Hоссийский вендор Naumen провел исследование качества клиентского сервиса в банковских контакт-центрах с использованием собственной платформы речевой аналитики с GenAI, Naumen Conversation Intelligence, которая позволяет анализировать полную клиентскую сессию — от IVR и голосовых помощников до разговора с оператором и quality IVR. Анализ выявил, что одной из ключевых зон риска стала персонализация. Почти в 31% случаев она либо полностью отсутствует, либо сводится к формальному действию без влияния на качество коммуникации. Более детально картина выглядит следующим образом: в 45% банков операторы спрашивают имя клиента и используют его дальше в разговоре, в 21% — запрашивают имя, но затем не применяют, еще в 34% — не узнают имя клиента и не пытаются персонализировать обслуживание.
Для входящей линии это особенно важно: клиент уже сам инициировал контакт с банком и находится в ситуации вовлеченности. В этот момент оператор может перевести разговор из режима справочного ответа в индивидуальное взаимодействие. Если этого не происходит, банк теряет не только эмоциональное качество контакта, но и коммерческий потенциал обращения.
Как следствие, входящая линия остается недооцененным каналом продаж. В тех контактах, где возможность продажи существовала, конверсионное действие — оформление услуги, отправка ссылки, подбор альтернативы или другой следующий шаг — фиксировалось только в 15% случаев. В 24% банков операторы практически не использовали интерес клиента к продукту как возможность для продажи.
Исследование также показало: банки хорошо отрабатывают формальные элементы диалога, но не всегда доводят клиентский запрос до полноценного завершения. Приветствие остается одной из наиболее устойчиво выполняемых частей диалога: в 85% входящих линий банки используют единый подход, при котором оператор называет банк, представляется и уточняет, чем может помочь. Однако только в 10% обращений все три элемента присутствовали в предписанном формате. Еще более проблемной зоной стало завершение разговора. Только в 20% случаев оператор резюмирует итог общения и задает контрольный вопрос, чтобы убедиться, что у клиента не осталось дополнительных вопросов.
Отдельный блок исследования был посвящен удержаниям на линии и паузам. В 80% диалогов клиент ожидал ответа оператора, при этом паузы возникали даже при решении стандартных вопросов — например, по ставкам, курсам валют, условиям продуктов или перечню документов. Только 39% банков решали вопросы клиентов без удержаний: в остальных случаях сотрудникам требовалось дополнительное время для поиска ответа.
Результаты исследования также фиксируют, как меняется роль речевой аналитики. Если раньше ее чаще рассматривали как инструмент автоматической проверки звонков по чек-листу, то сейчас решения класса Naumen Conversation Intelligence становятся способом находить скрытые закономерности клиентского поведения, зоны риска и упущенную выручку и позволяют анализировать 100% коммуникаций без увеличения нагрузки на сотрудников контроля качества.
