Колонки

Как снизить расходы на техподдержку сотрудников, не теряя в качестве

Колонки
Александр Денисов
Александр Денисов

Вице-президент, руководитель группы технической поддержки «Райффайзенбанка»

Ольга Лисина

Команда поддержки «Райффайзенбанка» Service Desk ежемесячно в режиме 24/7 обрабатывает 17 тысяч обращений от почти 10 тысяч сотрудников по вопросам IT, офисного оборудования и безопасности. Они поступают на горячую линию, единый почтовый ящик, портал самообслуживания или через чат-бот. 

С какими проблемами сталкивается техническая поддержка в большой компании и как их решить, рассказал руководитель службы технической поддержки «Райффайзенбанка» Александр Денисов.
Как снизить расходы на техподдержку сотрудников, не теряя в качестве

Проблема №1. (Мнимая) нехватка человеческих ресурсов

Изначально служба технической поддержки в «Райффайзенбанке» задумывалась как набор стандартных практик. Все специалисты были универсалами и выполняли задачи по единому алгоритму. Но со временем набор функций расширился и усложнился, и сохранять универсальность стало сложнее. Поэтому в команде выделились эксперты отдельных направлений и группа специалистов для решения стандартных задач. 

С течением времени штат все больше развивался от универсальности к специализации, однако поток задач оставался общим для всех. Эксперты скучали, обрабатывая простые запросы, а новички тратили время на маршрутизацию сложных заявок опытным коллегам. Время ожидания было долгим, решение некоторых сложных обращений занимало больше суток.

Штат службы поддержки был укомплектован, но казалось, что ресурсов по-прежнему не хватает. 

Проанализировав ситуацию, мы выявили три проблемы: 

  • Человеческие ресурсы использовались не оптимально. Мы могли бы давать экспертам более сложные задачи, над которыми нужно подумать, но для этого надо было снять с них поток простых и однотипных.
  • Без разделения по уровням нет роста в квалификации и уровне зарплаты, а потому сотрудников сложнее удерживать.
  • Новички в команде создают двойную нагрузку: они сами работают не в полную мощность, а их старшие коллеги теряют свою производительность, когда помогают с адаптацией.

Первым шагом трансформации стала реорганизация структуры технической поддержки — ее мы начали год назад и закончили в августе 2019 года. Мы выделили четыре структуры, которые разделяются по уровню сложности выполняемых ими задач:

  • Группа базовой поддержки — ее сформировали начинающие специалисты. В эту группу передаются базовые запросы, решая которые, новые сотрудники постепенно погружаются в работу.
  • Группа стандартной поддержки — сервис решения вопросов в момент обращения. Это операторы горячей линии, причем в 80% случаев они могут самостоятельно решить проблему прямо во время звонка, потратив на это в среднем около шести минут.
  • Группа технологических центров компетенций — инженеры с глубокой экспертизой в различных сегментах, например, системах коллаборации, системах печати и т.д.
  • Группа прикладных центров компетенций — обеспечивает поддержку коробочных сервисов и приложений. Все стадии внедрения нового продукта ведут инженеры этой группы. Команда разбирается с обращениями по приложениям, обслуживает инфраструктуру, устанавливает обновления, взаимодействует с вендором. 


Создание группы базовой поддержки дало еще одно важное преимущество — теперь нам гораздо легче искать новых людей в команду. Раньше входные требования были высокими, ведь мы искали универсальных специалистов. Но таких на рынке очень мало. 

Расскажи, как цифровая трансформация изменила твой бизнес

Стань лауреатом RB Digital Awards 2022

Мы подумали, что могли бы взять человека с хорошим потенциалом и обучить нашим системам для работы на уровне базовой поддержки, а мы бы в это время постепенно прокачивали его технически, чтобы со временем он вырос в нужного нам эксперта. 

Так мы начали проводить открытые Школы технического администрирования с возможностью последующего трудоустройства, и благодаря этому впервые закрыли все вакансии. За 2019 год прошли уже два набора, более 10 выпускников сейчас работают в нашей команде.


Проблема №2. Очередь на горячей линии 

Примерно 45% всех обращений приходит по телефону на номер горячей линии. Горячая линия — это ресурс, который можно экономить и осознанно потреблять, чтобы он эффективно решал свою главную задачу: помогать в экстренных случаях. Поэтому наш вектор — осознанно использовать телефон и уходить в другие каналы, более экономичные для банка.

В среднем время ожидания ответа оператора в самые напряженные часы у нас составляло три минуты — кажется, что немного, но в экстренной ситуации эти минуты имеют значение.

С помощью автоматизации мы научились сокращать ожидание практически до нуля, предварительно сортируя поступающие на горячую линию заявки. 

В середине 2019 года мы провели пилот и внедрили у себя интеллектуальную систему IVR (интерактивное голосовое меню) с распознаванием речи, которая определяет тему обращения и перенаправляет звонок на соответствующую группу.

Короткие одноходовые тематики уходят новичкам, а сложные — более опытным ребятам. Если запрос распознается верно, пользователя сразу соединяют с профильным специалистом, а не ставят в общую очередь без категоризации.

Благодаря отзывам пользователей мы настроили такой прозрачный сценарий обработки звонка, чтобы печальный опыт ранних реализаций IVR в других компаниях не повлиял на ожидания от нашего пилота.

У робота есть только одна попытка распознать тему звонка, и если ему это не удается, он переключает человека на свободного оператора стандартной поддержки. Пользователь может сам дать команду соединить с оператором — тогда он также попадет в общую очередь.

Наш пилот — это вендорское решение, которое мы тестируем в рамках направления Voice Tech внутренней программы по работе с инновациями. Сейчас средний разговор с роботом длится 16 секунд, тема обращения распознается верно в 40% случаев, а в будущем мы рассчитываем увеличить эту долю до 60%.

Следующими шагами станут идентификация пользователя и запуск автоматизированных сценариев обслуживания без участия оператора для решения атомарных задач. 


Проблема №3. Маршрутизация запросов вместо решения

На втором месте по популярности — письменные запросы, в основном они поступают через электронную почту. Письменные обращения удобнее горячей линии в том, что их легче фильтровать на этапе поступления: направлять нужному специалисту или присваивать степень срочности.

Но есть и недостаток — свободная форма запроса. Решить заявку невозможно без знания определенного набора параметров, порой неочевидных пользователю, поэтому приходится тратить время на возврат заявки пользователю и переписку с уточнением деталей. 

Эта проблема снимается, если у запроса есть фиксированная форма с полями. Такую можно сделать на сайте — у нас это внутрикорпоративный портал самообслуживания. 

Но недостаточно просто иметь канал — нужно еще убедить пользователей обращаться к нам именно через него. Для этого портал пришлось полностью переписать: обновить формы под разные типы запросов и основательно пересмотреть UX. Сейчас активно занимаемся промо портала внутри компании и уже видим прирост аудитории по сравнению с прошлой версией.


Проблема №4. Загрузка типовыми обращениями

Значимую долю обращений составляют типовые запросы, которые пользователь может решить без участия специалиста с помощью простой инструкции: например, о настройках оборудования. Они сильно загружают входящий поток и отнимают время, нужное для решения более сложных и интересных задач. Задачи такого рода, где без человека можно обойтись, — первые кандидаты на автоматизацию в нашей команде.

Исследования Gartner показывают, что все больше компаний используют в своей техподдержке чат-боты. «Райффайзенбанк» — не исключение. Наш чат-бот «Валера» появился примерно год назад и сегодня отвечает на простые одноходовые запросы.

За день бот участвует в 150 диалогах, в 40% из них — отвечает без помощи оператора. База знаний «Валеры» постоянно пополняется типовыми диалогами: в нее попадают результаты работы за каждый день.

Преимущество бота в том, что он решает типовые вопросы моментально для пользователя и экономит время оператора. Если вопрос нестандартный, то бот переключается на человека. Но и в этом случае он экономичен, так как позволяет оператору вести сразу несколько диалогов в разных окнах одновременно, включая горячую линию. 



За счет минимального вовлечения человека этот канал поддержки — самый дешевый для банка. А обучение чат-бота становится интересной дополнительной задачей для кросс-функционального развития операторов группы базовой поддержки.


Проблема №5. Траты времени на обслуживание рабочего окружения

В нашей компании почти 10 тысяч рабочих мест. Их обслуживание — рутинный и времязатратный процесс, который необходимо автоматизировать. Поэтому уже несколько лет мы используем скрипты автоматизации и постепенно учимся решать с их помощью все больший объем задач.

Например, по нажатию одной кнопки происходит подключение к текущей сессии пользователя, проверка кодового слова сотрудника, проверка свободного места на диске, чистка кэша. Выполнение этих элементарных действий вручную занимало бы примерно по 20 секунд, что в пересчете на год дает неплохую экономию рабочих часов.

Вся коллекция скриптов сейчас экономит нам 25% рабочего времени.

Автоматизация работы имеет смысл на больших объемах, в масштабах корпоративной ИТ-инфраструктуры, поэтому возможности ее применения привлекают к нам специалистов. Все скрипты создаются и развиваются командой поддержки самостоятельно. У нас есть свой обучающий курс — для стандартного и продвинутого уровней.

Готовый скрипт не превращает человека в робота, которому нужно лишь нажать на две кнопки и дождаться, когда все заработает само, — остается задача диагностики, и только потом рутинная работа перекладывается на скрипт. 


Что в итоге

Благодаря реструктуризации отдела повысились производительность и мотивация сотрудников. Команда выросла более чем на 40%, при этом отток вовне стремится к нулю. Сотрудники поддержки становятся первыми кандидатами на все открывающиеся инженерные позиции в ИТ-команде банка.

Чат-боты и скрипты автоматизации сейчас экономят примерно треть фонда времени наших сотрудников. Они создают дополнительное пространство для развития специалистов и помогают нам предоставлять лучший сервис. А успешные пилоты в нашей команде затем распространяются на клиентские сервисы банка.


Как получить максимум

  1. Структурировать техническую поддержку по уровням, чтобы эффективно использовать людей с разным уровнем подготовки.
  2. Распределить поток входящих заявок по срочности, сложности и темам.
  3. Сформировать микрокоманды, отвечающие за сервис целиком: поддержку со звонка, чат-бот, маршрутизацию заявок и т.п. Это повысит вовлеченность сотрудников, сформирует предпринимательские цели и позитивно отразится на качестве.
  4. Создать автоматизированное решение для однотипных обращений — от простой базы знаний до чат-бота. И настойчиво продвигать его.
  5. Развивать компетенции команды по автоматизации рутинных задач, обучать скриптовым языкам; развивать сообщество автоматизаторов в команде и через их пример вовлекать остальных.

Dig(IT)al. Цифровой гайд для тех, кто устал делать по-старому.


Фото на обложке и в тексте: предоставлены автором

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Кейс службы поддержки: чат-бот экономит нам 42 млн рублей в год
  2. 2 Вы проиграете конкурентам, если не будете развивать свою службу поддержки. Посмотрите, как это можно сделать
  3. 3 Кейс: мы собрали классную команду онлайн-поддержки и сократили время ответа клиенту в 720 раз
RB DIGITAL AWARDS 2022
Расскажи, как цифровая трансформация изменила твой бизнес
Узнать больше

ВОЗМОЖНОСТИ

05 декабря 2021

05 декабря 2021