Od 2020 roku w Orange Polska działa system nazywany MML – Mail Machine Learning, który wspomaga obsługę klienta biznesowego w kanale mailowym (pion B2B operatora otrzymuje od swoich klientów ok. 100 tys. e-maili miesięcznie). System przede wszystkim pozwala kategoryzować i klasyfikować przychodzące wiadomości e-mail, od razu eliminując takie, które w ogóle nie wymagają uwagi konsultanta. Umie także rozpoznawać treść wiadomości, kierować e-maile do odpowiedniego specjalisty, a w niektórych przypadkach ‒ jak restart kart SIM ‒ w pełni automatycznie zrealizować żądanie klienta. W przypadku bardziej skomplikowanych spraw MML przygotowuje konsultantom gotowe propozycje odpowiedzi, co skraca czas obsługi i podnosi jakość ‒ ku zadowoleniu klienta i operatora. Zaoszczędzony w ten sposób czas pracy konsultanta oznacza możliwość podjęcia przez niego nowych działań ‒ na przykład sprzedaży usług. O genezie, wdrożeniu oraz rozwoju tego narzędzia GSMONLINE.PL i TELKO.in rozmawiają z Marcinem Kozakiem i Adamem Skibińskim. Tekst powstał w ramach cyklu „AI w telekomunikacji” we współpracy z Orange Polska.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: W Orange jest wiele inicjatyw z wdrażaniem narzędzi sztucznej inteligencji. Co zdecydowało, że akurat e-maile w pionie B2B zostały „wzięte na tapetę”?
MARCIN KOZAK, dyrektor ds. rozwoju standardu obsługi klienta B2B: Skala. W segmencie B2B mamy dwa preferowane przez klientów kanały kontaktu: telefoniczny i mailowy.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: Pytanie techniczne: o jakim dokładnie segmencie B2B mówimy?
MARCIN KOZAK: O wszystkich segmentach od SOHO poprzez firmy typu „Small”, „Medium” i „Korpo”, kończąc na klientach kluczowych.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: Wszystkie te podgrupy komunikują się mailem?
MARCIN KOZAK: Kontakt mailowy jest preferowany przez klientów z wyższych segmentów: od „Small” w górę. Jeśli chodzi o segment SOHO, to maili jest zdecydowanie mniej, przeważają połączenia telefoniczne. Drugim istotnym sposobem kontaktu w segmencie SOHO jest czat.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: Który kanał obsługi jest bardziej czasochłonny dla konsultanta?
MARCIN KOZAK: Połączenia głosowe ‒ średni czas obsługi takiego połączenia jest o połowę dłuższy od czasu obsługi maila. W skali miesięcznej maili jest natomiast więcej niż połączeń głosowych. To jednak dla połączeń głosowych i czatów najwcześniej wdrożono boty wspomagające pracę konsultantów. W B2B wykorzystujemy te same narzędzia co rynek konsumencki ‒ naszego voicebota, którego pewnie znacie, Maxa. Dla kanału mailowego natomiast, który jest specyficzny dla rynku B2B, do czasu nie mieliśmy żadnego narzędzia. Stąd potrzeba wdrożenia MML.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: Kiedy rozpoczęły się przymiarki do tego projektu?
MARCIN KOZAK: Zaczęliśmy o tym rozmawiać w 2018 r. Wtedy nie było jeszcze generatywnej sztucznej inteligencji [GenAI ‒ red.], więc zaczynaliśmy w oparciu o modele uczenia maszynowego.
ADAM SKIBIŃSKI, kierownik działu rozwoju narzędzi AI: Zaczęliśmy od rozpoznania, „co w tych mailach siedzi” ‒ jak rozpoznać powtarzające się tematy i jak je skategoryzować. To było pierwsze i największe wyzwanie. Od strony biznesowej przyjrzeliśmy się, czy rynek ma jakieś rozwiązania wspomagające obsługę maila. W 2018 r. roku jednak był to jeszcze trudny temat.
GSMONLINE.PL/TELKO.in: Jaki był podstawowy cel wdrożenia? Redukcja czasu obsługi zgłoszenia mailowego przez konsultanta?
MARCIN KOZAK: Celów było kilka. Po pierwsze: zrozumieć specyfikę zapytań oraz ocenić, czy jesteśmy w stanie usprawnić, zautomatyzować, ale też wyeliminować pewne zapytania, które generują niepotrzebny wysiłek klienta i jego frustrację.
