Опыт «Авито»: как клиентский сервис помогает развивать компанию

Стандарт, по которому сегодня судят о компании, — качество обслуживания покупателей, продуманный клиентский сервис. Обратная связь от клиентов необходима для постоянного развития и улучшения бизнеса. Например, мы за 8 месяцев благодаря вопросам пользователей выявили 76 наиболее частых запросов по поводу работы нашей платформы. Благодаря этому теперь можем изменить механики на платформе и улучшить клиентский опыт.

В этой статье расскажу, как у нас работает система клиентского сервиса и что конкретно мы придумали и реализовали для удобства пользователей (рисунок). 

Шаг первый: решаем вопросы оперативно

Важно, чтобы после взаимодействия клиента с нашей платформой у него осталось хорошее впечатление. Поэтому много внимания уделяем тому, чтобы пользователи находили ответы оперативно. Так, решение большинства вопросов занимает около пяти-семи минут. В сложных запросах помогают разобраться специалисты, обученные работе с конкретными обращениями.

Интуитивный интерфейс. Для многих типичных запросов клиентов подключение оператора не требуется. Мы ориентируем пользователей на то, что самый простой способ найти решение своего вопроса — зайти во вкладку «Помощь». Там размещаем ответы на самые частые вопросы. Все они систематизированы по темам: «Профиль», «Проблемы с объявлением» и т. д. Следим за тем, чтобы контент был понятным. Добавляем видеосоветы. Каждую статью в разделе «Помощь» можно оценить после прочтения: насколько она была полезной. Кроме того, в разделе работает поисковик. Туда можно ввести вопрос, и система выдаст ответ.

Умные боты. Используем интеллектуальные алгоритмы на базе искусственного интеллекта — роботов. Они быстро отвечают на распространенные вопросы в диалоговом окне на сайте и в личном кабинете. Для удобства эта панель всегда видна пользователям. Это экономит время клиента и помогает снизить нагрузку на операторов. Если клиент предпочитает общаться с живым человеком, то у него есть эта возможность. Круглосуточно можно заказать звонок оператора, поговорить в чате, посредством электронной почты или соцсетей.

Шаг второй: подбираем менеджера под запрос клиента

Точные ответы. Когда клиент звонит, робот просит выбрать, вопрос из какой категории его интересует. После того как звонок поступает в кол-центр, система анализирует запрос и направляет к оператору, который специализируется по конкретной теме. Все направления работы компании для удобства специалистов клиентского сервиса оформлены во внутренних системах по-разному. Например, по вертикали «Товары» менеджеры отвечают на вопросы про оплату покупок, переводы и привязку банковской карты, про работу с аккаунтом.

Чаще всего в центр клиентского сервиса обращаются с вопросами, которые касаются доставки, процесса сделки, смены адреса доставки, уточняют, почему заблокировали страницу.

Взаимозаменяемые специалисты. Операторов обучаем работе по двум разным направлениям, по которым поступают схожие вопросы клиентов. Например, менеджер со специализацией на технических вопросах о платформе проходит дополнительную подготовку по теме платежей. Если все специалисты по вопросам платежей заняты, то система переводит клиента на того оператора, у которого эта тема не основная, но он по ней подготовлен. Так мы получаем пул специалистов, которые разбираются в конкретных вопросах, а значит, быстрее помогут решить проблему. Это эффективнее, чем учить каждого оператора реагировать на все темы запросов сразу. В системе обучения есть урок о компании в целом. Важно, чтобы специалисты знали об организации и обо всех направлениях нашего бизнеса.

Шаг третий: ведем аналитику

Индекс удовлетворенности. Аналитическая система собирает статистику: какую оценку нам поставил клиент после обращения в центр клиентского сервиса. Способ похож на 5-звездочную систему в такси. Градация такая: 5 — полностью доволен, 1 — работа не устроила клиента. Раньше оценки 2 и 3 не считали критическими. Сейчас считаем, что если клиент поставил 4 или 5, значит, он удовлетворен. Все остальные оценки — недоволен.

Чтобы понять, почему клиент поставил низкую оценку, проводим анализ: просматриваем переписку чат-бота и историю разговоров оператора, прослушиваем запись звонка. Отдельная команда по контролю качества анализирует взаимодействие с клиентами во всех каналах, включая ботов. Соотносит данные аналитической системы с метриками удовлетворенности клиентов — CSAT. Это помогает улучшить производительность операторов и качество контента, который мы используем для ответов.

Вопросы в одно касание. Кроме того, отдел аналитики предоставляет отчет о доле вопросов, которые решаем при первом обращении — в одно касание. Это помогает понять, правильно ли работают чат-боты, получилось ли у них решить вопрос или клиенту пришлось обращаться к оператору. Например, клиент задает в чате вопрос: «Где мой товар, который должны были доставить сегодня?» Робот пытается ответить. Спустя несколько минут клиент понимает, что бот не помог в решении, и выбирает оператора. Мы считаем это ошибкой бота, которую следует исправить, чтобы он мог подсказать решение проблемы там, где это возможно без участия человека.

Если конкретный тип запроса вызывает затруднения у нескольких клиентов и они предпочитают связаться с оператором, вносим изменения в работу бота, добавляем информацию. Далее проверяем, продолжают ли клиенты обращаться к операторам или после обновления бот помог решить вопрос в одно касание. Если нет, продолжаем работать, пока не будем удовлетворены результатом.

Оценка за неделю. Регулярно обновляем на внутреннем портале данные по метрикам: сколько звонков поступило операторам, по какой теме, сколько человек обратились к ботам и какую оценку они поставили. Из этих данных делаем выводы, как работаем с уровнем сервиса, удовлетворенностью клиентов, решаем ли вопросы с первого обращения. По каждому из показателей у нас есть цели, планы по их постоянному росту.

Чтобы опыт обращения в центр клиентского сервиса был позитивным, у нас работают супервайзеры. Супервайзер руководит 10–12 операторами. Он смотрит среднюю оценку за неделю и корректирует работу. Если кто-то не справляется, например тратит на обработку звонка много времени, то есть больше семи минут, или грубит клиенту, то супервайзер помогает пройти дополнительный краткий обучающий курс по работе с клиентами. Просит повторить информацию по специализации оператора, проводит беседу, потом проверяет знания сотрудника.

Шаг четвертый: работаем над ошибками

В работе над ошибками используем метод Voice of the Customer. Например, анализировали обращения клиентов и увидели, что они часто используют видео. Оно необходимо им в общении с покупателем для демонстрации товара. Однако возможности отправить его в мессенджере на нашей платформе не было. Тогда команда центра клиентского сервиса сформировала запрос разработчикам. Они добавили такую функцию. Теперь пользователям не приходится переходить на сторонние платформы, чтобы поделиться видео. Так мы работаем с каждой проблемой: формируем запрос, задачи по которому распределяем между командами компании. Участвует не только центр клиентского сервиса, но и продуктовые команды, разработчики, маркетологи и супервайзеры.

Каждая такая группа работает над решением проблемы. Еженедельно собираемся и подводим итоги, смотрим на результаты. В итоге постепенно снизили число ошибок в системе работы на 10 процентов. Сейчас одни из самых частых обращений связаны с доставкой. «Авито» сотрудничает с несколькими логистическими партнерами. Работаем над API-соединением с их системами, чтобы наши операторы видели статус посылок и оперативно решали вопросы пользователей в чате или при звонке без каких-либо задержек.

Результат

Для успешной работы центра клиентского сервиса стараемся решать вопросы клиента удобным ему способом, постоянно обучаем сотрудников и расширяем их экспертность. Это помогает ускорить процесс: в 2021 году почти 55 процентов запросов решили с первого звонка, в 2022-м смогли увеличить показатель до 60 процентов, а в 2023-м планируем вырасти до 70 процентов.