В чём проблема?
Многие МУП вынуждены иметь дело с большим количеством задолженностей по коммунальным услугам. Так, порядка 60% должников, не оплачивают коммунальные услуги в срок, имея просрочку больше месяца. Чуть меньший процент тех, у кого долги по оплатам коммунальных услуг более 2-х месяцев. Людям из упомянутой категории нужно напомнить об оплате, отправить несколько уведомлений. Другие и вовсе палец о палец не ударят, пока не получат решение суда.
Как водится, в бухгалтерии МУП работает порядка 3-5 человек. Большая часть их рабочего времени тратится на первичный функционал: сбор показаний по счетчикам, оформление договоров, работа с личными данными, выставление счетов и пр. В установленные сроки с 20 по 25 число каждого месяца жильцам необходимо передать показания по приборам учета горячей и холодной воды, а контролёры должны затем весь этот массив данных обработать, чтобы корректно сформировать счета и выставить их клиентам в срок до 10 числа следующего месяца.
При этом помощник бухгалтера имеет очень ограниченный перечень подручных инструментов для информирования и воздействия на неплательщиков: электронные письма, переписка в мессенджерах. Разумеется, большинство должников не воспринимают подобные уведомления всерьез. Обзвонить, скажем, более 2 тыс. задолжников, мягко говоря, задача не для слабонервных. Тем более, в реальности этим может заниматься лишь один человек из бухгалтерии, так как остальные перегружены текущими обязанностями.
Как MCN Telecom помог бухгалтерии МУП разобраться с должниками?
Мы предложили решение «Голосовой робот» с функцией автоинформирования. Наш робот говорит на понятном языке, не обижается, не грубит, весьма терпеливый. Повысить зарплату не просит, в отпуске не нуждается. Оказалось, это как раз то, что нужно, хотя поначалу были возражения: «А что если люди начнут жаловаться и нас заставят прекратить автообзвон?!».
Сомнения быстро исчезли после того, как помощник бухгалтера лично поговорила с роботом во время тестового звонка и убедилась, что данное решение чуть ли не единственное в ее ситуации.
Небольшой бюджет для теста был согласован. Дело пошло. Опубликовали объявление для жильцов и начали информировать с помощью автообзвона. В качестве тестового периода запланировали три месяца.
Надежды главбуха:
- Хотелось бы, чтобы люди научились планировать свои платежи.
- Рассчитываем, что получится выстроить диалог с клиентом, и возможно люди после общения с голосовым роботом будут сами обращаться в бухгалтерию, чтобы скорректировать показания счетчиков, проконсультироваться по начислениям.
С какими трудностями столкнулись?
Несмотря на гибкость и простоту пользовательского интерфейса «Голосового помощника», у нашего клиента возникли сложности с настройкой из-за отсутствия опыта использования подобных решений. Проблему с обучением удаленно решили при помощи TeamViewer.
Настроили работу по алгоритмам:
- Робот должен поприветствовать человека и спросить, удобно ли ему сейчас разговаривать.
- Затем уведомить должника о наличии и сумме задолженности.
- Поинтересоваться, сможет ли он оплатить счет в течение отведенного срока. Разумеется, разговор не линейный, и от ответов собеседника зависит следующая реплика голосового помощника.
Кроме того, у клиента возникли сложности с самостоятельной обработкой результатов, поэтому мы решили помочь МУП и в этом. Каждый диалог был записан в виде текста, который анализировался по ключевым фразам. Далее провели экспертизу согласно бизнес-процессам и определили ключевые показатели для аналитики. Впоследствии на основании этих показателей разработали языковую модель и поведение робота. По итогу вся статистика была отправлена нашему заказчику в виде графиков.
Для аналитики мы выбрали следующие показатели:
— изменение количества должников в процентном соотношении.
— изменение объёма долга в %.
— процент должников, с которыми состоялся успешный диалог.
Успешный диалог подразумевает достижение конечной цели, например, подтверждение погашения платежа должником в течение пяти дней либо, в случае отказа, уведомление его о том, что организация может обратиться в суд. Если абонент дослушал и не бросил трубку раньше времени, диалог считается успешным.
Оправдались ли надежды главбуха?
В течение двух недель было совершено три обзвона (итерации), после которых общий объем долга снизился на 13%, при этом число должников уменьшилось на 56%. Столь весомая разница обусловлена тем, что гораздо проще замотивировать людей, чей долг сравнительно небольшой, в то время как «крупные» должники весьма неохотно оплачивают счета. Тем не менее, 1,5% «крупных» должников произвели оплату после разговора с роботом. Это жильцы, чья задолженность составляет более 6000 руб.
Следующим шагом после внесения корректировок в речевые модели голосового помощника доля успешных диалогов в конечном итоге составила около 90%. В целом, люди вполне спокойно общались с роботом. Большинство даже не осознавали, что разговаривают с искусственным интеллектом.
Тем не менее, 2,4% «крупных» должников произвели оплату после разговора с роботом В ТЕЧЕНИЕ МЕСЯЦА. Это жильцы, чья задолженность составляет более 6000 руб.
