Успешный финтех-кейс автоматизации саппорта от Алины Добровольской

Оставить комментарий
Успешный финтех-кейс автоматизации саппорта от Алины Добровольской

Вряд ли кто-нибудь поспорит, что специалист службы поддержки — одна из самых стрессовых профессий. Неблагодарное это дело — решать чужие проблемы. Поэтому самому саппорту просто необходима поддержка, а еще — автоматизация. Мы узнали у Алины Добровольской, Head of Client Support компании ID Finance, как ей через автоматизацию удалось облегчить труд службы поддержки финтех-приложений с клиентами в России, Казахстане, Испании и Мексике.

— Алина, сначала расскажи, есть ли что-то специфическое в саппорте финтех?

— Я бы не сказала, что она как-то кардинально отличается от какой-то другой поддержки. Да, конечно, нужно многое знать про продукт, понимать, как работают калькуляции, уметь логически мыслить. Но также и с любым другим продуктом: чтобы помогать клиентам, нужно самому хорошо в нем разбираться.

ID Finance — это международная финтех-компания, которая специализируется на data science, кредитном скоринге и цифровых финансах. На текущий момент бизнес компании представлен в России, Казахстане, Испании и Мексике. В РФ команда саппорта составляет порядка 50+ сотрудников. Во всех странах вместе — это 115-125 человек. И всем, в первую очередь, важно понимать, что мы работаем с деньгами. То есть, когда сотрудник поддержки производит в системе какие-то действия, он должен быть на миллион процентов в них уверенным.

— С какими проблемами приходят клиенты и как вы их решаете?

— Саппорт занимается всеми проблемами клиентов. Поскольку речь идет об онлайн-сервисе, то часто это вопросы технического характера: «не работает кнопка», «белый экран в личном кабинете», «проблемы с регистрацией». Также это могут быть вопросы, предполагающие консультацию по продукту: «Какая процентная ставка?», «На какой срок можно оформить займ?», «Будет ли одобрена заявка?». Действующие клиенты чаще всего интересуются графиком платежей, калькуляциями и другими финансовыми вопросами.

Механизм решения зависит от типа проблемы, на каждый из которых разработан сценарий поведения поддержки. Есть круг вопросов, который ограничивается просто предоставлением информации, когда клиент не может или не хочет посмотреть что-то в личном кабинете. Есть вопросы, которые требуют от поддержки осуществления каких-то действий в системе. Допустим, внесение изменений в профиль, если состоялась смена паспортных данных. И есть вопросы, для решения которых требуется привлечение сил технических специалистов. В этом случае работает известная схема: заводится инцидент с подробным описанием проблемы, и сотрудник саппорта отслеживает ход выполнения. Если нужно кого-то где-то «пингануть», чтобы решение состоялось быстрее, он это делает и сообщает клиенту, когда проблема решена.

— Как вы приняли решение обратиться к автоматизации обработки запросов?

— До подключения хелпдеска работа саппорта была, по сути, черным ящиком. Нас было несколько человек и мы отвечали клиентам по электронной почте. Это было приемлемо на то количество сотрудников и количество запросов, которые нам поступали, за исключением массовых историй, когда 300 клиентам нужно было отправить одинаковый ответ. В этом случае наши сотрудники поддержки превращались в роботов и делали одни и те же действия много раз.

Минусом работы без хелпдеск-системы было то, что никто не знал объективные показатели скорости и качества ответа. Нагрузку могли оценить субъективно на основании количества писем на начало рабочего дня — их 100 или 500 штук. Так мы понимали, штатные ли это обращения и не сломалось ли у нас что-то. И тут я не говорю даже о метриках в динамике, чтобы понимать, какие категории у нас в топе, что клиентам интересно или непонятно в нашем сервисе. Какое-то время мы с этим жили, но начали задумываться о том, чтобы перевести работу в хелпдеск-систему.

— И что было дальше?

Сначала было сложно: все письма превратились в неведомые ранее тикеты, нужно было настроить все с нуля в новой системе и привыкнуть к ее функционалу. Однако переходный период длился недолго, и скоро мы смогли в полной мере оценить удобство хелпдеска. Так, мы получили удобный функционал шаблонов и правила автоответов, которые строятся по наличию ключевых фраз в запросах.

Удобно, что теперь вся история переписки с клиентом в разных каналах хранится в одном месте — видно кто, что и когда отвечал. Мы пользуемся статистикой, которая дает понимание об эффективности работы команды и позволяет отслеживать качество услуг поддержки. На основании метрик статистики мы строим KPI для поддержки и систему мотивации для сотрудников.

— Как менялась поддержка с течением времени?

— Помимо роста численности и внедрения хелпдеска, менялось восприятие поддержки в нашей компании. Сначала это были просто ребята, которые отвечают на вопросы клиентов, и на этом все. Да, они где-то есть и решают важные задачи, но с другими подразделениями бизнеса мы не очень-то взаимодействовали.

Но мы начали воспринимать вопросы в поддержку как показатель понятности сервиса: в рейтинге запросов по категориям на первый план выходят самые непонятные клиенту операции (в идеальных условиях и поддержка-то не нужна, когда все понятно и все работает, как нужно). И помимо известных метрик работы саппорта, мы разработали показатель interaction per application, который показывает соотношение запросов в поддержку к количеству поданных заявок. Соответственно, чем это соотношение меньше, тем более понятен наш сервис клиенту, так как возникает меньше вопросов.

Над снижением этого показателя мы сосредоточены уже полтора года. А как мы его снижаем? Еженедельно собираем данные по темам обращений в поддержку, берем из них самые «жирные», чаще всего ТОП-3, и работаем с ними. Смотрим, какие вопросы из темы мы можем автоматизировать или улучшить для клиента, чтобы ему не приходилось обращаться в поддержку.

— Над чем работаете сейчас?

— В данный момент наше приложение тестирует интеграцию с компанией, которая производит распознавание документов и сверку лиц, так как один из самых частых запросов в России — изменение личных данных. И если раньше мы запрашивали селфи клиента с паспортом для подтверждения личности и работали с запросом вручную, то для части клиентов этот процесс уже автоматизирован, и они могут сами вносить изменения после прохождения процесса OCR и идентификации. Конечно, нам еще предстоит провести анализ всех попавших в эксперимент клиентов, но мы уверены, что скоро эта опция будет доступна всем.

Редакция не несет ответственности за содержание материалов в корпоративных блогах.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Телеграм-бот.

А также подписывайтесь на наш Телеграм-канал.

Обсуждение

Комментариев пока нет.
Спасибо! 

Получать рассылки dev.by про белорусское ИТ

Что-то пошло не так. Попробуйте позже