Doc+: как мы разработали свою CRM и сократили время обработки входящего вызова в два раза
У нас была самописная CRM-система с плохим интерфейсом. Изначально запустить CRM нужно было как можно быстрее, со временем мы поняли, что существующая система нас устраивает, а вот операторский интерфейс — нет.
Мы разработали новый интерфейс и сократили время, затрачиваемое на каждый вызов в два раза, а также повысили качество клиентского сервиса.
Коротко о главном:
Зачем нужна CRM-система: отвечать на входящие запросы из разных каналов, делать исходящие вызовы удобными и систематизированными. Максимально упрощать работу колл-центра во время оформления входящих вызовов и при исходящем обзвоне, быстро обучать новых операторов.
Почему мы решили сделать свою CRM: мы проанализировали существующие на рынке решения, но их настройка под медицинскую специфику заняла бы много времени. У нас нетипичный кейс и процессы: даже специализированные системы, такие как «1С: Медицина. Поликлиника» не подходили нам на 100%.
Помимо этого, мы были не готовы мириться с решениями, не заточенными под потребности Doc+, или тратить ресурсы на их постоянную доработку. Высокое качество клиентского сервиса — наше главное конкурентное преимущество. Мы хотим поддерживать низкие цены для наших клиентов, поэтому процессы должны быть автоматизированы по-максимуму, а CRM-система — максимально гибкой. CRM должна позволять обрабатывать самые разные кейсы и эффективно конвертировать их в вызовы.
У нас свой штат разработки, который, понимая специфику компании, сделал с нуля подходящую под Doc+ систему. Это только один из наших технических инструментов, есть и другие, о которых мы обязательно расскажем.
На каких технологиях сделана CRM: самописный бэкенд на основе фреймворка Laravel + WebSockets + MySQL + Redis, фронтенд на первом Angular. Из внешних сервисов — работа с тикетами через Zendesk, IP-телефония Манго Телеком.
Первый интерфейс нашей CRM выглядел как большой статичный набор полей, которые нужно было заполнять оператору колл-центра. Поля по порядку не соответствовали ходу диалога, поэтому оператору приходилось постоянно скроллить форму вверх и вниз, отыскивая нужное поле и вбивая данные вручную. В интерфейсе не было никаких подсказок. С ростом количества клиентов и вызовов мы поняли, что на заполнение заявки тратится слишком много времени и год назад разработали новый интерфейс, чтобы автоматизировать и оптимизировать процессы в колл-центре.
Подход к разработке нового интерфейса: при разработке нового интерфейса мы исходили не из своих представлений о работе колл-центра, а строили гипотезы на основе существующих данных. Продакт-менеджер прослушал все звонки за последний месяц, выделил юзеркейсы, систематизировал их, а разработчики сделали систему, которая отвечает потребностям клиентов и операторов.
Задача нового интерфейса CRM: убрать лишние действия оператора и дать клиенту всю необходимую информацию.
Как разрабатывали и внедряли: разработкой нового интерфейса занимались продакт-менеджер, два программиста и один верстальщик. Разработка заняла полтора месяца, плюс два месяца ушло на тестирование и внесение доработок. Сначала мы перевели на новый интерфейс одного оператора колл-центра, которого обучал разработчик. Затем второго оператора, после чего специалисты смогли учить друг друга.
Важно. Защита персональных данных клиентов: операторы колл-центра имеют доступ только к тем персональным данным клиента, которые требуются для оформления вызова. Медицинские данные им недоступны. Оператор не может скопировать и увести пользовательскую базу, потому что данные доступны только по одному конкретному кейсу.
Персональные станции операторов находятся в отдельном помещении, что исключает несанкционированный доступ к информации. В рамках проекта по защите персональных данных рабочие станции сотрудников колл-центра оснащены всем необходимым софтом, находятся внутри защищенной локальной сети. К работе сотрудники колл-центра допускаются только после ознакомления и подписи документов по работе с персональными данными пользователей.
Как мы создавали CRM систему
Входящие вызовы
Главная цель: максимально автоматизировать работу оператора колл-центра.
Во многих колл-центрах телефония и CRM-система существуют отдельно друг от друга, и это замедляет работу. В Doc+ телефония интегрирована в браузер.
Наши операторы разговаривают по гарнитуре, потому что отдельные телефонные трубки оказались неудобными. Раньше специалист зачастую общался сразу с двумя клиентами, и у него были заняты обе руки.
Сейчас, когда звонит клиент, оператор по номеру телефона сразу видит, были ли у клиента заказы раньше, к каким врачам он обращался, есть ли активные заявки или незакрытый лист нетрудоспособности. Если клиент уже обращался в Doc+, система автоматически выводит его ФИО, ФИО других пациентов, на имя которых оформлялся заказ с данного номера телефона, а также адрес клиента.
Если у клиента есть скидки, система покажет их с подробной информацией: когда и как скидка была получена. Система показывает не только прошлые вызовы клиента, но подписки на другие услуги Doc+.
Мы вывели в интерфейсе CRM максимум информации про клиента, чтобы сократить время на вызов. Оператор только уточняет данные, не заполняя поля. В итоге оформление повторного вызова может занимать даже 20 секунд.
Если клиент новый, интерфейс предлагает оператору ввести его адрес и спросить ФИО.
По адресу вызова система автоматически выдает информацию о том, в какие временные слоты сможет приехать врач. Расчет ведется в зависимости от адреса и количества вызовов у врача. Если клиент уже вызывал нашего специалиста, CRM подскажет, какого именно, и оператор сможет предложить клиенту знакомого доктора. Это позволяет нам, с одной стороны, максимизировать клиентский сервис, а с другой, не тратить время операторов на то, чтобы открывать в отдельном окне график работы врачей.
Если клиент понимает, что нужно повторное посещение врача, например, через неделю, это можно сразу настроить в системе, не открывая дополнительных вкладок. То же — с вызовом медсестры. Допустим, клиенту нужна капельница каждые два дня, CRM позволяет дооформить N заявок с повторяющимся описанием на нужные даты. В старом интерфейсе каждую заявку заносили вручную.
Чаты с клиентами
Главная цель: сделать так, чтобы клиентам было максимально удобно общаться.
Раньше с клиентами мы общались только по телефону, а в октябре прошлого года добавили чаты. Год спустя чатов с клиентами стало больше чем звонков — летом 2017 56,5% общения с клиентами происходило в чатах.
Если клиент общался с оператором в чате, мы не будем ему звонить, а продолжим всю коммуникацию в письменном формате. Клиенты могут начать чат в приложении или на сайте Doc+, задать вопросы, вызвать врача или медсестру.
Для операторов в чатах настроена автоматическая проверка правописания, автоматическое написание первого слова с большой буквы и постановка точки в конце последнего предложения сообщения.
В чатах есть система быстрых ответов, которые делятся на два уровня:
- Ответы, которые показываются оператору над строкой ввода сообщения. Это приветствие, просьба дождаться ответа, завершение диалога. Здесь же находятся кнопки для оформления вызова и переведения его на Doc+ Онлайн. Оператор колл-центра нажимает кнопку, клиент получает ссылку на необходимое ему действие.
- Подробные ответы, скрытые под отдельной кнопкой. Это развернутая информация об услугах, стоимости, информация про каждого специалиста Doc+ Онлайн, ответ про невозможность назначать лечение в чате.
Мы запустили в чатах систему тегов, позволяющую собирать информацию о клиентах и статистику для последующего анализа. Для каждого клиента оператор может поставить теги как в соцсетях, например о причине обращения и его результате. Помимо диалогов с клиентами мы используем чаты в маркетинговых целях: отправляем клиентам пуши с полезной информацией, статьями, предложениями и акциями.
Система автодиспетчеризации MIRA
Все новые вызовы автоматически распределяются между врачами системой MIRA. MIRA — наша система автодиспетчеризации. Она назначает врачей на вызовы, но мы ее контролируем, когда необходимо. Статус заявок на карте различается по цветам. Например, розовый цвет означает, что врач назначен, синий цвет — врач уже едет, темно-синий — врач близко. Статусы вызова проставляют врачи на своих планшетах. Клиенту приходит СМС-сообщение и пуш-уведомление, когда доктор близко.
Иногда у системы возникают спорные вопросы: правильно ли она назначает врача на вызов, например, по алгоритму врач будет ехать долго. Система пишет о сомнениях тикет оператору колл-центра, он может открыть карту и переназначить врача или подтвердить назначение.
Что дальше
Готовим доработки для чатов на основе machine learning, чтобы с клиентом в отдельных случаях мог общаться не оператор, а чатбот.
Поддержка и обновление системы
При разработке системы мы старались сделать интерфейс на основе универсальных блоков. Это позволило сократить время разработки, упростить поддержку системы и добавление новых фичей. Например, когда мы добавляли возможность вызова одного и того же врача для конкретного клиента, это заняло полдня, потому что разработчики взяли уже готовые блоки, скопировали и настроили под новую задачу.
Исходящие вызовы
Проблема: был непонятный и неинтуитивный интерфейс. Все работало, но интерфейс был неудобен для оператора. Поэтому решили сделать новый дружественный интерфейс исходящей линии.
Подход: сделать минимальное количество звонков, чтобы убедиться, что у клиента все хорошо, но без навязчивости.
До внедрения нового интерфейса операторы делали лишние звонки, это не нравилось клиентам и занимало много времени. Клиентам звонили на следующий день после вызова врача, когда самочувствие еще не улучшилось. Теперь мы звоним в среднем через три дня. Наша цель — сделать адаптивный график коммуникации в зависимости от медицинского кейса.
Стратегия обзвона клиентов
Представьте: оператору нужно обзвонить 150 клиентов. Как решить, кому из них звонить первому, кому второму? Что делать, если исходящих звонков должно быть много, а оператор один? Раньше это должен был определить сам оператор, теперь система автоматически сортирует порядок обзвона по специальной формуле — сначала в списке те, кому нужно звонить в первую очередь.
Сортировка колл-листа происходит по многим параметрам: частотности вызова врача, заболевании, статусу заявки, типу клиента, просил ли клиент с ним связаться или нет. Чтобы звонки не быть навязчивыми и общение не заняло много времени клиента, система показывает, сколько раз мы связывались с человеком, сколько было попыток дозвониться, какой врач приезжал и какой диагноз поставил.
Общение с клиентом ведется от оформления вызова до проверки самочувствия. Операторы Doc+ звонят, чтобы проверить качество обслуживания, уточнить самочувствие или если врач направил клиента к другому специалисту, попросил сдать анализы.
Качество обслуживания — важный для нас параметр. Если клиенту не понравилось, мы уточняем что именно: сервис, медицинская помощь, удобство вызова. Все медицинские причины разбираются главврачом и его заместителями чтобы убедиться, что со стороны Doc+ все сделано корректно и правильно или выявить и исправить ошибки.
Интерфейс исходящего обзвона
Вместо старого неудобного интерфейса мы решили разработать новый с понятной структурой, чтобы упростить работу оператора и делать качественную аналитику по каждому клиенту.
Новый интерфейс структурированный и автоматизированный: оператору исходящего обзвона почти ничего не надо набирать руками. Мы оставили возможность оставить текстовый комментарий для нетипичных кейсов. Во всех остальных случаях умный скрипт просто подсказывает, как оператору обращаться и что именно сказать.
Интерфейс CRM интегрирован с Битрикс и тикет-банком Zendesk, а также с системой перенаправлений.
Система перенаправлений работает так: врач на вызове рекомендует клиенту анализы, исследования, посещение врача с другой специализацией исходя из конкретного медицинского кейса. Оператор в системе видит, что рекомендовал врач. Раньше оператору колл-центра при звонке клиенту приходилось самому смотреть большой список партнерских клиник, рассказывать, что могут сделать медсестры Doc+, а что только оффлайн-клиники. Сейчас разработаны автоматические продуктовые корзины, которые можно предлагать клиентам при исходящем обзвоне. Например:
- самые дешевые исследования (МРТ, рентген и другие) в клиниках-партнерах;
- самые близкие к дому клиента клиники;
- вызов медсестры или врача Doc+.
Оператору колл-центра не нужно ничего подбирать самому, все делает система. Она учитывает партнерские скидки Doc+ и максимально упрощает жизнь оператора.
Новый интерфейс ускоряет работу оператора и повышает качество обслуживания клиентов Doc+.
Что дальше
В исходящих звонках планируем вести человека по медицинскому кейсу: звонить сразу после вызова и уточнять, все ли прошло хорошо, связываться в середине процесса выздоровления и тогда, когда человек выздоровел. В случае необходимости давать клиенту поговорить с консультирующим врачом и быть уверенными, что все прошло хорошо.
Результат после смены интерфейса CRM
После внедрения нового интерфейса среднее время обработки входящего сообщения сократилось в два раза: с четырех до двух минут. Новый интерфейс системы позволяет быстрее обучать операторов, потому что в нем есть все необходимые подсказки и значительная часть информации заполняется автоматически. Система подсказывает оператору колл-центра, что нужно спросить, и ускоряет его работу.
Помимо этого, после внедрения нового интерфейса CRM нам удалось повысить качество обработки запросов за счет максимальной автоматизации всех процессов.
Показатели колл-центра Doc+ за последние 3 месяца:
Разговор. Количественные показатели.
Мы пропускаем в среднем 16 звонков в день. По пропущенным вызовам операторы перезванивают в течение 5 минут, для этого у нас есть отдельная очередь исходящих.
- Процент пропущенных звонков (LCR) — 6%
- Средняя скорость ответа (ASA) — 5.84 cек.
- Среднее время разговора (AHT) — 02:13 сек.
Разговор. Качественные показатели.
Мы прослушиваем разговоры с клиентами, и в динамике все операторы увеличили свой грейд.
Чат. Количественные показатели.
Скорость ответа в чате, накопительно (последующая цифра включает в себя предыдущую):
- в течение 15 секунд — 22.42%
- в течение 30 секунд — 44.4%
- в течение 1 минуты — 69.42%
- в течение 5 минут — 94.44%
Для сообщений:
- оператор — 23.74%
- врач — 15.45%
- личный врач — 3.18%
- клиент — 57.63%
Распределение общения с клиентами по каналам:
- в чатах — 56,5%
- по телефону — 43,5%
Статья интересная. Вы старались увеличить количество обрабатываемых звонков или разгрузить операторов?
Эдуард, и то и другое. У нас стало больше клиентов и обращений, поэтому мы решили автоматизировать работу операторов колл-центра по максимуму.
Самописная CRM всегда будет работать на порядок лучше и эффективнее чем готовая система. У нас много клиентов, которые заказывают разработку своей CRM. Мы разрабатываем индивидуальные CRM с 2009 года и с появлением битрикс и amo, клиентов у нас не стало меньше.
Стек хороший, только почему первый Ангуляр?
Все просто — на момент, когда разработка занималась проектом, второй Ангуляр был в бете.
Никогда не понимал, зачем писать с нуля, если можно допилить тиражное решение. Даже если подходит тиражное решение только на 50%- лучше дополнить и перекурочить его, чем писать все с нуля.
И пользуясь случаем - Манго - г...но! Последний раз провисел в ожидании ответа ТП ровно 35 минут!
Готовые crm имеют и модули загрузки чатов, и интеграцию с телефонией, и сценарии управления звонками.. А переписать диалоговые формы для увеличения юзабилити - не так уж и сложно. Часто бывает, что инициирует разработку с нуля IT отдел, потому что либо плохо знает рынок готовых продуктов, либо тупо хотят получить на освоение большой бюджет и увеличить себе штат, повысить вес.