О клиенте
Сервис «Freeсташка» предлагает выдачу быстрых микрозаймов онлайн – их можно получить на карту или электронный кошелек. Займы гораздо популярнее кредитов, потому что их можно получить практически любому, так как для подачи заявки не требуются справки о доходах или отличная кредитная история. В связи с этим система пропускает большое количество заемщиков, которые впоследствии нарушают свои обязательства по договору, например, задерживают выплаты.
Чтобы напомнить о займе и убедить клиента вернуть долг, клиентов обзванивают операторы колл-центра..
Проблема
В среднем за месяц операторам нужно обзвонить 10 000 человек. С каждым из них нужно провести минимум 10 касаний, чтобы закрыть задолженность. С текущей скоростью звонков операторы успевают провести только по 3-4 касания и возвращают примерно 32% долгов.
Чтобы увеличить количество звонков, необходимо нанимать и обучать новых операторов, но это слишком дорого - уже с существующим штатом колл-центра затраты на напоминания превышают 5 млн тенге.
Даже если удается закрыть задачу с первого касания, затраты не становятся меньше – каждому оператору в качестве мотивации положены бонусные выплаты за быстрое возвращение долга.
10 000
должников нужно обзвонить за месяц
3-4
Звонка делают 1 должнику
32,68%
Возвраты долгов после напоминаний
225 000 ₸
Зарплата оператора колл-центра
Заказчику нужно было оптимизировать процесс обзвона должников, сделать его автоматизированным - как прием заявок на займы - поэтому он обратился к команде Zvonobot.
Задача
Ускорить отправку напоминаний клиентам, просрочившим платеж по займу, и снизить затраты на колл-центр.
Решение
1) Провели тестовые звонки и определили популярные ключи для переключения диалога. Перед запуском пробной рассылки специалисты Zvonobot прослушивали записанные диалоги и составляли сценарий для робота, при котором он будет максимально похож на человека.
2) Составили 3 скрипта разговора для последовательных касаний с должником. Каждое последующее сообщение логически связывалось с предыдущим: например, если после первого напоминания клиент не совершил оплату, робот просил уточнить, по какой причине это произошло. Даже если человек понимал, что говорит с машиной, он придерживался структуры диалога и отвечал на все вопросы.
3) Записали короткие аудиоролики с напоминаниями. В них содержалась информация о сроке задолженности и дальнейших действиях – как клиента, так и компании. Благодаря четкости подачи информации и последовательному разговору, в период тестов, даже с учетом работы с перерывами, процент возвратов после напоминания от робота равнялся 28% - примерно столько же, сколько получал живой оператор за полный рабочий день.
На заметку
В каждой рассылке использовалась система IVR, чтобы каждый диалог с клиентом был логически связным и соответствовал тому, что сказал должник при предыдущем звонке. Распознавание и запись ответов собеседника являлись особенно важными при втором и последующих касаниях, когда для совершения последующих звонков необходимо было получить согласие от собеседника.
Что автоматизировали?
Набор и обзвон большой базы номеровОтправка напоминаний о задолженности
Получение согласия на повторный звонок после второго касания
Реализация
Робот получал задачу на день: обзвонить определенное количество должников – в среднем нужно было сделать 450 звонков. Рассылку запускали вручную 1-2 раза в день и следили за статистикой дозвонов.
Согласно алгоритму, у робота могло быть два сценария действий в зависимости о того, дозвонился он до клиента на определенном этапе или нет:
Дозвонились, но клиент не погасил задолженность.
Робот просит уточнить, почему долг все еще не выплачен, повторный звонок совершается в определенное время – днем
и вечером - не более двух раз в день.
Не дозвонились, и клиент не погасил задолженность.
Используется аудиоролик с фразой про недозвон, робот совершает звонки каждые 30 минут, чередуя 3 номера.
После первого касания в каждое последующее добавлялся дополнительный этап – проверка согласия на рассылку: в конце разговора робот спрашивал возможно ли перезвонить завтра, а дальнейший сценарий зависел от ответа собеседника:
«Да»
Если задолженность не была погашена, робот перезванивал на следующий день.
«Нет»
Если задолженность не была погашена, робот перезванивал через неделю после последнего звонка.
Результаты каждого звонка фиксировались в статистике в личном кабинете. Менеджеры сервиса могли быстро выгрузить информацию о тех клиентах, кто отказался платить по договору, и провести с ними дополнительную работу.
Пример ролика
Результат
Робот смог заменить живого человека и выполнил тот же объем работ, что и операторы, сэкономив заказчику средства, которые он мог потратить на поиск и обучение новых сотрудников. Так как Zvonobot совершал первые касания с клиентом, удалось сократить расходы на бонусные выплаты операторам - роботу не требуется мотивация, чтобы закрывать задачу после первого звонка.
Благодаря тестовым запускам и подбору ключей, более 90% собеседников не понимали, что разговаривают с машиной.
Zvonobot справлялся с ежедневным обзвоном должников в 2-4 раза быстрее операторов: робота запускали 1-2 раза в день, тогда как операторы занимались звонками по 8 часов. Даже без интеграции удалось сохранить тот же процент возврата долгов – если подключить робота к CRM, этот показатель можно значительно увеличить.
Робот справился с обзвоном должников в 5 раз дешевле живого оператора!
И сэкономил заказчику около 450 000 ₸ за 1,5 месяца работы.
Подробности
>10 000
должников обзвонил Zvonobot за месяц
3
касаний с клиентами совершал робот
28,13%
задолженностей было выплачено
67 000 ₸
общая стоимость услуг Zvonobot
Отзыв клиента
«С помощью робота удалось ускорить информирование клиентов о невыплаченных займах. Спасибо менеджерам - они проделали огромную работу и составили для нас индивидуальные скрипты для разных ситуаций. Первые рассылки запускали вручную, сейчас полным ходом идет интеграция с нашей CRM-системой, чтобы полностью автоматизировать весь процесс от начала до конца. Но даже сейчас руководство очень довольно полученным результатом – Zvonobot оказался очень эффективным инструментом для нашего бизнеса».
После первого касания в каждое последующее добавлялся дополнительный этап – проверка согласия на рассылку: в конце разговора робот спрашивал возможно ли перезвонить завтра, а дальнейший сценарий зависел от ответа собеседника:
