/ We know how

RPA w biurze obsługi klienta, czyli czy automatyzacja procesów jest w stanie usprawnić obsługę klientów?

Automatyzacja i robotyzacja, często wspomagane rozwiązaniami cloudowymi, znalazły swoje miejsce na rynku IT i nie tylko. Technologie te wspierają bowiem nie tylko działy personalne czy działania marketingowo-sprzedażowe, ale i  usprawniają procesy w całej firmie. Szczególne znaczenie z biznesowego punktu widzenia ma zaś automatyzacja w biurze obsługi klienta.

 

 

Czy RPA w biurze obsługi klienta ma sens? Jakie są zalety wdrożenia RPA w obsłudze klienta?

 

W przypadku typowej pojedynczej transakcji, 95% klientów otrzymuje dane z trzech lub więcej kanałów, zaś niespójność między nimi jest główną przyczyną, dla której customer service kuleje. Co więcej, pracownicy obsługi muszą często przełączać się pomiędzy kilkoma platformami, obniżając tym samym swoją produktywność i marnując czas. Nie wspominając już o tym, że odwracają swoją uwagę od klienta.

 

Połączenie RPA + biuro obsługi pozwala m.in.:

 

  • zredukować ilość wykonywanych i odbieranych połączeń nawet o 50%,
  • poprawić jakość pierwszego kontaktu z klientem i ogólny wskaźnik customer satisfaction, upraszczając i skracając potrzebne interakcje,
  • zmniejszyć koszty szkoleń i skrócić przeznaczany na nie czas,
  • zwiększyć wskaźnik utrzymania klienta (tzw. customer retention rate),
  • zadbać o user experience,
  • obniżyć ryzyko popełnienia lub wystąpienia błędu.

 

 

Robotyzacja obsługi klienta a poszerzenie kadry pracowniczej

 

Dzięki przejęciu przez RPA zadań manualnych, pracownik obsługi może skupić się wyłącznie na potrzebach klienta. Oznacza to nie tylko przestrzeń na ambitniejsze obowiązki i rozwój zawodowy, ale i pole do tego, by poszerzyć zespół o kolejnych specjalistów dbających o relacje z konsumentami i dostarczanie im unikalnych doświadczeń. Mogą to być np. Client Engagement/Customer Success Managerowie czy nawet UX Designerzy.

 

W całym tym procesie nie należy jednak zapomnieć o edukacji i transparentnej komunikacji. W starciu z nowoczesnymi technologiami u pracowników pojawia się często obawa, czy aby na pewno nadal będą użyteczni. Niezbędne jest więc, aby zrozumieli, że robotyzacja w biurze obsługi ma na celu jedynie usprawnienie codziennych działań, a nie odbieranie komukolwiek jego zadań. W ich zastępstwie pojawią się nowe, często bardziej interesujące wyzwania.

 

 

RPA w obsłudze klienta – przykłady use cases

 

Jak już wspominaliśmy, Robotic Process Automation znajduje szerokie zastosowanie w obsłudze klienta i to już od wielu lat. Jeśli zaś chodzi o konkrety, technologia ta jest z powodzeniem wdrażana i używana m.in. w przypadku:

  • chatbotów, asystentów głosowych i zautomatyzowanych call centers, które dzięki kognitywnym usprawnieniom mogą natychmiast odpowiadać na zapytania i mieć bardziej transakcyjny charakter,
  • samoobsługi (dostęp do back-endu aplikacji),
  • procesu logowania – korzystając z robotyzacji klienci mogą zabezpieczyć swoje dane dostępowe,
  • egzekwowania środków bezpieczeństwa (mniejsze prawdopodobieństwo błędów ludzkich wymusza zgodność i poprawia jakość).

 

 

Czy RPA może także powodować problemy z obsługą klienta? Jakie są główne problemy z wdrożenia RPA w obsłudze klienta?

 

Usprawnienie biura obsługi klienta z użyciem technologii RPA nie zda jednak egzaminu, m.in. jeśli próba wdrożenia zostanie przeprowadzona:

  • w sposób nieprzemyślany,
  • z wyborem przypadkowej platformy czy dostawcy,
  • bez rzetelnego planu działania (z rozbiciem na pomniejsze kroki i osadzeniem ich w czasie), niezbędnych szkoleń oraz kalkulacji wszystkich wydatków.

Co więcej, należy być świadomym tego, że w niektórych branżach zebranie wszystkich potrzebnych informacji od klienta wymagać będzie zaawansowanych technik automatyzacji kognitywnej. Generują one zaś dodatkowe koszty i często wymagają złożonych algorytmów uczenia maszynowego (np. typu ‘what if’), które zadbają o to, aby interesant nie zrezygnował, ani nie domagał się rozmowy z wiecznie zajętym konsultantem. Sztuczna inteligencja jest bowiem w stanie przewidzieć zachowanie klienta w najbliższej przyszłości i w oparciu o tego typu prognozy modelować przygotowywane do wysyłki odpowiedzi.