ВТБ внедрил текстовую аналитику для оценки обращений клиентов

25 мая 2023 года, 15:03

Текстовая аналитика — перспективный инструмент контроля качества клиентских обращений.

ВТБ запускает текстовую аналитику сообщений, поступающих в контакт-центр банка. Она будет автоматически распознавать и оценивать обращения розничных клиентов в чате ВТБ Онлайн, делая ответы более конкретными и быстрыми. Сервис способен обрабатывать более 2 тысяч тематик, анализировать каждое пятое сообщение пользователей, помогать верно распознать запросы клиентов и при необходимости — переводить их на сотрудников.

Текстовая аналитика — перспективный инструмент контроля качества клиентских обращений. Он позволяет быстро получить информацию по любому вопросу клиентов в чате ВТБ Онлайн. Технология помогает принимать управленческие решения, опираясь на анализ истории пользовательских обращений, а также находить неочевидные закономерности и прогнозировать события.

Ежедневно в чат ВТБ Онлайн поступает около 18 тысяч сообщений, популярность этого канала с каждым годом растет. В 2021 году на него приходилось 14% от числа всех обращений, а в 2023 году — уже около 21% от общего трафика.

«Ранее для анализа клиентских вопросов в чате ВТБ Онлайн мы использовали только ручную оценку качества. Появление текстовой аналитики позволит банку шире смотреть на клиентский опыт и быстрее анализировать тысячи обращений. У общения в чате есть свои особенности: клиенты по-другому задают вопросы, кроме того, присутствует еще один участник — бот. Пользователь может в любое время отключаться и подключаться снова. Учитывая эти нюансы, мы внедрили классификатор из более чем двух тысяч тем и теперь видим полную „карту“ клиентских обращений в контакт-центре. В перспективе мы планируем использовать результаты речевой и текстовой аналитики для более точного моделирования беседы», — отметила Ольга Цегельная, руководитель департамента клиентского обслуживания — вице-президент ВТБ.

Постоянная обработка клиентских обращений уже сейчас позволяет определить причины пиковой активности пользователей, выполнять автоматический контроль качества их обслуживания, а также изучать клиентские намерения при обращении в чат. Полученная информация обрабатывается ежедневно, что дает возможность улучшать качество обслуживания в контакт-центре, а также при необходимости корректировать процессы.