ICL Services
Задать вопрос экспертам 8-800-333-98-70

Проект Yum! Brands

Всесторонняя поддержка ПО и оборудования R-Keeper для Yum! Brands

Подразделение Yum! Brands, управляющее KFC и Pizza Hut, активно развивает сеть ресторанов в России. В декабре 2016 года Yum! вместе с ICL Services успешно интегрировала Service Desk — единую точку контакта приема, регистрации и решения всех поступающих запросов от пользователей. С помощью ServiceDesk удалось улучшить корректность классификации обращений, ускорить их обработку и решать 17% заявок еще на первой линии.

Задачи

Для обработки инцидентов с ИТ-сервисами сотрудники ресторанов создают заявки через портал самообслуживания. Из-за сложности ИТ-систем в ресторанах сотрудники не всегда могут квалифицированно определить, к какой услуге и типу обращения относится их инцидент или запрос. Из-за этого каждая пятая заявка к ИТ-поддержке классифицируется неверно, что приводит к тому, что она попадает в неправильную группу обработки внутренней службы ИТ. Это увеличивает срок обработки заявок, или они вовсе теряются.

Чтобы решить проблему некорректной классификации заявок, Yum! Brands обратилась к ICL Services — одной из ведущих ИТ-аутсорсинговых компаний мира.

В Yum! Brands была развернута ITSM-система на базе Omnitracker Clever Engine, но не было единой очереди и службы обработки заявок, которая бы модерировала весь входящий поток, правильно оформляла и назначала группы решений.

Сотрудники ресторанов сообщали о проблемах ИТ-службе центрального офиса Yum! Brands или внешним подрядчикам. Но пользователь, обратившийся напрямую к подрядчику, не всегда получал ответ вовремя или вовсе не дожидался его. Поэтому пользователям приходилось самим контролировать ход выполнения заявки.

Компания не успевала обрабатывать заявки своими силами, поэтому вывела ИТ-поддержку на аутсорс.

Цели

  • Не менее 99% онлайн и телефонных заявок должны быть правильно оформлены и маршрутизированы
  • Время классификации заявки — 15 минут
  • Время приема звонка — до 30 секунд в 95% случаев
  • Обратная связь о качестве решения заявок — в 20% случаев
Решение

Реализованное нами решение

  1. ICL Services начала набирать команду для первой линии поддержки в ноябре 2018 года. Чтобы лучше понять оборудование и системы заказчика, сотрудники ICL Services дважды проходили сессии обучения. Два человека прошли обучение по кассовому ПО R-keeper. База знаний создавалась с нуля с учетом входной информации от заказчика. Всего было сформировано около 400 типов тикетов.

  2. С 18 декабря 2016 года шесть человек вышли на первую линию поддержки. Двое из них закрывали заявки в ночное время. Команда из 10 человек была сформирована за месяц в начале 2017 года и смогла обеспечить первую линию поддержки в режиме 24/7.
  3. В январе при большой нагрузке и нехватке знаний были критические моменты: сотрудники заступали на четыре ночные смены подряд. Но уже в феврале проект работал без авралов.

  4. «Мы держали прямой контакт с заказчиком практически 24 часа в сутки. Сотрудники Yum! Brands всегда оперативно отвечали на наши вопросы и просьбы. Сейчас мы всегда можем быстро решить проблему в чате, если необходимо — мы на связи даже в нерабочее время. Такую быструю и эффективную коммуникацию с заказчиком редко где увидишь», — отмечает сервис-менеджер ICL Services Алексей Хазов.

  5. Если пользователь неверно определяет тип заявки, Service Desk ее переклассифицирует и дополнит— например, к обращению прикладывается скриншот экрана, уточняются номер кассы, время инцидента и данные с другого оборудования.

  6. Первая линия оказывает поддержку по офисным программам, инцидентам с кассой, фискальными принтерами и кухонными панелями. Киоски самообслуживания, серверы, рабочие станции, ноутбуки и кассы подключены удаленно через DMWare. До того, как было настроено site-to-site подключение, были подняты виртуальные машины, а на них — VPN-соединение синфраструктурой заказчика.

  7. Первая линия работает не только с заявками ресторанов, но и с заявками офисов. Если вопрос лежит не в зоне ответственности первой линии, заявка передается подрядчикам, поддерживающим оборудование, сеть или ПО в конкретном ресторане или офисе.

  8. До внедрения Service Desk пользователю приходило сообщение с просьбой об оценке работы. Сейчас сотрудники первой линии выборочно обзванивают рестораны и просят проставить оценки на портале самообслуживания, благодаря этому оцениваются 25-30% заявок, тогда как ранее оценку получали около 8%.

  9. «Мне понравилось, что коллеги практикуют проактивный подход. Они сами находят те аспекты сервиса, которые можно улучшить за счет более эффективного взаимодействия и внутренних процедур. Мы как заказчики, безусловно, приветствуем это. Несмотря на то, что какие-то задачи требуют дополнительных ресурсов, все они выполняются»,— отмечает сервис-менеджер Yum! Brands Russia Михаил Ларькин.

    • Оперативная диагностика работы устройств (фискальных регистраторов, кассовых станций, прикассовых мониторов, киосков, VDU разного типа и всего подключённого к ним оборудования, мобильных официантов (HOT) на базе Ipod & Android устройств).
    • Помощь полевым инженерам в настройке ремонтируемых девайсов, подтверждение работоспособности вводимых устройств с последующей настройкой прикладного ПО, подтверждение качества работ, проводимых полевыми инженерами и работоспособности всех функций комплекса после ремонта.
    • Восстановление работоспособности вышеперечисленных устройств и установленных на них ОС, ПО RK7 удалённо, за исключением случаев физического повреждения компонентов.
    • Участие в пилотных проектах по внедрению новых технологий в области ресторанного ПО.
    • Консультируют сотрудников ресторана по вопросам работы с R-Keeper и ESP.
    • Мониторинг работы ПО R-Keeper для дальнейшей оптимизация процесса.

Результаты

  • Первую линию поддержки сейчас обеспечивают 10 специалистов ICL Services.
  • С момента внедрения ServiceDesk обработано около 100 тыс. обращений.
  • Ежемесячно обрабатывается 7 тыс. заявок.
  • 17% из них — на первой линии поддержки.

Предоставленные услуги

Машинное обучение для Yum! Brands

Команда ICL Services непрерывно улучшает оказываемый клиентам сервис. Так к середине 2018 года проект с YUM! Brands перешёл на новый этап, в основе которого лежит машинное обучение (МО) – это алгоритмы, которые могут самообучаться и помогать человеку решать задачи в различных сферах его деятельности. В ICL Services – это автоматизация работы специалистов IT Service Desk, а именно Робот Для Сервис-Деска: «Система автоматической классификации инцидентов».

Цели

  • С помощью системы уменьшить затраты на предобработку заявок и классификацию
  • Увеличить корректность назначения заявок и скорость работы
Решение

Реализованное нами решение

  1. В 2018 году была сформулирована идея об инновациях и автоматизации. Было выделено два направления в зоне «искусственный интеллект»: чат боты и автоматическая классификация заявок. После анализ рынка было решено развивать автоматическую классификацию и взяться за разработку.

    К запуску и разработке проекта подключилась команда, которая в течение месяца достигла 6-7 человек. Было выбрано несколько алгоритмов и началось обучение искусственного интеллекта на выборке заявок из ITSM системы заказчика. По истечении нескольких месяцев первая версия робота была готова и запущена в тестирование. Мы договорились о входных параметрах – робот классифицирует те заявки, где он уверен в правильности на 98% и выше.
    К тому моменту, когда тестирование было окончено, сотрудники ICL Services встретились с представителями заказчика, продемонстрировали первые результаты и договорились о запуске робота в продакшн.
    В июне 2018 робот приступил к самостоятельной работе: классификация заявок, первичная обработка и назначение на 2, 3 линию поддержки.
    В августе 2018 результативность робота составила порядка 35%, то есть 35% входящего потока заявок классифицируются роботом без участия человека.
    От старта до уверенной самостоятельной обработки прошло 6 месяцев, но первые результаты были уже спустя 2-3 месяца.

    В начале 2019 года команда приступила к доработке автоматической маршрутизации заявок. В результате робот не просто классифицировал заявки, а распределял их в соответствии с исполнителем (агентом). Заявки назначались на более доступного в определенный период времени агента в соответствии с расписанием смен, загруженностью команды агентов и их уровнем компетенций.
    Кроме этого, был разработан функционал «Автономного робота», работающего по триггеру, для заведения/изменения аккаунтов пользователей.
    Был отведен срок до 20 рабочих дней на разработку, согласование, тестирование и ввод в эксплуатацию.
    В процессе выполнения робот взаимодействует:
    1) С ITSM системой, в которой находится запрос на создание учетной записи.
    2) С Excel файлом, который выступает в качестве хранилища побочной информации, которая пересекается с разными системами проекта, но при этом не хранится нигде в явном виде, чтобы ей можно было воспользоваться.
    3) С браузером. Робот проверяет наличие уже открытого браузера и работает в нём, чтобы не открывать новые окна

Результаты

  • Уменьшение времени на классификацию. В ручном режиме это 120 – 300 секунд, при работе МО это менее 21 секунды.
  • Снижение нагрузки на команду Сервис Деска - 35% объема МО обрабатывает полностью сам.
  • Для ещё 15-20% заявок робот подсказывает агентам путь наиболее эффективного решения и подсвечивает проблемные моменты, которые не позволяют выполнить автоматическое назначение.
  • Если в заявке есть недостаток информации (например: не приложен скриншот, нет согласующего лица) робот в служебном поле оставляет комментарий для сотрудника тех поддержки. Это в свою очередь, помогает еще больше улучшить точность назначения и качество отработки по заявкам.
  • Точность классификации увеличилась в целом по проекту. МО не делает ошибок, свойственных человеку.

Предоставленные услуги

Организация

Контактное лицо

Я даю согласие на обработку своих персональных данных в соответствии со статьей 9 Федерального закона от 27 июля 2006 г. N 152-ФЗ «О персональных данных»
На сайтах icl-services.com используются cookie-файлы. Оставаясь на сайте, вы даете свое согласие на использование нами cookie-файлов. Если, прочитав данное сообщение, вы не согласны, просим вас покинуть сайт.