NatusAI
Vedoucí zákaznického servisu prochází v kontaktním centru přehled dotazů (ilustrační foto)
  1. Úvod
  2. Využití
  3. Telekomunikace
Telekomunikace · Zákaznický servisRealizováno · výsledek u klienta

Evropský telekomunikační operátor

Zákaznický servis v telekomunikacích: z 3–5 dní na hodiny, rozhodují lidé

Automatizace zákaznického servisu, která zkrátila dobu odpovědi z 3–5 dní na hodiny; složité případy přebírají lidé.

Probrat podobný projekt
92 %

rychlejší odpověď

30 %

nárůst produktivity

38 %

vyšší spokojenost zákazníků

Shrnutí pro vedení: automatizace zákaznické podpory v telekomunikacích

Klient
Evropský telekomunikační operátor
Odvětví
Telekomunikace
Rozsah
12 kategorií dotazů, integrace s CRM a ticketovacím systémem
Rozsah
15+ pracovníků servisu dříve vyčleněných jen na rutinní dotazy

Kontext, rozhodnutí, výsledek

  • Výchozí stav. Tým zákaznického servisu se topil v rutinních dotazech. Na odpověď na běžný dotaz se čekalo 3–5 dní, spokojenost klesla o 22 % a zájemci to vzdávali dřív, než jim kdokoli odpověděl.
  • Rozhodnutí. Místo nabírání dalších lidí nebo zřizování další schránky automatizovat 12 opakujících se typů dotazů přímo ve stávajícím CRM a ticketovacím systému a vše ostatní předat člověku.
  • Výsledek. Doba odpovědi se zkrátila o 92 %, ze dní na hodiny. 89 % dotazů ve 12 automatizovaných kategoriích je vyřešeno bez zásahu člověka, spokojenost vzrostla o 38 %, úspěšnost prodeje o 24 % a produktivita o 30 %.
  • Doba do přínosu. Šest hodin školení týmu a 30 dní podpory po spuštění dovedly servisní tým od ostrého provozu k jisté každodenní práci se systémem.
Výchozí problém

Výzva: na odpověď zákaznického servisu se čekalo 3–5 dní

Operátor se topil v požadavcích zákazníků. Odpověď na běžný dotaz trvala 3–5 dní a pracovníci servisu trávili své nejlepší hodiny opakováním stále stejných vysvětlení.

Na konkurenčním telekomunikačním trhu měl takový odklad svou cenu. Spokojenost klesala, lidé vyhořívali a obchodní zájemci své dotazy opouštěli dřív, než dostali odpověď. Tým potřeboval víc kapacity pro rozhovory, které vyžadují úsudek.

Jak projekt probíhal

Postup: od analýzy fronty dotazů k týmu, který systému důvěřuje

Čtyři kroky – od pochopení fronty dotazů k týmu, který systému důvěřuje. Metoda zůstala stejná. Produkty, které za ní stojí, mají dnes jména.

  1. Krok 01 · Analýza

    Jak jsme analyzovali frontu dotazů

    Prošli jsme celou cestu požadavku od prvního dotazu po vyřešení: typy otázek, třídění, práci na odpovědích i to, jak se zátěž rozkládá mezi operátory.

    Zmapovali jsme vzorce dotazů, postupy odpovídání a vytížení operátorů, abychom zjistili, kde může rutinní kategorie převzít asistence a kde má za odpověď dál odpovídat člověk.

    Realizace Analýzu procesů a dat provedl náš tým.

  2. Krok 02 · Návrh

    Jak jsme navrhli automatizaci s jasným předáním člověku

    Automatické třídění a prioritizaci jsme doplnili o cestu k živému operátorovi pro každý případ, který vybočí z dohodnutých vzorců.

    Servisní proces jsme napojili na CRM a ticketovací platformu, které operátor už používal, takže provozní kontext zůstal na očích a nepřesunul se do další izolované schránky.

    Porozumění jazyku zajišťoval komerční velký jazykový model. Vylepšení navržená na základě skutečných interakcí před nasazením otestoval a schválil vlastník služby.

    Produkty NatusAI pro tuto schopnost

    Abstraktní vizualizace: připravené akce procházejí schvalovacími branami, než jsou uvolněny
    Automatické třídění s jasným předáním lidem.
Abstraktní vizualizace: dotazy zákazníků se třídí do kategorií a složité případy putují k člověku
Rutinní dotazy se vyřizují automaticky, složité případy se dostanou k člověku i s kontextem.
  1. Krok 03 · Vývoj

    Co jsme vybudovali

    Systém automatických odpovědí pro 12 nejčastějších kategorií dotazů s chytrým směrováním a prioritizací tiketů.

    Analytický přehled v reálném čase, na kterém vedení servisu sleduje objemy, dobu odpovědi i kvalitu automatizace a může zasáhnout tam, kde je to potřeba.

    Produkty NatusAI pro tuto schopnost

  2. Krok 04 · Zavedení

    Jak si to tým osvojil

    Šest hodin důkladného školení, kompletní dokumentace a 30 dní podpory po spuštění daly oddělení jistý start.

    Po spuštění vlastník služby testoval a schvaloval vylepšení navržená na základě skutečných interakcí ještě před jejich nasazením a vedení i operátoři se díky dashboardu dívali na stejná čísla.

    Produkty NatusAI pro tuto schopnost

Projekt realizoval tým NatusAI popsanou metodou. Štítky produktů ukazují, který produkt NatusAI danou schopnost poskytuje nebo ji poskytovat má; stav vydání najdete v části „Pro váš technický tým“.

Operátoři s headsety předávají složitý případ zákazníka kolegovi (ilustrační foto)
Ilustrační foto.
Lidská stránka

Co se změnilo pro servisní týmy

Cílem nikdy nebylo méně lidí. Cílem bylo, aby každý trávil víc času rozhovory, které ho skutečně potřebují.

  • Operátoři. Zbavili se opakujících se otázek a věnují se složitým případům, které k nim systém nasměruje – v CRM a ticketovacích nástrojích, které dobře znají.

  • Vedení péče o zákazníky. Analytický přehled v reálném čase podporuje sledování výkonu a dohled, takže kvalita se řídí podle dat, ne podle dojmů.

  • Zákazníci a zájemci. Odpovědi za hodiny místo dnů, a kdykoli to otázka vyžaduje, i člověk. Úspěšnost prodeje vzrostla o 24 %.

Řešení s AI nám přineslo skutečnou konkurenční výhodu na našem trhu: zvýšili jsme produktivitu o 30 % a především jsme zlepšili pracovní život našich zaměstnanců.

Customer Relationship Directorevropský telekomunikační operátor
Měřitelné výsledky, na kterých záleží

Dopad: odpovědi zákazníkům o 92 % rychleji

92 %

rychlejší odpověď: z 3–5 dní na hodiny

89 %

dotazů ve 12 automatizovaných kategoriích vyřešeno bez zásahu člověka

30 %

nárůst produktivity

38 %

vyšší spokojenost zákazníků

24 %

vyšší úspěšnost prodeje

12

kategorií dotazů plně automatizováno

Údaje uvedl klient při uzavření projektu.

Přenositelnost

Co to znamená pro vaši organizaci

Tento přístup funguje všude, kde servisní tým odpovídá denně na stejné otázky: v telekomunikacích, energetice, bankovnictví, pojišťovnictví i ve veřejných službách.

Začněte frontou dotazů, ne modelem.

Většinu zátěže obvykle nese několik opakujících se kategorií. Najděte je jako první a budete vědět, kde se automatizace vyplatí.

Navrhněte předání člověku dřív než automatizaci.

Rozhodněte, které případy jdou vždy k člověku. Právě to chrání zákazníky – i vaši značku.

Měřte od prvního dne.

Doba odpovědi, podíl automaticky vyřešených dotazů a spokojenost – před a po, na jednom dashboardu, kterému vaše vedení už věří.

Rozšíření přístupu: řízená asistence pro e-mail

Stejný přístup pohání e-mailové asistenty napojené na schválené znalosti a pracovní postupy. Pochopí požadavek, ze schválených zdrojů připraví odpověď nebo úkol a pak ho předají ke kontrole, nebo provedou předem vymezenou akci – a vše se zaznamená.

Využití AI v zákaznické podpoře
Řízení už v návrhu

Řízení a data

Zákaznický servis pracuje s osobními údaji, proto návrh drží odpovědnost u lidí a datové toky jasně popsané. Jen dohodnuté kategorie. Každý případ mimo vzorec jde k živému operátorovi. Každá automatická odpověď se zaznamenává.

  • GDPR: zdokumentované zpracování, minimalizace dat, smlouva o zpracování osobních údajů (DPA)
  • AI Act: transparentnost vůči zákazníkům, že komunikují s AI, a lidský dohled nad eskalacemi (podporuje povinnosti podle čl. 50 a povinnosti zavádějících subjektů)
  • NIS2: telekomunikační operátoři patří mezi základní subjekty a řešení může běžet uvnitř bezpečnostního perimetru operátora

NatusAI podporuje plnění vašich povinností; nenahrazuje vaše právní posouzení. Jak NatusAI podporuje řízení podle AI Act, GDPR, DORA a NIS2

Vyhledávání ve schválených znalostech: každá odpověď je propojená se zdrojovým dokumentem
Pro váš technický tým
  • Jazykový model: komerční velký jazykový model. NatusAI je nezávislé na konkrétním modelu: použitý model je zapsaný v architektuře a místo něj lze nasadit modely hostované v EU nebo lokální modely.
  • Integrace: stávající CRM a ticketovací platforma přes jejich API. Nevznikla žádná nová schránka ani duplikace dat mimo dohodnutý rozsah.
  • Klasifikace do 12 kategorií, prioritizace, eskalace složitých případů živým operátorům podle pravidel a vylepšení navržená na základě skutečných interakcí, která vlastník služby před nasazením zkontroloval a schválil.
  • Analytický dashboard v reálném čase (dnes postavený z komponent NatusAI Lyra: tabulky, grafy, konverzační rozhraní).
  • Zařazení v platformě: koordinace a schvalování patří k NatusAI Auriga (roadmapa), aplikační vrstva k NatusAI Orion (roadmapa) a rozhraní k NatusAI Lyra (dostupné).
Otázky

Otázky vedoucích zákaznického servisu a provozu

Přímé odpovědi o lidech, systémech, časování a kontrole.

Provozní ředitel shlíží na provozní halu (ilustrační foto)

Nahradí AI naše operátory zákaznického servisu?

Ne. V tomto projektu AI vyřizovala 12 opakujících se typů dotazů a složité případy předávala lidem. Produktivita vzrostla o 30 % a klient zdůraznil lepší pracovní život zaměstnanců.

Musíme vyměnit CRM nebo ticketovací systém?

Ne. Řešení bylo integrováno s CRM a ticketovací platformou, které už byly v provozu, bez narušení zavedených postupů.

Za jak dlouho uvidíme výsledky?

Servisní tým operátora prošel 6hodinovým školením a po spuštění měl 30 dní podpory.

Co se stane, když si AI není jistá?

Případy mimo dohodnuté vzorce směrovací logika eskaluje živému operátorovi. Automaticky se vyřizují jen dohodnuté kategorie.

Výsledky u klientů

Zajímá vás, jak zavedení probíhá? Podívejte se, jak spolupráce funguje

Probrat podobný projekt

Které požadavky se ve vašem servisním týmu opakují?

Nejdřív zmapujte tok požadavků, pak rozhodněte, kde asistence práci usnadní. Na 30minutovém briefingu vám ukážeme, jak bychom to měřili.

  • Začněte vymezenou analytickou fází, která končí jasným rozhodnutím ano / ne.
  • Referenční rozhovory k tomuto případu lze po prvním briefingu domluvit na základě NDA.
Probrat podobný projektVšechny příklady využití

Nebo nám napište na contact@natusai.com

Malý vedoucí tým v zasedačce prochází jednostránkové shrnutí výsledků (ilustrační foto)