До 2020 года рынок труда был преимущественно локальный — сотрудники были привязаны к офису и выбирали компанию в своем регионе, мало кто был готов к переездам. Пандемия трансформировала рынок — сделала его глобальным и расширила границы для соискателей, многие начали работать на удаленке и выполнять свои обязанности из любой точки мира.
Это диктует новый стандарт работы с людьми: уже не получится, наняв и обучив сотрудников, ожидать, что они будут долго и сплоченно работать десятилетиями. Штат постоянно обновляется, и с каждым новым сотрудником в период его адаптации снижается эффективность работы отдела, а само обучение нового специалиста может занимать до нескольких месяцев в зависимости от сферы деятельности. В сферах, где быстрое обучение играет критическую роль для прибыльности бизнеса, например, в техподдержке, одним обучением «в полях» уже не обойтись, нужна правильная система работы с базой знаний и отлаженные бизнес-процессы.
Разберем подробнее техподдержку. На всех обучающих курсах заявляют, что это легкий старт в IT: начинаешь со специалиста технической поддержки и развиваешься дальше по карьерной лестнице. Но на самом деле, чтобы работать с конечным пользователем на уровне техподдержки, специалист должен знать продукт лучше всех в компании.
Чтобы обеспечить такой уровень знаний для нового сотрудника, компаниям приходится тщательно продумывать процессы онбординга.
Это касается:
В период адаптации ценными для сотрудника будут являться знания не только профессиональные, но еще и общекорпоративные. Так, в своей первый рабочий день сотруднику надо дать доступ на внутренний портал, где он увидит карту офиса, режим работы, сможет ознакомиться со структурой компании, изучить важные процессы, продуктовую линейку и так далее. Помимо того, что вся ценная информация должна содержатся в едином интерфейсе, в пределах одной базы, сайта или портала, она должна и своевременно предоставляться сотруднику.
Когда компания принимает человека на работу, ответственным сотрудникам ставятся задачи по выдаче техники, подготовке рабочего места, по проведению one-to-one встречи с руководителем и так далее. Эту стандартную цепочку последовательных операций не стоит оставлять в голове у одного HR-специалиста — лучше сформировать ее в автоматизированный бизнес-процесс с прописанными шагами и алгоритмами, запустить его, и он будет работать. Это значительно облегчит коммуникацию с сотрудником и приблизит время, когда он сможет приступить к своим непосредственным обязанностям.
В бизнес-процессе можно предусмотреть все стандартные шаги, но у человека рано или поздно все же появятся вопросы, требующие индивидуального решения. Предоставьте сотруднику единую точку входа — интуитивно-понятный путь, удобный канал, куда можно адресовать свое обращение.
В сервисно-ориентированных и внимательных к своим сотрудникам компаниях для такого общения существует единая корпоративная система, а каналы для обращений распределены по функциональным направлениям. То есть в экосистеме сотрудник обращается не просто адресно к определенному человеку, которого надо еще определить и найти в адресной книге, а в отдел бухгалтерии – одноименную линию, где обращение принимается в работу тем сотрудником, в чью зону ответственности входит конкретный запрос.
Данная организация коммуникаций лишает сотрудника дополнительного стресса, позволяет быстро получить ожидаемый результат без погружения в функциональные обязанности каждого отдельно сотрудника и долгого путешествия по кабинетам. Сотрудники профильного отдела, в свою очередь, могут варьировать свою загрузку, самостоятельно или автоматически распределять между собой задачи и меньше времени тратить на передачу друг другу неструктурированных запросов новичков.
Если говорить о самых автоматизированных компаниях, то вопрос онбординга решается при помощи различных ботов и коммуникации в мессенджерах. Сотрудник устраивается на работу, и ему сразу приходит SMS с логином и паролем от всех учетных систем и личных кабинетов. Все вопросы решаются через бота, а если ответа у него нет, бот сам, проанализировав суть запроса, переведет обратившегося к нему сотрудника на нужного специалиста. Специалист не потратит на ответы много времени, потому что перед ним будет конкретный узкий вопрос, а не цепочка разрозненных сообщений, к тому же часть распространенных и общих вопросов бот с легкостью закроет сам.
Часто сроки решения обращения прописываются в договоре между компанией и заказчиком. Как только компания-исполнитель не соблюдает срок — она попадает под штрафные санкции и вынуждена терять прибыль. Устранить очереди на линиях и повысить скорость ответа на обращения не всегда легко, потому что проблема может быть скрыта намного глубже и не показываться в метриках по загрузке линии или скорости ответа отдельного оператора.
Давайте проанализируем, когда человек обращается в техподдержку. Редко для того, чтобы сказать спасибо. Скорее всего, у клиента что-то сломалось, и он ждет, что ему оперативно помогут.
К сожалению, многие техподдержки до сих пор работают в духе: «Вот наш почтовый ящик, напишите. Срок обработки обращения – 10 дней». Через десять дней клиенту, возможно, ответят, а, может, и нет. И ему дальше придется пробираться сквозь непробиваемую стену, писать запросы в неизвестность и ожидать отклика. Такая картина наблюдается у разных компаний и проявляется в связи с рядом проблем. Например, банально из-за низких стандартов сервиса и отсутствия сервисной культуры в компании, или же из-за проблем с коммуникациями, которые не всегда определяются инструментами аналитики внутри внедренных help desk или service desk систем.
Рассмотрим пример нормальной сервисно-ориентированной компании, где техническая поддержка заинтересована как можно быстрее решать запросы клиента, но по разным обстоятельствам этого происходит.
На практике ситуация часто выглядит так: руководитель вводит показатели SLA по соблюдению сроков работы с обращением в техническую поддержку. Далее смотрит в системе и видит, что не соблюдаются SLA по определенному виду обращений. Первое, что он пытается с этим сделать, — набрать новых сотрудников, чтобы увеличить число операторов в линиях, где формируется очередь. Однако важно понимать, что метрики от этого не обязательно сдвинутся в положительную сторону, так как общая эффективность на этапе обучения новичков обычно снижается, да и проблема может крыться не в количестве ресурсов, а качестве выстроенных процессов.
Также среди возможных проблем могут быть и пиковые загрузки, связанные с сезонностью, со временем суток и вообще с чем угодно — например, продажей большой партии оборудования, когда клиенты одновременно начинают им пользоваться, или падением сервера, тогда в поддержку массово поступают запросы по работе системы. В таких ситуациях привлечение дополнительных сотрудников будет неверным шагом, а решение будет крыться в тщательном анализе причин пиков запросов и превентивная работа, направленная на их сглаживание.
Оптимальное решение для более точного определения узких мест в техподдержке — системы сквозного мониторинга, которые отслеживают и визуально подчеркивают пиковые моменты нагрузки. Это динамическая аналитика — руководителю отправляются оповещения о возрастающих запросах по определенной тематике или о том, что подходит срок обработки ряда обращений, требующих действий в офлайн. Так, у тимлида появляется возможность влиять на ситуацию не реактивно, когда уже все произошло и компания потеряла несколько миллионов рублей за невыполнение обязательств, а в момент, когда она еще может корректировать свои действия, тем самым поддерживая качество сервиса.
Техподдержка – сложный организм. Оператор сначала общается с клиентом, затем регистрирует запрос, если решить проблему клиента на месте не удалось. Дальше запрос попадает в смежные подразделения, и тут обычно проявляются подводные камни: может быть, к решению проблемы необходимо подключить дополнительные системы, а может, у клиента вообще закончился договор поддержки, и компания формально не должна оказывать услугу.
Таким образом, поддержка — это сквозной процесс, который следует контролировать на каждом шаге, а аналитика должна быть бесшовной. Не нужно отдельно отслеживать, успевает ли оператор отвечать за три минуты или нет, потому что это не дает клиенту ценности. Ценность для клиента – решенный запрос. Например, оператор линии Иванов быстро и корректно принял обращение, передал на согласование или в отдел разработки, и там этот запрос провисел 5 дней — персональный KPI Иванова в это время ползет вниз, хотя запрос на его стороне обработан и передан дальше. Когда же на каждом этапе стоит метрика, завязанная с предыдущей и со следующей, и все показатели собираются в одном месте, - это и есть бесшовная аналитика, которая дает реальное представление о работе системы.
Рано или поздно сотрудник технической поддержки становится некой базой знаний и на любой запрос уже сам дает типовой ответ, потому что сталкивался с подобными обращениями сотни раз и с первого взгляда понимает, в чем беда у клиента и что с этим делать. Но чтобы быстро обработать запрос, с которым оператор еще не сталкивался, ему нужно где-то найти информацию о том, как его обработать. Например, клиент говорит: «У меня проблема», – сотруднику нужно уточнить что-то, задать вопросы, чтобы однозначно идентифицировать, в каком месте у клиента болит. Этот стандартный набор вопросов и гипотезы о том, что это может быть, где-то нужно быстро найти. В компаниях с низким уровнем автоматизации таким источником информации будет в лучшем случае Вики, в худшем — документ или системная папка, в которую сотрудники поддержки заходят и осуществляют поиск по ключевому слову. Проблема кроется в том, что операторы, которые работают в компании не 20 лет, а второй месяц, будут тратить на поиски крайне много времени, а показатели решения обращений сильно падать.
Решить проблему оперативного поиска информации для обработки нестандартного обращения помогут разные инструменты интерактивных подсказок, которые сэкономят время операторов. В момент разговора прямо в интерфейсе интерактивная подсказка выдает оператору предполагаемый ответ. Таких предполагаемых ответов может быть несколько, и задача оператора — в интерфейсе отметить наиболее подходящий вариант. Это похоже на скрипты разговоров для операторов колл-центров, но в технической поддержке все намного сложнее: клиент может очень по-разному формулировать запрос, а ответ на этот запрос – скорее всего, не одна строка, а большая развернутая справка. Поэтому интерактивные подсказки (а также шаблоны ответов, автовставки статей и т.д.) позволяют оператору сильно экономить время.
Еще более высокий уровень техподдержки – работать с обращением клиента еще до того, как это обращение поступило. Например, если в облаке что-то сломалось, компания не ждет, пока ей об этом напишут 15 клиентов, а ее 15 операторов ответят им, что это регламентная работа и все нормально. Хорошая поддержка заранее оповещает клиентов о регламентных работах и возможных неудобствах.
Бывает, что по какой-то причине оповещение не дошло до человека (иногда компания не хочет светить недостатки и сбои), тогда ответ на запрос клиента должен делаться максимально быстро. Реализуется это следующим образом: когда клиент пишет в техподдержку о том, что у него недоступен один из сервисов, оператор видит ярко-красную надпись на портале (либо в интерактивной подсказке), что сервис, по которому у него запрос, в данный момент не работает в связи с определенной причиной, например, он сломался или на сервере проводятся работы. Экономия времени заключается в том, что оператор не идет в базу знаний и не ищет чек-лист, по которому нужно расспрашивать клиента, что он делал, как сервис стал недоступен и прочее. Он отправляет клиенту отбивку — «да, мы знаем, все сломалось, но мы сразу скажем, когда починим». Такая организация работы техподдержки строится на базе ресурсно-сервисной модели и бизнес-процессов, которые эту ресурсно-сервисную модель обслуживают, и интерактивных элементов интерфейса, которые позволяют оператору видеть актуальные статусы проблем на своем рабочем месте.
Клиенты привыкают к тому уровню сервиса, который видят наилучшим в своей повседневной жизни. Например, заказывая еду, сейчас нужно всего лишь зайти в приложение и нажать несколько кнопок, а дальше все произойдет автоматически: курьер напишет в мессенджер, если что-то пошло не так, придет сообщение о времени доставки, на почту отправится чек. Такую же простоту процесса интуитивно ожидают клиенты, обратившиеся в любую поддержку, рассчитывают, что с ними быстро свяжутся при возникновении проблемы, а запрашиваемая информация будет отправлена быстро и в удобном канале.
Таким образом, важно обеспечивать коммуникацию с клиентом там, где он привык ее получать. Если это какая-то legacy-система или клиенты старшего возраста, которым наверняка сложно общаться с ботом в Telegram — нужно обеспечить удобный инструмент, например, портал или электронную почту, где они смогут получить всю необходимую информацию по запросу. Через этот же канал компания оповестит клиентов, если что-либо пойдет не так.
Если речь о нише, где клиенты более молодые или более привержены технологиям — стандарт сервиса (в том числе технической поддержки) в том, чтобы клиенту не надо было никуда звонить или писать письма, достаточно нажать пару кнопок на мобильном телефоне и сразу получить ответ (желательно от бота).
Конечно, иногда это работает не так, как хотелось бы. Например, внедрена интерактивная система общения с чат-ботом, где бот недостаточно обучен и не справляется с запросом. Не забывайте, важно всегда оставлять клиенту возможность выйти на живого человека и поговорить с ним, в противном случае он уйдет от вас с нерешенной проблемой и негативными эмоциями, которые с радостью опишет в своем блоге в социальных сетях.
Каждая из перечисленных проблем может решаться с помощью функционала современных Service Desk систем. Помимо основных классов процессов по управлению обращениями, услугами, уровнем сервиса, знаниями и проблемами, хорошим дополнением этих систем станут инструменты для организации сквозной и омниканальной коммуникации и автоматического запуска бизнес-процессов. Предоставляя клиентам и сотрудникам удобное информационное поле для решения возникающих проблем, компании устранят львиную долю трудностей при организации технической поддержки.
Источник: https://globalcio.ru/discussion/29804/
Поделиться:
Весна — традиционное время обновлений. В этом квартале мы сфокусировались на двух задачах, которые особенно важны для ИТ-служб и сервисных подразделений: удобный и прозрачный учет активов, а также комфортная работа с обращениями без лишних действий и рутины.
Решение для управления корпоративными сервисами подтвердило соответствие рекомендациям ITIL.
Использование ИИ в Service Desk - уже не вопрос будущего, а наработанная практика. Наблюдая за решениями зарубежных вендоров и россиских коллег мы выделили несколько сценариев, которые обещают стать базовой функциональностью сервисных решений.