ЦКБ – внедрение IT-инфраструктуры контактного центра

ФГБУ «Центральная клиническая больница с поликлиникой» Управления делами Президента Российской Федерации

Центральная клиническая больница - как внедрить IT-инфраструктуру контактного центра и обрабатывать свыше 16 000 звонков в месяц

467
Врачей
4221 +
Пациентов
57 +
Новорожденных

Задачи проекта:

ЦКБ –многопрофильное лечебно-диагностическое учреждение с замечательным коллективом высококвалифицированных специалистов, с современной, отлично укомплектованной технической базой для оказания медицинских услуг согласно самым мировым стандартам

Внедрить системы управления звонками для контроля обработки звонков и сокращения потерь

Внедрить системы управления обращениями и распределения обращений между первой и второй линией для ускорения обработки обращений, создать инструмент контроля за обработкой и повышения качества обработки

Разработать скрипты операторов для обеспечения качества ответов и достоверности информации

Настроить отчеты и дашбордыдля оперативного управления КЦ и получения управленческой информации

Внедрить чат-бот на сайте для предоставления пациентам возможности обратиться через чат и мессенжерыв одном окне

Старт проекта:

Обработка звонков велась в «ручном» режиме на базе офисной АТС, которая не позволяла контролировать распределение и обработку звонков

от 16 000 звонков ежемесячно

Отсутствие отчетов и аналитики

Нет инструментов для управления Контакт-центром

Операторы Контакт-центра не справляются со своими задачами

5 операторов
В КЦ работало 10 операторов, которые были перегружены
до 17 %
Звонков терялись или оставались не отвеченными
13 минут
Операторам было необходимо отвечать на вопросы пациентов в режиме “здесь и сейчас”, а абонентам ждать на линии в среднем 20 минут

Интеграция платформ проекта

Интеграция CRM решений

Омниканальные центры

Чат-бот
решения

Управление персоналом

Технологические платформы проекта

CRM

Автоматизированная CRM система управления обращениями Creatio

Oktell Call-центр

Call-центр

Автоматизированная система управления звонками

Чаты

Чат-бот на сайте и мессенджеры

Результат

95 %
Обращений обрабатывается с первого раза
3 %
Сотрудников стали работать эффективнее
13 %
Выше результаты обработки обращений
20 мин.
Среднее время обработки звонка

Автоматизация работы Контакт-центра

Обработка звонков велась в «ручном» режиме на базе офисной АТС, которая не позволяла контролировать распределение и обработку звонков

  • Справочная информация
  • Перезвон по пропущенным звонкам
  • Эскалация обращений
  • Маркировка тематики звонков
  • Хранение истории коммуникаций с клиентом

Создание и внедрение Базы знаний

Создание единой базы скриптов, в которой вся информация собрана воедино и систематизирована.

Автоматизация формирования аналитических отчетов

Настроенные в системе управления КЦ отчеты позволили руководителям ЦКБ получать актуальную аналитику и статистику получение статистики происходит в онлайн-режиме

Обсудим ваш проект?

Поможем подобрать оптимальное решение для вашего бизнеса

Сайт рыбатекст поможет дизайнеру, верстальщику, вебмастеру сгенерировать несколько абзацев более менее осмысленного текста рыбы на русском языке, а начинающему оратору отточить навык публичных выступлений в домашних условиях. При создании генератора мы использовали небезизвестный универсальный код речей. Текст генерируется абзацами случайным образом от двух до десяти предложений в абзаце, что позволяет сделать текст более привлекательным и живым для визуально-слухового восприятия.

Алексей Романов

Заместитель главного врача по медицинской части

OmniLine – российский интегратор, эксперт по моделированию и автоматизации бизнес-процессов продаж, клиентского сервиса и маркетинга.

OmniLine – сертифицированный партнер ведущих вендоров программных продуктов. В их числе – Terrasoft (Creatio), Oktell, 3CX, Webitel, Naumen, Beesender и другие.

creatio
Oktell Call-центр
webitel
3cx
Beesender
NAUMEN_1200px_logo
Bitrix24
gazetadaily.ru-15.02.2016-pXXgY56UHqm3YUJTS7rLEq2eoRMXQ0Wf

Посмотрите другие кейсы

«Хоум Кредит Банк»: как повысить эффективность soft-collection с помощью Oktell?
ПАО «Челябэнергосбыт»: как обработать 173 000 телефонных обращений без привлечения операторов?
Как Oktell позволил ГБУ СО «ИнЭС» решать 85% запросов на первой линии?