С разрастването на бизнеса услугата за електронни плащания YuMoney трябваше да разшири екипа за техническа поддръжка. Вместо това компанията внедри чатбот. Сега „Moneybot“ се грижи за около 57% от обажданията до техническа поддръжка, докато нивото на качество е 70%. 

За какви области е ефективен чатботът?

Всеки ден средни и големи компании получават десетки, стотици и дори хиляди заявки от клиенти. В приложенията им има много стандартни въпроси, за които са достатъчни стандартни отговори. Тук идват на помощ ботовете, които са в състояние да отговорят на хората по правилния начин. Те облекчават специалистите и увеличават скоростта на обслужване.

Чатботовете се справят с различни рутинни задачи, които могат да бъдат описани на програмно ниво с универсални алгоритми. Виртуалните асистенти са особено търсени в следните области:

  • банки – консултации на клиенти, запознаване с нови продукти, масови обаждания;
  • телеком компании – техническа поддръжка, потребителски проучвания;
  • застрахователи – консултации, съдействие при регистрация на заявленията;
  • онлайн търговци – обработка и проследяване на поръчки, известия за специални оферти;
  • медицински кабинети – информация, консултации, събиране на анамнеза на пациенти;
  • туристически агенции – мониторинг на билети, известия за намаления на цените и пътувания в последния момент, помощ при резервации;
  • автокъщи – препоръки за избор на автомобили, регистрация за тест драйв;
  • образователни платформи — масови изпращания, събиране на обратна връзка;
  • енергийни компании – отчитане на показанията на електромерите, информиране за задължения.

Роботите могат да се използват и за други задачи, като насрочване на клиенти в салон за красота, приемане на поръчки за храна, правене на резервации в ресторанти и много други. Основното е, че мащабът на корпоративните процеси е подходящ за автоматизация.

Какви чат ботове съществуват и какви задачи решават

Роботите могат да бъдат необучаеми и обучаеми. Първите работят по поведенчески модели и винаги дават готови отговори от ограничен списък с ключови думи. Обучаемите ботове се създават с помощта на алгоритми за машинно обучение и методи за разпознаване на човешка реч.

Такъв робот може допълнително да попита купувача какво точно търси и след това да предложи стоки въз основа на получените отговори. Такива ботове са в състояние да запомнят заявки за търсене – това им помага да се развиват и да отговарят по-точно в бъдеще. Ботовете също се делят според начина на комуникация на текстови и гласови.

В зависимост от темата и областта, в която ботът ще изпълнява задачи, той може да има различни роли:

  • консултиране. Ботът разказва за продуктите в портфолиото на компанията, помага да се избере най-подходящият продукт или услуга в съответствие със заявката. Може също така да обясни къде да намерите тази или онази информация на сайта или в мобилното приложение;
  • обслужване. Ботът предоставя услуга. Например, помага да регистрирате нов продукт, да подадете заявление, да се отпишете от пощенски списъци или да активирате известия. За да бъде ботът напълно независим при предоставяне на услуги е необходима интеграция с вътрешните системи на компанията;
  • техническа поддръжка. Ботът издава инструкции за решаване на технически проблем (проблеми с авторизацията, повреди в мобилното приложение, недостъпност на сайта). Ако инструкцията не помогне, тя отваря билет във вътрешните системи на компанията и специалистите вече са свързани с нейното решение.

С налични данни за обучение, на бот могат да се дадат умения да работи и в трите области и ако го свържете с вътрешни системи, научите го да приема / изпраща прикачени файлове, той ще бъде напълно подобен по отношение на компетенциите на жив служител.

Точно това се случи с Moneybot, който беше създаден за YuMoney от Naumen. След предварителен анализ на пазара, решихме да проведем пилотен (на два етапа), за да разберем възможностите на участниците. Като част от пилотния проект, в допълнение към нивото на автоматизация, ние оценихме достъпността на платформата за потребителя, разходите за внедряване, поддръжка и интеграция. В крайна сметка, ако платформата е трудна за работа и разходите за внедряване и поддръжка са равни или по-високи от разходите за оператори, дори нивото на автоматизация от 100% ще бъде безполезно.

На първия етап тествахме бота сами: зададохме 77 типични консултантски въпроса (включени в скрипта), а също така симулирахме грешки. Оценява се строго – като жив оператор. Крайният резултат се формира просто като броят на натрупаните точки се раздели на броя на въпросите. Пълният отговор означаваше, че ботът ще види и ще отговори на всички въпроси. Ако някои от въпросите остават без отговор, оценките се намаляват, при липса на отговор/отговор неподходящо се поставя нула.

Вторият етап от пилота включваше по-сложни сценарии, в него участваха три компании. Позволихме на ботовете да комуникират с нашите клиенти от няколко седмици. В същото време бяха оценени променливостта на въпросите и способността на бота да им отговори. В резултат на това избрахме компанията, която се справи най-добре със задачата.

„Moneybot“ пое част от задачите за техническа поддръжка на потребителите. Той помага на хиляди хора всеки ден и работи в чат както на сайта, така и в мобилното приложение на услугата. Сред клиентските заявки ботът може да подчертае 347 теми и поддържа 309 сценария на поведение.

За да обучи Moneybot, екипът на проекта използва 30 000 запазени диалога между специалисти и потребители, информация от секцията Въпроси и отговори на YuMoney и скриптове за оператори.

Хибридният подход към обучението помага да се поддържа висока ефективност на бота в такива условия — комбинация от ML и DL алгоритми (т.е. машинно обучение и дълбоко обучение) с работа по „правила“. Този метод ви позволява ръчно да коригирате поведението на бота, заобикаляйки зададените алгоритми. Например, в хибридни сценарии, ботът може частно да отговори допълнително на някои отделни ключови думи и незабавно да преведе повикването към операторите.

Чатботът спаси YuMoney от необходимостта от разширяване на екипа за техническа поддръжка, когато броят на потребителските заявки се увеличи с разрастването на бизнеса. Moneybot ги обработва пет пъти по-бързо от човек.

Ефективността на робота се измерва с дела на затворените приложения. Сега той се грижи за около 57% от обажданията за техническа поддръжка, докато нивото на качество е 70%.

Този резултат беше постигнат чрез непрекъснато развитие на процесите на обслужване, персонализиране на отговорите и усъвършенствани умения за диалог на Manibot. Поведенчески сценарии, диалози с клиенти и отчети за работа с хора се проверяват редовно и се превръщат в източник на данни за по-нататъшно обучение на робота.

Ботовете също помагат за увеличаване на продажбите в бизнес, където бързият отговор на клиента е от решаващо значение. Сред такива решения е робот за приемане на плащания в месинджъри, един от най-активно развиващите се канали за продажби. Например, YuKassa има Telegram бот, който помага на бизнеса да издава фактури на клиенти директно в месинджъра и да приема плащания там.

Няколко години използвахме и чатбот, но вече за маркетингова кампания блогъри публикуваха видео с история, в която назоваха кодови думи. Потребителите ги съобщават на бота в мобилно приложение, след което роботът стартира сервизен скрипт, създаден за действието, и бонус точките се кредитират в портфейла на потребителите.

Тъй като механизмът за получаване на кода беше лесен за алгоритмизиране и роботът може да обработва големи количества информация (капацитетът на сървъра би бил достатъчен), решихме да не харчим човешки ресурси за действието и напълно го поверихме на бота.

В резултат на кампанията ботът успешно обработи повече от три хиляди заявления. Ключовото предимство на използването на ботове в маркетингови кампании е възможността за масова обработка на типични задачи без ангажиране на човешки ресурси, поради гъвкавостта на настройките и мащабируемостта за всякакво натоварване.

Как да създадете чат бот

Има два подхода за изграждане на чатботове. Можете да се обърнете към програмисти и да разработите бот от нулата или да отидете по лесния начин – да използвате безплатни конструктори. Първият метод обикновено се избира от среден или голям бизнес, когато са необходими сложни алгоритми за взаимодействие с потребителя и подробен анализ на получената информация. Конструкторите са най-добрият вариант за тези, които се задоволяват с бързо и лесно решение.

Аватар, речник, набор от емотикони, комуникационен тон, интерфейс на бот – всичко това ви позволява да създадете личността на виртуален асистент и по-ефективно да включите човек в комуникация с него.

Но роботът може също така да дразни потребителя с отговорите си. За да не се случи това, е необходимо задълбочено проучване на поведенческите му сценарии. По-важното е, че по всяко време човек трябва да може да премине от бот към служител.

Колкото по-разнообразни са възможностите на бота, толкова по-трудно е да го създадете. Трудности възникват още на първия етап – обучение на робота върху запазени диалози с хора. Поради липса или неточност на данните, той може да разбере погрешно думите на събеседника и да комуникира неуспешно в бъдеще.

Ботът може да бъде възпрепятстван и от недостатъци в скриптовете за поддръжка. При сложни заявки той може да прехвърли разговора към оператора. В бизнеса на роботите рядко се дава правото да импровизират. Ако заявката към бота изобщо не е подобна на примерите за обучение, разговорът може да се върти в кръг. Трябва също така да се има предвид, че дори след успешно стартиране, ботът се нуждае от постоянно човешко внимание. Това му помага да не остарее и да продължи да комуникира правилно с клиентите.

Според Наумен един добре обучен бот е в състояние да разпознае 90-95% от намеренията на клиентите в диалог. Процентът на заявките, които роботът може да обработи сам, зависи от дела на типичните заявки. В различните компании той варира от 40% до 80%.

Резултатите от оптимизацията чрез използването на бот зависят от размера на бизнеса, обема на комуникациите с клиентите и броя обаждания, които роботът обработва. Например една компания получава около един милион обаждания на месец, а един бот може да замени от 50 до няколкостотин оператора. Друга компания получава приблизително 10 хиляди обаждания на месец, като в този случай резултатите от оптимизацията с помощта на робота ще бъдат по-скромни.

Сега ботовете се обучават активно да приемат и изпращат прикачени файлове в чатове. Например, такова умение ще позволи на робота да събере необходимите документи, за да направи поръчка за продукт. Ако ботът е интегриран със системата за разпознаване на изображения, той ще може да извлича данни от получените в чата сканирания и снимки, да ги прехвърля на оператора или самостоятелно да ги качва във вътрешните системи на компанията.

Наумен вярва, че с течение на времето ботовете ще стават все по-популярни и техните възможности ще стават по-широки. И така, чатботовете на платформата Naumen Erudite са обработили около 30 милиона потребителски заявки в различни бизнес сегменти през 2020 г., което е с 66% повече от 2019 г.

Има и друга интересна тенденция. Виртуалните асистенти се превръщат в носители на марки заедно с корпоративната идентичност и лого . Бизнесът се опитва да олицетворява роботите, да им придава уникални гласове или начин на общуване. Дигиталните асистенти могат също да служат като проводници в екосистеми, които комбинират различни услуги.

В резултат на това ботът може да се превърне в пълноценна връзка между компанията и потребителите, но търсенето на човешки асистенти ще намалее с развитието на роботите.