan, że są one w obszarze zainteresowania coraz mniejszych sklepów?

Firmy na potęgę inwestują w aplikacje mobilne przeznaczone do kupowania, wyszukiwania produktów. W tym momencie tego typu projekty mają często większy priorytet niż rozwój desktopu – widzę to u swoich klientów, którzy często wręcz zmieniają kierunek działań. Personalizacja nie jest nowym trendem, natomiast faktem jest, że wchodzi do coraz mniejszych sklepów. Z jednej strony można mówić o personalizacji po stronie sprzedażowej, oczywiste są tendencje i dążenie do jak najlepszego dopasowania oferty do potrzeb klienta. Z drugiej, personalizuje się customer service. Agent, który obsługuje zgłoszenia klientów, może otrzymać personalizowany ranking wyników, może mieć dostęp do wszystkich informacji o kliencie z rozsianych baz danych na 1 ekranie itp. I chyba najważniejszy aspekt to personalizacja w online – w procesie samoobsługi klienta zmierzająca do tego, aby dostał konkretnie te treści, które są związane z jego profilem.

Czy wszechobecne dążenie do automatyzacji pomoże czy zaszkodzi customer service?

Złą automatyzacją można zniechęcić użytkowników, natomiast potencjał tej dobrej automatyzacji jest ogromny. Największy potencjał dla automatyzacji widzę w powtarzalnych pytaniach, rutynowych aktywnościach. Każdy śledzi statystyki, które pozwalają odpowiedzieć na pytanie, o co ludzie pytają. Możemy poznać trendy i najpopularniejsze tematy, o które pytają użytkownicy. Wtedy łatwo wybrać te, które są nie tylko najczęstsze, ale też stosunkowo proste, dobrze opisane i wtedy spróbować je zautomatyzować. Niech to będzie taki pierwszy krok do automatyzacji, choćby przy użyciu chatbota. Automatyzacja jest bardzo ważna, ale trzeba do niej rozsądnie podejść, nie da się od razu zautomatyzować wszystkiego.

Czy jest szansa na takie usprawnienia w obszarze customer service, które nie będą angażować takich nakładów finansowych, jak automatyzacja na szeroką skalę? Mam tu na myśli mniejsze sklepy, które szukają swojej drogi w tym obszarze?

Rzeczywiście, skupienie takich kompetencji wewnątrz firmy jest niebanalnym kosztem, wyspecjalizowane firmy też wysoko wyceniają swoje usługi. Mniejszym sklepom, które nie mają aż takich budżetów rekomendowałbym rozwiązania SaaSowe (Software as a Service). Jeżeli nie jesteś w stanie sam zbudować chatbota, to może warto pójść do Google i skorzystać z Dialog Flow, który jest właśnie chatbotem SaaSowym. To samo z usługami do wyszukiwania, CRM-em itp. Być może to jest właśnie rozwiązanie dla mniejszych firm.

Załóżmy jednak, że firma, po analizie wszystkich za i przeciw, zdecyduje się na kompleksową obsługę automatyzacji przez jednego dostawcę. Wchodzicie do firmy i co się dzieje?

Rozpoczynamy realizację standardowego projektu informatycznego, który zaczyna się od analizy wymagań funkcjonalnych i biznesowych, tzw. inżynierii wymagań, która stanowi całą pracę analityczną na początku projektu. Szczególnie projekty machine learningowe są bardzo szerokie, nie ma szans na ich przeprowadzenie bez odpowiedniej identyfikacji scenariuszy, user stories, use casów i budowy konkretnych business casów. Jeżeli business case nie będzie wystarczająco mocny, nie jesteśmy w stanie pokazać, jaki jest zwrot z inwestycji, jakie są wskaźniki KPI, które udowodnią, że klient będzie w stanie zaoszczędzić albo zarobić. Na tym etapie, we współpracy z klientem, ustalamy interesariuszy projektów. Żeby projekt automatyzacji, personalizowanego wyszukiwania czy budowy chatbota miał sens, trzeba zebrać wymaganie z różnych obszarów firmy. Po dobrym opisaniu business case’a, przechodzimy do etapu prototypu i ruszamy z produkcją rozwiązania. Projekty automatyzacyjne w obszarze customer service tak naprawdę nie różnią się niczym od projektów informatycznych, natomiast cały buzz wokół sztucznej inteligencji powoduje, że często o tym zapominamy.

Kiedy możemy mówić o zwrocie nakładów poniesionych na projekty automatyzacyjne w customer service? Czy to są bardziej miesiące czy lata?

Zwrot nakładów zależy od rodzaju projektu, jego wielkości i liczby scenariuszy. W przypadku przeciętnych projektów, które wdrażają rozwiązanie automatyzujące typu chatbot czy question answering dla lepszej samoobsługi klientów, których czas realizacji wynosi 6 miesięcy, oczekiwałbym realnych zwrotów z inwestycji na koniec kolejnego roku finansowego. Głównym wskaźnikiemi KPI po stronie customer service będzie zmniejszenie ilości telefonów, kontaktów, maili i myślę, że realnie jesteśmy w stanie ten spadek zaobserwować już w pierwszym pełnym miesiącu od momentu wdrożenia projektu. Zwrot z inwestycji nastąpi z oczywistych przyczyn trochę później, natomiast w dalszym ciągu będzie to kwestia miesięcy, nie lat.

Jakie KPI najczęściej bierzemy pod uwagę wprowadzając optymalizacje po stronie call center?

Po stronie customer service zdecydowanie najważniejszym wskaźnikiem efektywności będzie zmniejszenie ilości telefonów, ilości kontaktów we wszystkich kanałach. W sferze online będzie to wzrost ilości zapytań użytkowników, przy jednocześnie malejącym wskaźniku bounce rate, który będzie oznaczał, że użytkownicy się nie denerwują nie mogąc znaleźć odpowiedzi na swoje pytania albo chatbot ich nie rozumie. Odwołam się też do tradycyjnego hapinessu i NPS-u wśród klientów, bo dobra obsługa, załatwienie problemu klienta i zbieranie feedbacku wprost mają ogromne znaczenie. Przydatne okazują się również wskaźniki uniwersalne: czas obsługi klienta, który ma znaczenie zarówno w przypadku obsługi przez agentów, jak i załatwienia spraw online. I na koniec: dostęp do wiedzy, czy to, czy zmienia się ilość czasu, jakiego potrzebuje agent na szukanie informacji niezbędnych do obsługi zgłoszeń. Wskaźników jest dużo, zależą od specyfiki danej organizacji i tego, co chcemy osiągnąć wprowadzając konkretne usprawnienia.


Findwise zwiększa wartość biznesową organizacji, dla których dostęp do informacji jest priorytetem.

Specjalizuje się w technologii wyszukiwania, architekturze informacji i przetwarzaniu języka naturalnego. Dostarcza rozwiązań, które pomagają przekształcać informacje w wiedzę. Eksperci Findwise pracują zarówno z danymi strukturalnymi, jak i niestrukturalnymi z różnorodnych źródeł danych wewnątrz organizacji oraz internetu.

Przez ostatnie 15 lat Findwise zrealizował ponad 1700 projektów dla ponad 450 klientów w obszarze wyszukiwania korporacyjnego, zarządzania wiedzą, e-commerce, analizy danych, uczenia maszynowego itp.

Zespół Findwise w Polsce od kwietnia 2021 jest częścią koncernu TietoEVRY, największego dostawcy usług IT w Skandynawii.


Możesz też zobaczyć ten artykuł i wiele innych w naszym portalu Sprzedaz 24. Wystarczy, że klikniesz tutaj.

Zobacz również

Tylko on-line nr 20/2021

Jak skutecznie pozyskiwać leady?

Jak skutecznie pozyskiwać leady?
  • Jakie narzędzia najskuteczniej pomagają w pozyskiwaniu nowych leadów?
  • Na czym polegają programy referralowe?
  • Jak powinien być skonstruowany formularz internetowy do pozyskiwania leadów?
Czytaj więcej
Tylko on-line nr 20/2021

Power of pricing ‑ moc ceny

Power of pricing - moc ceny
  • Czy dla każdej grupy odbiorców należy definiować różną cenę?
  • Co sprawia, że segmentowanie cenowe podnosi zysk?
  • Jakie informacje są potrzebne do zaprojektowania odpowiedniej ceny dla danego kanału sprzedaży?
  • Jakie są ryzyka segmentowania cenowego i jak możemy nim zarządzać?
Czytaj więcej

Przejdź do

Partnerzy

Reklama