Все на чувствах: почему живая служба поддержки пока выигрывает у роботов

Рынок чат-ботов каждый год увеличивается на 30%, и сейчас все больше компаний внедряют роботов в свою службу поддержки. Но несмотря на это, 86% пользователей предпочитают общаться с людьми. Дмитрий Мерзляков, руководитель службы поддержки иншуртех-компании «Манго» рассказал, почему роботы-ассистенты пока не смогут заменить живую службу особенно в сфере страхования.

Компаниям выгодно, когда клиенты, которые остались довольны качеством услуги, приводят новых — такой способ привлечения в разы дешевле, чем через другие каналы. Так, около 20% пользователей приходят в “Манго” по приглашению друзей. И живая эмпатичная служба поддержки — как раз один из способов создания пользовательского счастья. “Манго” обязательно поможет человеку, если у него что-то произойдет с квартирой, здоровьем или питомцем. Представьте: у клиента с потолка хлещет вода, он пишет в чат или звонит на горячую линию — и отвечает робот. Скорее всего, он останется недоволен, поскольку первое, что пользователь хочет получить — поддержку: чтобы ему подсказали, как быть в такой ситуации.

Роботы-ассистенты сегодня могут закрывать простые обращения. Они классно работают, к примеру, в службе доставки, где люди задают простые вопросы из разряда “где моя пицца”. И пусть некоторые роботы пытаются шутить, у них нет эмоций, поэтому в сложных ситуациях, когда что-то случается с имуществом или здоровьем, людям нужна эмпатия, а не сухой разговор с неживым существом. В 2019 году эксперты выяснили, что 71% опрошенных американцев, скорее всего, не будут пользоваться услугами компании, если у нее нет живой службы поддержки. И лишь 31% верят, что чат-боты действительно могут улучшить пользовательский опыт. Кроме того, роботы-ассистенты — не самая дешевая история. Время, которое потребуется на его обучение — бесценно. А учитывая, что на первых порах чат-бот будет работать не очень гладко, клиенты могут остаться недовольны обслуживанием.

Тем не менее, компаниям не стоит полностью отказываться от автоматизации и чат-ботов. По нашим расчетам, робот в страховании может закрывать до 30-40% всех обращений. В основном это базовые вопросы из разряда “как изменить лимиты подписки”, “как внести изменения в договор”, “как я могу получить кэшбэк”, “где найти реферальный код” и т.д. Во всех остальных случаях, особенно сложных, однозначно должен помогать человек.

Для стажеров, у которых еще не было опыта в службе поддержки, существуют специальные мануалы: скрипты, инструкции и т.д. Человек около одного-двух дней их читает, а также знакомится с разными ситуациями. Затем он начинает работать с клиентами, где первые две недели под руководством наставника отвечает сначала на простые запросы, а со временем — на более сложные. Конечно, скрипты и мануалы полезны, но, исходя из нашего опыта, стажеры учатся лучше всего именно на реальных кейсах, то есть когда общаются непосредственно с клиентами.

Конечно, роботу можно дать те же самые скрипты, обучить его, вопрос в том, сколько на это уйдет времени и денег. Сфера страхования — достаточно специфическая, чтобы чат-бот “понял” особенности за два дня. Более того, двух одинаковых ситуаций не бывает, и робот может просто растеряться и принять неверное решение. А для того, чтобы создать бота на основе машинного обучения, нейронным сетям нужно скормить тысячи кейсов, но и в этом случае вероятность корректного ответа будет ниже, чем у живого человека.

Для работы в сфере страхования нужно знать законы и разбираться в подобной юридической истории. Например, если мы говорим про иншуринг квартир, вы должны примерно понимать, как производится расчёт в случае тех или иных событий. Конечно, у нас есть более погруженные коллеги и партнеры которые занимаются сложными кейсами — это серьезные происшествия с квартирами и домами.

Кроме того, в страховании нужен медицинский диплом, если это касается иншуринга животных и людей. У нас в штате есть практикующие ветеринары, которые рассматривают обращения. У них есть постоянные клиенты, которых они принимают в выходные дни — до “Манго” они долгое время работали в ветеринарных клиниках. Также, у сотрудника, который рассматривает обращения по несчастным случаям, тоже должно быть медицинское образование.

Решения о выплатах всегда принимаются строго в соответствии с правилами страхования — за это отвечают опытные сотрудники. Разумеется, мы всегда стараемся разобраться в случившемся и помочь, даже в самой в нестандартной ситуации. Но к сожалению, как бы нам ни нравился человек, как бы мы ему ни сочувствовали в его ситуации, есть случаи в которых мы не можем оказать помощь и это важно объяснить человеку максимально понятно. Проблема с роботами, в том числе на основе machine learning, также заключается в том, что они могут знать какие-то стандартные ситуации и помогают исключительно по скрипту — но двух одинаковых ситуаций практически не бывает. Бот может неправильно понять и прийти к неверному заключению. Например, у человека из-за износа трубы случилась авария и залив, но износ оборудования — скорее исключение, и робот банально откажет в выплате. Поэтому в таких ситуациях решение принимает человек, учитывая контекст произошедшего.

Мы уже рассказали, что, когда произошел страховой случай, нужна живая качественная поддержка, которая выслушает и успокоит. С банками ситуация идентичная. Например, вы хотите открыть брокерский счет на ₽10 млн, и учитывая такую огромную сумму и риски, вы отдадите предпочтение живому сотруднику клиентской службы, а не роботу-ассистенту. Но, тем не менее, банки сейчас стараются с головой уходить в автоматизацию, внедряя ботов и голосовых помощников. Конечно, объем бизнеса в таких организациях огромный, и расходы на живую поддержку будут заоблачные.

Негатив может сойти на нет, когда клиент чувствует, что сотрудник действительно заинтересован в решении проблемы. При этом живая служба поддержки не должна говорить на непонятном юридическом языке и не должна писать отписки. Важно чтобы один и тот же специалист вел одного клиента и мог ему понятными словами объяснить все тонкости финансового продукта.

У нас есть много интересных примеров, как специалисты службы поддержки помогли клиентам в нестандартной ситуации. Расскажем о трех из них:

Кейс 1. Нам часто приходили запросы о том, что было бы здорово добавить больше не страховой ценности для владельцев страховки для домашних животных. На это обратил внимание сотрудник службы поддержки, договорился с маркетологом и они организовали рассылку самых полезных книг о собаках и кошках — клиенты были в восторге. Так внимательность и желание помочь позволили создать новую ценность и порадовать пользователей.

Кейс 2. Мужчина поторопился с выбором страховки и хотел отказаться от услуг “Манго”, поскольку уже оформил страховку в другой компании. Специалист очень подробно объяснил клиенту, как отказаться от иншуринга и что нужно для этого сделать. Сотрудник не настаивал на том, чтобы сделать выбор в пользу “Манго”. Через несколько дней клиент написал, что расторг договор с другой компанией. Уверены, что главную роль в этом сыграла внимательность и готовность помочь.

Кейс 3. Одна из самых милых ситуаций на нашем опыте. Девушка хотела застраховать кота, а еще — песцов и норку. Специалист ей ответил, что, к сожалению, пока что застраховать можно только кошек и собак, и выслал промокод со скидкой на иншуринг кота на первый месяц. А еще поинтересовался, как они все вместе уживаются. Девушка ответила, что живут мирно и особых хлопот не доставляют — они совсем домашние, и поделилась ссылкой на инстраграм питомцев. Несмотря на то что песцов и норку застраховать не удалось, клиентка осталась довольна внимательностью сотрудника и периодически интересуется, когда появятся иншуринг-услуги и для необычных животных.

#tech #страхование #иншуринг #insurance #business