Интернет-провайдеры много лет контролируют качество входящих звонков: оценивают доступность, слушают выборку, проверяют скрипты, оценивают вежливость операторов, анализируют причины обращений. И у многих операторов эти показатели в зеленой зоне. Использование искусственного разума позволяет оценить вопрос глубже и понять: а решили ли мы вопрос клиента с первого раза в принципе? Сказали ли ему правду или “запудрили мозги”?
Основная проблема
В обычном классификаторе звонок фиксируется по теме обращения: “не работает интернет”, “вопрос по оплате”, “подключение”, “расторжение”, “техническая проблема”.
Но такой классификатор не всегда показывает главное.
Абонент может сказать: “У меня опять не работает интернет, я уже два раза обращался, мастер приходил, но ничего не изменилось”. Формально это снова попадет в категорию “техническая проблема”. Но по сути это уже другая ситуация:
- повторное обращение;
- накопленное раздражение;
- невыполненное ожидание;
- возможный сбой в работе техподдержки;
- риск оттока.
То есть контакт-центр видит тему звонка, но не видит состояние клиента и историю проблемы.
Как это выглядит в реальных звонках
Фрагменты ниже обезличены и нормализованы, но логика типична для провайдерского контакт-центра.
Пример 1. Повторная техническая проблема
АбонентЗдравствуйте, я с адреса [ADDRESS]. У меня опять не работает интернет. Я уже обращался на прошлой неделе, ко мне приходил мастер, но ничего не изменилось.
ОператорНазовите номер договора или адрес подключения.
В отчете это может стать обычной категорией “не работает интернет”. Но управленчески здесь важнее другое: проблема повторяется, предыдущий выезд не решил ситуацию, клиент уже раздражен.
Пример 2. Не дали обратную связь
АбонентЯ оставлял заявку, мне сказали, что со мной свяжутся, но никто не перезвонил. Интернет работает с перебоями уже третий день.
ОператорСейчас посмотрю информацию по вашей заявке.
Это не просто технический вопрос. Это сбой процесса: клиент вынужден сам возвращаться в контакт-центр, потому что компания не закрыла обещанный следующий шаг.
Пример 3. Проблему нельзя решить быстро, но клиенту этого не объяснили
АбонентПо вечерам постоянно падает скорость. Я уже несколько раз обращался, мне говорят “проверим”, “перезагрузите”, “заявку передали”, но все повторяется.
ОператорДавайте еще раз проверим оборудование.
Если причина в перегрузке сети или необходимости модернизации, серия формальных обещаний только усиливает негатив. Иногда честное информирование лучше, чем бесконечное “мы все поправили”.
Почему повторные обращения важны
Повторный звонок – это не просто еще одна нагрузка на оператора. Он запускает дополнительные телодвижения внутри компании: новые заявки, проверки, выезды, уточнения, перерасчеты, эскалации. При этом клиент становится все менее лояльным.
Для провайдера повторные обращения показывают скрытые проблемы бизнес-процессов:
- оператор неполно объяснил;
- монтажник сделал заявку “спустя рукава”;
- немодернизированные участки сети;
- обещания оператора не совпадают с фактическими возможностями компании;
- проблемный абонент не получает приоритетной обработки, и с ним общаются каждый раз “с чистого листа”.
Именно поэтому повторные обращения надо анализировать отдельно, а не прятать внутри общих категорий типа “техническая проблема”, “финансовая консультация”.
Любой агент активных продаж скажет: абонентов, которые не могут сразу получить нужный сервис, легче всего переключить.
Что меняет ИИ-анализ звонков
Нейросеть сделает массовый анализ и “подсветит”, в чем причина повторного обращения.
Например:
- абонент звонил с просьбой, но ему не перезвонили;
- проблема не решена после предыдущего обращения;
- не завершено изменение условий или применение акции;
- мастер не приехал в назначенное время;
- выделит сильных сотрудников, которые наиболее качественно отрабатывают вопросы клиентов.
Дальше нужен не только ИИ: что стоит анализировать провайдеру
Надо сделать выборки из биллинга и посмотреть, какой процент оттока у людей с повторными обращениями и какой процент оттока у абонентов, не имевших таких звонков.
В аудите контакт-центра полезно смотреть несколько связок:
Звонки + отток
Кто из ушедших абонентов до расторжения обращался в контакт-центр? Были ли в разговоре признаки раздражения, повторной проблемы, невыполненного обещания? Наши данные показывают, что удельный отток по абонентам, повторно обращающимся, в 3 раза выше, чем по абонентам, не имевшим таких обращений.
Звонки + неподключившиеся заявки
Кто звонил по новому подключению, но не стал абонентом? Где сорвался следующий шаг: условия, сроки, цена, отсутствие перезвона, неотработанное возражение?
Звонки + повторные обращения
Какие темы чаще всего возвращаются? Где клиент звонит второй и третий раз? Какие процессы создают лишнюю нагрузку?
Звонки лучших операторов + остальные звонки
Какие речевые модули и действия помогают сильным сотрудникам лучше удерживать абонентов или доводить заявки до подключения?
Безопасность данных
Для провайдеров это критичный вопрос ввиду особого регулирования. В звонках есть ФИО, адреса, телефоны, номера договоров, платежи, IP/MAC, сведения об оборудовании и услугах. Эти данные нельзя рассматривать как обычный текст для эксперимента с внешним AI-сервисом.
Поэтому правильная архитектура анализа должна учитывать контур обработки:
- сырые звонки и биллинг остаются у провайдера или в российском контуре;
- транскрибация выполняется локально или в российском облаке;
- перед LLM-анализом данные анонимизируются;
- ФИО, телефоны, адреса, номера договоров, IP/MAC и точные платежные данные удаляются или заменяются признаками;
- во внешние AI-сервисы не передаются персональные данные абонентов.
Но именно для нашего анализа о причинах повторных обращений и не нужны точные идентификаторы, это не влияет на точность выводов.
Навайбкодить скрипт, который за несколько десятков миллисекунд удаляет из текста транскриптов звонков персональные данные, позволяющие однозначно идентифицировать абонента, можно за день вместе с тестированием. В одном из ближайших выпусков мы расскажем об этом подробнее.
Вывод
Повторные обращения, недовольство, невыполненные обещания и срывы подключений – это не фон контакт-центра. Это сигналы, по которым можно найти слабые места процессов и понять, что нужно исправлять: регламент, обучение, контроль исполнения, информирование клиента или автоматизацию.
А теперь основной инсайт
Ведь технология не нова, это сервисы так называемой речевой аналитики, но цена там кусалась. Если у вас 10 000 абонентов, то минут голосового трафика с абонентами тоже в районе 10 000. Если стоимость движка речевой аналитики 1,5-3 рубля за минуту, это 15-30 тыс. рублей дополнительных расходов. Считаем, что это неоправданно дорого. Можно иметь свой сервис, который обойдется в 0,2 рубля за минуту и даже дешевле. Оставляйте заявку, и мы расскажем, как это сделать.