TP Echo: инструмент для Yves Rocher, который ускорил обработку отзывов на маркетплейсах в два раза
Исходные данные, описание задачи:
Почему у Yves Rocher возник запрос на разработку инструмента по обработке пользовательских отзывов на маркетплейсах? Потому что работа с ними напоминала «чёрный ящик». У команды не было инструментов, которые позволяли бы видеть полную картину: не велась статистика, отсутствовала аналитика, не было возможности оценить объём и содержание обращений.
Операторы вручную обрабатывали до 20 000 отзывов в год. Сообщения были однотипными, размазанными по десяткам страниц, нужные реплики приходилось искать вручную.
Процесс распределения задач между сотрудниками был неформальным: приходилось договариваться, кто и что берёт в работу. Это приводило к неравномерной нагрузке и снижению эффективности.
Существовала и проблема с приоритизацией: команда не могла отслеживать отзывы по каналам, типам или тональности, чтобы быстрее реагировать на критические ситуации.
Для отчётности операторы копировали отзывы в таблицы, вносили туда ответы, а затем вручную переносили их обратно в интерфейс площадок. На каждый отзыв уходило от 4 до 6 минут. При сбоях в таблицах или на стороне маркетплейса — ещё больше. В итоге пользователи не всегда получали ответ оперативно.
Наконец, процесс был уязвим с точки зрения безопасности — сотрудники работали через личные аккаунты брендов на сторонних платформах, что создавало риск несанкционированного доступа.
Зная, что большинство людей перед покупкой читает отзывы и ответы компаний, т. е. что скорость и качество ответов влияют на лояльность покупателей к бренду, мы трансформировали описанные проблемы в задачи и принялись их решать.
Почему у Yves Rocher возник запрос на разработку инструмента по обработке пользовательских отзывов на маркетплейсах? Потому что работа с ними напоминала «чёрный ящик». У команды не было инструментов, которые позволяли бы видеть полную картину: не велась статистика, отсутствовала аналитика, не было возможности оценить объём и содержание обращений.
Операторы вручную обрабатывали до 20 000 отзывов в год. Сообщения были однотипными, размазанными по десяткам страниц, нужные реплики приходилось искать вручную.
Процесс распределения задач между сотрудниками был неформальным: приходилось договариваться, кто и что берёт в работу. Это приводило к неравномерной нагрузке и снижению эффективности.
Существовала и проблема с приоритизацией: команда не могла отслеживать отзывы по каналам, типам или тональности, чтобы быстрее реагировать на критические ситуации.
Для отчётности операторы копировали отзывы в таблицы, вносили туда ответы, а затем вручную переносили их обратно в интерфейс площадок. На каждый отзыв уходило от 4 до 6 минут. При сбоях в таблицах или на стороне маркетплейса — ещё больше. В итоге пользователи не всегда получали ответ оперативно.
Наконец, процесс был уязвим с точки зрения безопасности — сотрудники работали через личные аккаунты брендов на сторонних платформах, что создавало риск несанкционированного доступа.
Зная, что большинство людей перед покупкой читает отзывы и ответы компаний, т. е. что скорость и качество ответов влияют на лояльность покупателей к бренду, мы трансформировали описанные проблемы в задачи и принялись их решать.
КЕЙС 8
Описание кейса / решения
На проекте Yves Rocher команда TP (Teleperformance) полноценно запустила TP Echo в январе 2024 года, и инструмент успешно работает до сих пор. Сейчас мы тестируем на проекте автоответы, речевую аналитику и возможности генеративного ИИ.
Когда мы решили автоматизировать работу с отзывами, главной трудностью оказалось отсутствие нужных API на маркетплейсах. Потребовалось найти иное решение — им стала роботизация (RPA). Благодаря ей TP Echo поддерживает работу с любой онлайн-площадкой, так что сложная разработка API-интерфейсов не требуется.
Раньше операторы, супервайзеры и менеджеры контроля качества на проекте Yves Rocher всё делали вручную. TP Echo максимально автоматизировал процесс. Теперь робот собирает и загружает неотвеченные отзывы с площадок в единое окно инструмента. Супервайзер в пару кликов приоритизирует отзывы по площадкам и тональности согласно заранее заданным параметрам, назначает выбранный скилсет операторам. Операторы в едином окне готовят ответы на отзывы, нажимают кнопку «Опубликовать», а робот «забирает» эти ответы из очереди и самостоятельно размещает их на площадках. Это существенно снизило рутинную нагрузку и дало операторам больше времени на вдумчивый и эмпатичный контакт с клиентами.
Также TP Echo записывает все действия с отзывами в подсистему репортинга. Мы внедрили в инструмент возможность получать историческую и риал-тайм отчетность и отслеживать выполнение KPI как по одному сотруднику, так и по команде в целом, чтобы прогнозировать объемы и эффективно управлять загрузкой операторов.
Чтобы повысить информационную безопасность, мы разместили TP Echo во внутреннем контуре: теперь агентам не нужно заходить в личные кабинеты маркетплейсов.
Сроки реализации
08.01.2024 — настоящее время
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Благодаря TP Echo операторы на проекте Yves Rocher эффективнее используют рабочие часы: среднее время обработки отзыва сократилось с 253 до 117 секунд. Также нам удалось выйти на уровень сервиса выше 98%. TP Echo косвенно влияет на индекс лояльности потребителя: NPS держится стабильно выше 60% на проектах с внедренным инструментом.
Адекватный уровень загрузки положительно повлиял на операционную эффективность и помог снизить затраты на обслуживание клиентов. С TP Echo мы с Заказчиками экономим более 10 млн рублей в год: примерно 80% экономии приходится на них и 20% — на нас.
Пользователи и бизнес получили своевременные ответы: например, на Wildberries на вопросы клиентов мы отвечаем менее, чем за 24 часа, а на 95% отзывов — менее, чем за 72 часа. За счет высокой скорости ответов мы не только улучшаем качество взаимодействия с клиентами, но и поддерживаем высокий уровень вовлеченности бренда на странице товара, за счет чего карточки держатся на высоких позициях в поиске и обеспечивают высокий уровень продаж.
Инструмент стал основой единого центра компетенций, важным источником данных для экспертизы и продуктовых инсайтов, цель которых — улучшить взаимодействия с клиентом. И все это без бесконечных зависающих от переполнения памяти табличек.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы полностью пересмотрели подход к работе с отзывами на маркетплейсах. Взяли лучшие практики из контактного центра, в том числе на проекте Yves Rocher, и адаптировали их под новый канал — маркетплейсы.
На рынке существовало только одно централизованное решение для работы с отзывами на этих платформах, но оно не соответствовало нашим стандартам: слабая отчётность, трудности с интеграцией в другие системы.
В результате мы разработали собственный инструмент, который органично вписался в экосистему клиентского сервиса Yves Rocher. Это позволило не только повысить качество работы с отзывами, но и снизить затраты за счёт оптимизации процессов и создания потенциала для дальнейшего масштабирования.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Изначально мы разрабатывали TP Echo под один проект с его запросами и ожиданиями. Но во время работы над ним мы уже планировали его масштабирование и поэтому заложили в него возможность кастомизации под потребности разных клиентов, а также использовали роботизацию вместо более сложных решений на основе API. Можно выбрать логику обработки, подходящие клиенту данные в репортинге и подключать любые сайты: Wildberries, Ozon, «Яндекс Маркет», «Детский мир», «Мегамаркет», «М-Видео-Эльдорадо», DNS, «Отзовик» и другие маркетплейсы, отзовики и сайты онлайн-магазинов, где пользователи оставляют отзывы.
TP Echo гибко настраивается под задачи проекта в интерфейсной части и в бэкенде, где можно выбрать как логику обработки по тональности и площадкам, так и подходящие клиенту данные в отчётности.
Мы создали TP Echo для бизнеса, которому не все равно, что пишут его покупатели в отзывах.
На проекте Yves Rocher команда TP (Teleperformance) полноценно запустила TP Echo в январе 2024 года, и инструмент успешно работает до сих пор. Сейчас мы тестируем на проекте автоответы, речевую аналитику и возможности генеративного ИИ.
Когда мы решили автоматизировать работу с отзывами, главной трудностью оказалось отсутствие нужных API на маркетплейсах. Потребовалось найти иное решение — им стала роботизация (RPA). Благодаря ей TP Echo поддерживает работу с любой онлайн-площадкой, так что сложная разработка API-интерфейсов не требуется.
Раньше операторы, супервайзеры и менеджеры контроля качества на проекте Yves Rocher всё делали вручную. TP Echo максимально автоматизировал процесс. Теперь робот собирает и загружает неотвеченные отзывы с площадок в единое окно инструмента. Супервайзер в пару кликов приоритизирует отзывы по площадкам и тональности согласно заранее заданным параметрам, назначает выбранный скилсет операторам. Операторы в едином окне готовят ответы на отзывы, нажимают кнопку «Опубликовать», а робот «забирает» эти ответы из очереди и самостоятельно размещает их на площадках. Это существенно снизило рутинную нагрузку и дало операторам больше времени на вдумчивый и эмпатичный контакт с клиентами.
Также TP Echo записывает все действия с отзывами в подсистему репортинга. Мы внедрили в инструмент возможность получать историческую и риал-тайм отчетность и отслеживать выполнение KPI как по одному сотруднику, так и по команде в целом, чтобы прогнозировать объемы и эффективно управлять загрузкой операторов.
Чтобы повысить информационную безопасность, мы разместили TP Echo во внутреннем контуре: теперь агентам не нужно заходить в личные кабинеты маркетплейсов.
Сроки реализации
08.01.2024 — настоящее время
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Благодаря TP Echo операторы на проекте Yves Rocher эффективнее используют рабочие часы: среднее время обработки отзыва сократилось с 253 до 117 секунд. Также нам удалось выйти на уровень сервиса выше 98%. TP Echo косвенно влияет на индекс лояльности потребителя: NPS держится стабильно выше 60% на проектах с внедренным инструментом.
Адекватный уровень загрузки положительно повлиял на операционную эффективность и помог снизить затраты на обслуживание клиентов. С TP Echo мы с Заказчиками экономим более 10 млн рублей в год: примерно 80% экономии приходится на них и 20% — на нас.
Пользователи и бизнес получили своевременные ответы: например, на Wildberries на вопросы клиентов мы отвечаем менее, чем за 24 часа, а на 95% отзывов — менее, чем за 72 часа. За счет высокой скорости ответов мы не только улучшаем качество взаимодействия с клиентами, но и поддерживаем высокий уровень вовлеченности бренда на странице товара, за счет чего карточки держатся на высоких позициях в поиске и обеспечивают высокий уровень продаж.
Инструмент стал основой единого центра компетенций, важным источником данных для экспертизы и продуктовых инсайтов, цель которых — улучшить взаимодействия с клиентом. И все это без бесконечных зависающих от переполнения памяти табличек.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы полностью пересмотрели подход к работе с отзывами на маркетплейсах. Взяли лучшие практики из контактного центра, в том числе на проекте Yves Rocher, и адаптировали их под новый канал — маркетплейсы.
На рынке существовало только одно централизованное решение для работы с отзывами на этих платформах, но оно не соответствовало нашим стандартам: слабая отчётность, трудности с интеграцией в другие системы.
В результате мы разработали собственный инструмент, который органично вписался в экосистему клиентского сервиса Yves Rocher. Это позволило не только повысить качество работы с отзывами, но и снизить затраты за счёт оптимизации процессов и создания потенциала для дальнейшего масштабирования.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Изначально мы разрабатывали TP Echo под один проект с его запросами и ожиданиями. Но во время работы над ним мы уже планировали его масштабирование и поэтому заложили в него возможность кастомизации под потребности разных клиентов, а также использовали роботизацию вместо более сложных решений на основе API. Можно выбрать логику обработки, подходящие клиенту данные в репортинге и подключать любые сайты: Wildberries, Ozon, «Яндекс Маркет», «Детский мир», «Мегамаркет», «М-Видео-Эльдорадо», DNS, «Отзовик» и другие маркетплейсы, отзовики и сайты онлайн-магазинов, где пользователи оставляют отзывы.
TP Echo гибко настраивается под задачи проекта в интерфейсной части и в бэкенде, где можно выбрать как логику обработки по тональности и площадкам, так и подходящие клиенту данные в отчётности.
Мы создали TP Echo для бизнеса, которому не все равно, что пишут его покупатели в отзывах.
Результат
Среднее время обработки отзывов на маркетплейсах сократилось в 2 раза: с 4−6 до 2−3 минут
Описание кейса / решения
На проекте Yves Rocher команда TP (Teleperformance) полноценно запустила TP Echo в январе 2024 года, и инструмент успешно работает до сих пор. Сейчас мы тестируем на проекте автоответы, речевую аналитику и возможности генеративного ИИ.
Когда мы решили автоматизировать работу с отзывами, главной трудностью оказалось отсутствие нужных API на маркетплейсах. Потребовалось найти иное решение — им стала роботизация (RPA). Благодаря ей TP Echo поддерживает работу с любой онлайн-площадкой, так что сложная разработка API-интерфейсов не требуется.
Раньше операторы, супервайзеры и менеджеры контроля качества на проекте Yves Rocher всё делали вручную. TP Echo максимально автоматизировал процесс. Теперь робот собирает и загружает неотвеченные отзывы с площадок в единое окно инструмента. Супервайзер в пару кликов приоритизирует отзывы по площадкам и тональности согласно заранее заданным параметрам, назначает выбранный скилсет операторам. Операторы в едином окне готовят ответы на отзывы, нажимают кнопку «Опубликовать», а робот «забирает» эти ответы из очереди и самостоятельно размещает их на площадках. Это существенно снизило рутинную нагрузку и дало операторам больше времени на вдумчивый и эмпатичный контакт с клиентами.
Также TP Echo записывает все действия с отзывами в подсистему репортинга. Мы внедрили в инструмент возможность получать историческую и риал-тайм отчетность и отслеживать выполнение KPI как по одному сотруднику, так и по команде в целом, чтобы прогнозировать объемы и эффективно управлять загрузкой операторов.
Чтобы повысить информационную безопасность, мы разместили TP Echo во внутреннем контуре: теперь агентам не нужно заходить в личные кабинеты маркетплейсов.
Сроки реализации
08.01.2024 — настоящее время
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Благодаря TP Echo операторы на проекте Yves Rocher эффективнее используют рабочие часы: среднее время обработки отзыва сократилось с 253 до 117 секунд. Также нам удалось выйти на уровень сервиса выше 98%. TP Echo косвенно влияет на индекс лояльности потребителя: NPS держится стабильно выше 60% на проектах с внедренным инструментом.
Адекватный уровень загрузки положительно повлиял на операционную эффективность и помог снизить затраты на обслуживание клиентов. С TP Echo мы с Заказчиками экономим более 10 млн рублей в год: примерно 80% экономии приходится на них и 20% — на нас.
Пользователи и бизнес получили своевременные ответы: например, на Wildberries на вопросы клиентов мы отвечаем менее, чем за 24 часа, а на 95% отзывов — менее, чем за 72 часа. За счет высокой скорости ответов мы не только улучшаем качество взаимодействия с клиентами, но и поддерживаем высокий уровень вовлеченности бренда на странице товара, за счет чего карточки держатся на высоких позициях в поиске и обеспечивают высокий уровень продаж.
Инструмент стал основой единого центра компетенций, важным источником данных для экспертизы и продуктовых инсайтов, цель которых — улучшить взаимодействия с клиентом. И все это без бесконечных зависающих от переполнения памяти табличек.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы полностью пересмотрели подход к работе с отзывами на маркетплейсах. Взяли лучшие практики из контактного центра, в том числе на проекте Yves Rocher, и адаптировали их под новый канал — маркетплейсы.
На рынке существовало только одно централизованное решение для работы с отзывами на этих платформах, но оно не соответствовало нашим стандартам: слабая отчётность, трудности с интеграцией в другие системы.
В результате мы разработали собственный инструмент, который органично вписался в экосистему клиентского сервиса Yves Rocher. Это позволило не только повысить качество работы с отзывами, но и снизить затраты за счёт оптимизации процессов и создания потенциала для дальнейшего масштабирования.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Изначально мы разрабатывали TP Echo под один проект с его запросами и ожиданиями. Но во время работы над ним мы уже планировали его масштабирование и поэтому заложили в него возможность кастомизации под потребности разных клиентов, а также использовали роботизацию вместо более сложных решений на основе API. Можно выбрать логику обработки, подходящие клиенту данные в репортинге и подключать любые сайты: Wildberries, Ozon, «Яндекс Маркет», «Детский мир», «Мегамаркет», «М-Видео-Эльдорадо», DNS, «Отзовик» и другие маркетплейсы, отзовики и сайты онлайн-магазинов, где пользователи оставляют отзывы.
TP Echo гибко настраивается под задачи проекта в интерфейсной части и в бэкенде, где можно выбрать как логику обработки по тональности и площадкам, так и подходящие клиенту данные в отчётности.
Мы создали TP Echo для бизнеса, которому не все равно, что пишут его покупатели в отзывах.
На проекте Yves Rocher команда TP (Teleperformance) полноценно запустила TP Echo в январе 2024 года, и инструмент успешно работает до сих пор. Сейчас мы тестируем на проекте автоответы, речевую аналитику и возможности генеративного ИИ.
Когда мы решили автоматизировать работу с отзывами, главной трудностью оказалось отсутствие нужных API на маркетплейсах. Потребовалось найти иное решение — им стала роботизация (RPA). Благодаря ей TP Echo поддерживает работу с любой онлайн-площадкой, так что сложная разработка API-интерфейсов не требуется.
Раньше операторы, супервайзеры и менеджеры контроля качества на проекте Yves Rocher всё делали вручную. TP Echo максимально автоматизировал процесс. Теперь робот собирает и загружает неотвеченные отзывы с площадок в единое окно инструмента. Супервайзер в пару кликов приоритизирует отзывы по площадкам и тональности согласно заранее заданным параметрам, назначает выбранный скилсет операторам. Операторы в едином окне готовят ответы на отзывы, нажимают кнопку «Опубликовать», а робот «забирает» эти ответы из очереди и самостоятельно размещает их на площадках. Это существенно снизило рутинную нагрузку и дало операторам больше времени на вдумчивый и эмпатичный контакт с клиентами.
Также TP Echo записывает все действия с отзывами в подсистему репортинга. Мы внедрили в инструмент возможность получать историческую и риал-тайм отчетность и отслеживать выполнение KPI как по одному сотруднику, так и по команде в целом, чтобы прогнозировать объемы и эффективно управлять загрузкой операторов.
Чтобы повысить информационную безопасность, мы разместили TP Echo во внутреннем контуре: теперь агентам не нужно заходить в личные кабинеты маркетплейсов.
Сроки реализации
08.01.2024 — настоящее время
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Благодаря TP Echo операторы на проекте Yves Rocher эффективнее используют рабочие часы: среднее время обработки отзыва сократилось с 253 до 117 секунд. Также нам удалось выйти на уровень сервиса выше 98%. TP Echo косвенно влияет на индекс лояльности потребителя: NPS держится стабильно выше 60% на проектах с внедренным инструментом.
Адекватный уровень загрузки положительно повлиял на операционную эффективность и помог снизить затраты на обслуживание клиентов. С TP Echo мы с Заказчиками экономим более 10 млн рублей в год: примерно 80% экономии приходится на них и 20% — на нас.
Пользователи и бизнес получили своевременные ответы: например, на Wildberries на вопросы клиентов мы отвечаем менее, чем за 24 часа, а на 95% отзывов — менее, чем за 72 часа. За счет высокой скорости ответов мы не только улучшаем качество взаимодействия с клиентами, но и поддерживаем высокий уровень вовлеченности бренда на странице товара, за счет чего карточки держатся на высоких позициях в поиске и обеспечивают высокий уровень продаж.
Инструмент стал основой единого центра компетенций, важным источником данных для экспертизы и продуктовых инсайтов, цель которых — улучшить взаимодействия с клиентом. И все это без бесконечных зависающих от переполнения памяти табличек.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы полностью пересмотрели подход к работе с отзывами на маркетплейсах. Взяли лучшие практики из контактного центра, в том числе на проекте Yves Rocher, и адаптировали их под новый канал — маркетплейсы.
На рынке существовало только одно централизованное решение для работы с отзывами на этих платформах, но оно не соответствовало нашим стандартам: слабая отчётность, трудности с интеграцией в другие системы.
В результате мы разработали собственный инструмент, который органично вписался в экосистему клиентского сервиса Yves Rocher. Это позволило не только повысить качество работы с отзывами, но и снизить затраты за счёт оптимизации процессов и создания потенциала для дальнейшего масштабирования.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Изначально мы разрабатывали TP Echo под один проект с его запросами и ожиданиями. Но во время работы над ним мы уже планировали его масштабирование и поэтому заложили в него возможность кастомизации под потребности разных клиентов, а также использовали роботизацию вместо более сложных решений на основе API. Можно выбрать логику обработки, подходящие клиенту данные в репортинге и подключать любые сайты: Wildberries, Ozon, «Яндекс Маркет», «Детский мир», «Мегамаркет», «М-Видео-Эльдорадо», DNS, «Отзовик» и другие маркетплейсы, отзовики и сайты онлайн-магазинов, где пользователи оставляют отзывы.
TP Echo гибко настраивается под задачи проекта в интерфейсной части и в бэкенде, где можно выбрать как логику обработки по тональности и площадкам, так и подходящие клиенту данные в отчётности.
Мы создали TP Echo для бизнеса, которому не все равно, что пишут его покупатели в отзывах.
Результат
Среднее время обработки отзывов на маркетплейсах сократилось в 2 раза: с 4−6 до 2−3 минут