Алексей Рогожин, ОТП Банк: Персонализация начинается с понимания потребностей клиента

ОТП Банк и VOXYS трансформировали модель дистанционных продаж, объединив аутсорсинг, сегментацию клиентской базы, скоринг контактов и речевую аналитику. В результате уровень дозвона достиг 74%, а стоимость контакта снизилась в 2,5 раза.

Алексей, с какой бизнес-задачи началась трансформация дистанционных продаж ОТП Банка?

Перед нами стояла задача масштабировать дистанционные продажи и одновременно повышать их маржинальность. При этом было важно снижать затраты и увеличивать качество взаимодействия с клиентами.

Существовавшая модель требовала значительных внутренних ресурсов. Речь шла не только о содержании контактного центра, но и о постоянном подборе, обучении и адаптации сотрудников. Кроме того, такая система ограничивала наши возможности быстро увеличивать объем продаж и запускать новые продукты.

Поэтому нам требовалась более гибкая модель, которая позволяла бы оперативно масштабировать команду, быстрее покрывать клиентскую базу и принимать решения на основании данных.

Сотрудничество ОТП Банка и VOXYS началось еще в 2017 году. Как оно менялось со временем?

Вначале это был классический аутсорс-партнер: мы передавали партнеру определенный объем операционных задач. Однако по мере развития проекта стало понятно, что наибольший эффект дает не механическое выполнение функций, а совместное управление результатом.

Постепенно отношения переросли во взаимовыгодное партнерство. В его основе оказались три принципа: совместная ответственность, постоянный диалог и принятие решений на основе анализа данных.

VOXYS не просто предоставлял операторов. Мы совместно анализировали клиентскую базу, совершенствовали логику обзвона, корректировали сценарии коммуникации и искали способы повысить эффективность каждого контакта.

Почему для повышения эффективности было недостаточно просто увеличить команду или обновить материалы?

Увеличение численности команды само по себе не решает проблему. Если оператор продолжает работать с некачественно сегментированной базой, совершает большое количество нецелевых звонков или связывается с клиентом в неподходящий момент, дополнительные ресурсы не обеспечивают пропорционального роста продаж.

Информационные материалы тоже важны, но их эффективность зависит от того, насколько хорошо мы понимаем клиента. Один универсальный сценарий не может одинаково успешно работать для разных групп аудитории.

Поэтому мы объединили несколько компонентов: сегментацию базы, скоринг контактов, персонализированные сценарии, оптимизацию обзвона, обучение сотрудников и аналитику разговоров. Эффект возник именно благодаря их совместной работе.

Как была организована персонализация коммуникаций?

Банк усилил сегментацию клиентской базы и таргетирование с учетом поведенческих и финансовых параметров. Это позволило точнее определять готовность человека к диалогу и учитывать его потребности.

Мы ушли от массового обзвона, при котором всем клиентам предлагается одно и то же по одинаковому сценарию. Вместо этого стали выбирать релевантную модель коммуникации для каждого сегмента: определять приоритет контакта, адаптировать сценарий разговора и подбирать более подходящее предложение.

Персонализация в данном случае — это не просто обращение к человеку по имени. Это понимание того, насколько контакт уместен, какое предложение может быть востребовано и какой формат взаимодействия клиент предпочитает.

Какую роль в новой модели играет скоринг контактов?

Скоринг помогает определить, с какими клиентами стоит связываться в первую очередь. Его задача — повысить вероятность того, что человек ответит на звонок и будет готов обсуждать предложение.

Вместо равномерной обработки всей базы мы получили возможность устанавливать приоритеты. Одновременно применялась фильтрация: в частности, исключались повторные попытки, которые ранее не давали результата. Благодаря этому операторы могли уделять больше времени перспективным контактам, а количество нецелевых звонков сокращалось.

Такой подход повышает эффективность не за счет увеличения интенсивности обзвона, а за счет более точной работы с базой.

Какие функции в проекте выполняют аналитические инструменты, а какие остаются у операторов?

Технологии помогают анализировать данные, приоритезировать контакты, оценивать разговоры и находить закономерности. Но непосредственную коммуникацию с клиентом ведет оператор.

Скоринг позволяет определить очередность обработки контактов. Оптимизированная логика обзвона помогает эффективнее использовать рабочее время. Речевая аналитика анализирует состоявшиеся диалоги и показывает, какие элементы сценария работают, где возникают сложности и по каким причинам клиенты отказываются от предложения.

При этом задача оператора — услышать клиента, понять контекст разговора, корректно представить продукт и выстроить доверительную коммуникацию. Мы не противопоставляем человека технологиям. Наоборот, технологии должны помогать сотруднику принимать более точные решения.

Как в проекте используется искусственный интеллект?

Искусственный интеллект используется прежде всего в речевой аналитике. Система дает возможность анализировать 100% диалогов, а не небольшую выборку разговоров, которую специалисты могли бы проверить вручную.

Это принципиально меняет работу с качеством. Мы быстрее видим системные отклонения, типичные причины отказов, неудачные формулировки и вопросы клиентов, которые раньше могли оставаться незамеченными.

На основании этих данных можно оперативно корректировать информационные материалы, уточнять продуктовые предложения и определять темы для дополнительного обучения сотрудников. В результате аналитика становится не итоговым отчетом, а инструментом ежедневного управления продажами и клиентским опытом.

Насколько быстро результаты анализа превращаются в практические изменения?

Один из важных результатов проекта — возможность получать обратную связь по новым продуктам в течение одного дня. Это существенно сокращает цикл доработки предложений.

Когда запускается новый продукт или меняется сценарий, нам не нужно долго ждать результатов выборочного контроля. Мы можем увидеть реакцию клиентов на основе всего массива разговоров, определить повторяющиеся вопросы и возражения, а затем быстро скорректировать коммуникацию.

Это влияет не только на работу контактного центра. Обратная связь из диалогов помогает оценивать релевантность самого продукта и уточнять его позиционирование.

Как переход от массового обзвона к персонализированной модели отразился на клиентском опыте?

Для клиента важно не количество контактов, а их уместность. Массовый обзвон часто создает негативный опыт: человек получает предложение, которое ему неинтересно, или сталкивается с повторными попытками связаться с ним, несмотря на отсутствие готовности к разговору.

Новая модель позволила сократить количество таких контактов. Мы стали учитывать вероятность ответа, потребности клиента и его готовность обсуждать предложение.

Кроме того, была выстроена кросс канальная контактная политика. Если клиент отказывается от голосового общения, взаимодействие может быть переведено в альтернативный канал. Это делает коммуникацию более корректной и помогает сохранять доверие.

Какие результаты показала новая модель с точки зрения дозвона и продаж?

Уровень дозвона вырос на 40% и достиг 74%. Это результат комплексной работы: оптимизации логики обзвона, скоринга контактов, фильтрации базы и исключения повторных неэффективных попыток.

Сквозная конверсия продаж увеличилась в шесть раз. Такой рост нельзя связать только с одним инструментом. На него повлияли более точная сегментация, персонализация предложений, приоритезация контактов, развитие сценариев и повышение качества работы операторов.

Как изменились экономические показатели проекта?

Стоимость контакта снизилась в 2,5 раза. При дальнейшем масштабировании мы смогли дополнительно сократить ее еще на 15%.

Здесь важны несколько факторов. Мы уменьшили долю нецелевых и нерезультативных звонков, повысили скорость обработки базы и стали эффективнее распределять ресурсы. Оператор тратит больше времени на контакты, которые с высокой вероятностью приведут к содержательному разговору.

Кроме того, затраты на подбор и обучение персонала сократились на 60%. Для масштабного телемаркетингового проекта это существенный результат.

При этом команда выросла в четыре раза. Как удалось сохранить качество?

Масштабирование команды всегда связано с риском снижения качества: увеличивается количество новичков, растет нагрузка на обучение и усложняется контроль единых стандартов.

Для решения этой задачи мы использовали инструменты массового подбора и обучения, проводили регулярные воркшопы и калибровочные сессии. Большое значение имела обратная связь от операторов. Именно они ежедневно общаются с клиентами и могут первыми заметить, какие формулировки вызывают вопросы, какие предложения воспринимаются лучше и где сценарий требует доработки.

Речевая аналитика позволила контролировать не выборочные разговоры, а 100% диалогов. Благодаря этому при четырехкратном росте команды удалось сохранить качество работы.

Как измерялось качество диалогов?

В рамках проекта качество оценивалось по 20-балльной шкале. Итоговый показатель вырос с 12,5 до 18,8 балла.

Для нас важно было не только выполнение формальных требований, но и то, насколько корректно оператор выявляет потребность, представляет предложение, работает с вопросами клиента и соблюдает контактную политику.

Анализ полного массива разговоров позволил видеть объективную картину и быстрее реагировать на отклонения. На основании аналитики мы могли обновлять сценарии, корректировать обучение и проводить адресную работу с сотрудниками.

С какими сложностями вы столкнулись при реализации проекта?

Одним из наиболее серьезных вызовов стал рост оттока операторов. Это характерная проблема для крупных телемаркетинговых проектов, но в нашем случае она начала влиять на скорость обработки клиентской базы.

Потребовались совместные оперативные действия. Банк перераспределил базы и скорректировал сроки их обработки. VOXYS усилил подбор персонала и временно перевел на проект ресурсы с других направлений.

Благодаря согласованным решениям удалось в короткие сроки восстановить темпы работы без снижения качества дистанционного обслуживания.

Что помогло быстро справиться с этой ситуацией?

Ключевую роль сыграла совместная ответственность. В классической модели заказчик мог бы предъявить подрядчику требования по соблюдению показателей, а подрядчик — объяснять отклонения ситуацией на рынке труда. Такой подход не помогает быстро решить проблему.

Мы рассматривали показатели проекта как общую ответственность. Поэтому обе стороны одновременно скорректировали свои процессы: банк изменил порядок работы с базами, а партнер усилил подбор и перераспределил ресурсы.

Это хороший пример того, чем стратегическое партнерство отличается от обычного взаимодействия заказчика и исполнителя.

Какой главный управленческий вывод вы сделали по итогам проекта?

Результат появляется, когда данные, технологии, процессы и люди работают как единая система. Не менее важна готовность партнеров открыто обсуждать проблемы и совместно отвечать за результат.

В нашем случае это позволило сформировать устойчивый канал продаж, повысить эффективность работы с клиентской базой и масштабировать проект без пропорционального роста затрат.