-
Индустрия -
Финансы
-
-
Функция -
Клиентский сервис
-
-
Решение
Карусель номеров 
-
Индустрия -
Финансы
-
-
Функция -
Клиентский сервис
-
-
Решение -
Продукты
Роботы
Суть проблемы
Коммерческий банк столкнулся с рядом проблем при регулярных обзвонах для оценки лояльности клиентов через NPS. Существующее коробочное решение обрабатывало 9000 «тёплых» клиентов, но конверсия составляла лишь 4,5–6%, что значительно ниже целевого показателя в 10%.
-
Низкая конверсия обзвона Конверсия в ответ была 4,5–6% при цели в 10% -
Плохое распознавание автоответчиков Более 50% исходящих вызовов приводило к диалогу с автоматическими ответами, что снижало результативность обзвонов -
Робот перебивает клиентов Робот некорректно реагировал на паузы и перебивал, поэтому количество полностью завершённых диалогов снижалось
Как это работает через МТС Exolve
Одним из главных улучшений стала доработка скриптов робота специалистами API-платформы. К функциям решения добавили расширенное распознавание слов и словоформ, и от этого точность обработки ответов стала выше. Теперь робот корректно воспринимает разные варианты оценок, что снизило количество ошибок и ручной обработки данных.
Чтобы повысить дозваниваемость, был создан пул номеров: если первый звонок человек не принимает, система делает повторные вызовы с других номеров, чтобы увеличить вероятность ответа.
Кроме того, специалисты настроили дополнительные звонки. Если клиенту неудобно разговаривать, робот предлагает выбрать время для повторного вызова, что улучшает опыт взаимодействия и увеличивает конверсию.
Особое внимание уделили распознаванию автоответчиков. Робот МТС Exolve умеет точно определять такие ответы, поэтому их доля снизилась до минимума.
В будущем планируется доработка текстов робота с участием диктора, что сделает взаимодействие с клиентами ещё более естественным и комфортным.
-
9000
звонков для NPS-опросов -
5%
начальная конверсия в ответ -
100%
рост дозваниваемости
Больше кейсов с МТС Exolve
