
Case Study – Santander Bank
Bank Santander jest 3. bankiem w Polsce pod względem wartości aktywów oraz 3. pod względem liczby placówek. W 2018 Bank przechodził przez fuzję z Deutsche Bankiem - 10. listopada klienci Deutsche Banku stali się klientami Santander Banku.

Tak złożona fuzja i migracja klientów, przyniosła wiele wyzwań w działach obsługi klienta, gdzie prawie 400 konsultantów musiało szybko rozszerzyć zakres obsługiwanych produktów i usług o całkowicie nową grupę klientów. Z drugiej strony, klienci banku mieli zmagać się z wydłużonym czasem oczekiwania na prawidłową odpowiedź udzieloną przez konsultantów poprzez czat, audio,
wideo, e-mail oraz formularz kontaktowy.
W związku z opisywaną fuzją, jeszcze bardziej powiększyła się potrzeba szybkiego przeszukiwania szerokiej i złożonej bazy wiedzy.
GŁÓWNE WYZWANIA
- Wydłużony czas udzielania odpowiedzi klientom
- Wdrożenie nowego pracownika do działu obsługi klienta było kosztowne oraz czasochłonne - nowy pracownik był gotowy do objęcia stanowiska dopiero po miesięcznym szkoleniu przygotowawczym, a później pracował pod nadzorem doświadczonego konsultanta nawet do 6 miesięcy
- Duża rotacja pracowników w dziale obsługi klienta
- Duży podział oraz specjalizacja tematycznej zespołów
- Znaczący odsetek zapytań wymagał konsultacji z innymi, bardziej doświadczonymi konsultantami
- Brak konsultacji lub potwierdzenia informacji, zwiększał ryzyko udzielenia niepoprawnej odpowiedzi, co w konsekwencji wiązało się z reklamacjami
ROZWIĄZANIE
Konsultanci postanowili skorzystać z BOTWISE jako platformy do integracji wielu, różnych dokumentów w jednym miejscu i przeszukiwania ich za pomocą prostych zapytań językiem naturalnym - mogli połączyć zewnętrzne strony internetowe, zasoby zgromadzone na intranecie i dyskach sieciowych. Do zadanego pytania, dostawali fragment dokumentu, wraz z dokumentem.

Co ważne, mogli również szybko ruszyć z działaniem produkcyjnym, ponieważ cały preprocessing dokumentów dzieje się automatycznie - nie ma potrzeby ręcznego przerabiania dokumentów, tagowania czy budowania scenariuszy rozmowy.
Dodatkowo, mogli analizować zapytania i wyciągać wartościowe informacji m.in. odnośnie:
- najbardziej popularne zagadnienia
- ilość zadawanych pytań przez określone grupy konsultantów
- okresy ze wzmożonym ruchem
- pytania, o które pytają klienci, a które nie mają odpowiedzi w bazie wiedzy

REZULTAT
- 97,6% - prawidłowo udzielanych odpowiedzi po miesiącu pracy z BOTWISE
- 7% - o tyle udało się skrócić czas rozmów konsultantów
- 89,7% - poziom satysfakcji wśród użytkowników narzędzia
- skrócił się czas wdrożenia nowych pracowników
- zmniejszyła się ilość reklamacji
- zmniejszył się odsetek połączeń wymagających angażowania drugiej linii wsparcia
Rozwiązanie zostało wdrożone na produkcję i wykorzystane przez ok. 300 doradców. Pozwoliło nam to zmniejszyć ilość zapytań doradców na linię wsparcia w Banku w strategicznym momencie, dzięki czemu czas rozmów został skrócony o 7%. W badanym okresie wysłanych zostało 8827 zapytań do chatbota, z czego 97,6 % intencji zostało rozpoznanych."
Ilona Dawidowska, Dyrektor Biura Rozwoju i Wsparcia, Multikanałowe Centrum Komunikacji