Wikibot – чат-бот для поддержки клиентов с ИИ, который знает про ваш бизнес больше вас

ИИ-помощник для поддержки клиентов умеет брать данные из внутренних систем компании по API – и за счет этого отвечать на индивидуальные, а не общие вопросы.

Раньше «умных» чат-ботов на сайте могли позволить себе только банки, мобильные операторы и наша гордость – Госуслуги, а весь их «ум» заключался в шаблонных ответах на набор триггерных фраз…

Но технологии ИИ за последний год шагнули так далеко, что теперь даже небольшой бизнес с базой в несколько сотен клиентов может организовать себе первую линию техподдержки за небольшие деньги. Благодаря чему клиенты смогут получать помощь круглосуточно и без выходных.

Сегодня поговорим о том, какой новый инструмент в этом может нам помочь.

Стандартные чат-боты с набором вопросов и ответов часто тратят время клиента впустую и только повышают градус его раздражения, а держать круглосуточную техподдержку – это высокие расходы и отдельный процесс по найму и удержанию сотрудников.

Ограниченность знаний – это наверное самое бесящее в диалоге с ботом.

Решить дилемму призван #продуктдня сервис Wikibot, который понимает любые формулировки вопросов, отвечает на основе вашей базы данных и даже дергает информацию из других программ по API, чтобы клиент оперативно решил проблему.

О том, с какими задачами лучше всего справляется ИИ-помощник Wikibot, мы сегодня и поговорим!

Wikibot активно пользуется преимуществом генеративных нейросетей как при оформлении ответов, так и для изучения важной информации о вашем бизнесе.

Если в традиционного бота поддержки вы должны самостоятельно вносить всю инфу о компании, продуктах, условиях и ценах, то Wikibot предлагает простейший путь – просто дайте ему ссылку на вашу базу знаний или сайт.

Сервис вытянет данные для обучения нейросети из готовых источников и автоматически настроит бота для ответа на вопросы вашей аудитории.

После обучения вы получаете не однотипный скрипт «триггерная фраза – варианты ответа», а работающую языковую модель, которая может отвечать на запрос клиентов в свободной форме, без объяснений по типу «отвечайте только ДА или НЕТ» с ограниченным числом формулировок вопросов.

И самое главное: вы получаете доступ к истории диалогов с клиентами и можете выгружать обратно в нейросеть ситуации, когда она не справилась с запросом клиента.

Надо просто добавлять недостающую информацию в базу знаний, а Wikibot обновит свои алгоритмы.

Сервис интегрируется туда, где вы уже работаете с клиентами. Модель можно встроить в Телеграм, Битрикс, JIVO и прочие хелпдески.

Помимо интеграций в чат, Wikibot недавнего времени может быть интегрирован в разные внутренние сервисы компании по API: начиная от ERP и заканчивая сервисом почтовой рассылки.

Управлять любыми параметрами вашей учетной записи, а также получать любые данные, теперь можно не только через привычный интерфейс сайта или приложения, но и напрямую через бота поддержки в текстовом формате.

Ответы ИИ-помощника могут быть представлены не только в виде текста, но и в формате google-таблички, например.

Вы боту – текстовую задачу, он вам – отчет в excel.

А еще бот может посчитать результат уравнения или ответить списком-инструкцией.

В данном моменте могу похвалить и поругать создателей Wikibot одновременно.

Начну с хорошего. Компания предлагает доступ к своей модели по цене от 8 тысяч рублей за 1000 запросов, которые надо израсходовать за 3 месяца.

По моим подсчетам, если к вам в поддержку приходит по 2-3 клиента в день – стартового тарифа будет более чем достаточно на 3 месяца работы.

Однако понять это с текущим описанием тарифов и без калькулятора в руке – почти невозможно.

Вместо того, чтобы прямо написать цену и примеры, команда вводит термин «кредитов». Это порочная практика сервисов, связанных с нейросетями: клиент не понимает, что конкретно подразумевается под одним кредитом. Я лично не понял с первого раза.

Вместо понятной пятикласснику ценовой политики команде пришлось добавить на страницу с ценами целый блок с объяснениями, сколько кредитов стоит одна операция, как они рассчитываются и так далее.

Хорошо хоть после регистрации дается сто кредитов для тестирования бесплатно — это 150-200 ответов бота.

Можно настроить и обучить бота для проверки его работы, а потом уже оплачивать один из основных тарифов.

К сожалению, даже продвинутая модель не может справится со всеми запросами клиентов. В основном эти недостатки связаны с ограничениями ChatGPT, на базе которой созданы боты для ответов на вопросы.

Во-первых, модель не может отвечать на сообщения с несколькими вопросами. Чем больше вопросов будет в одном сообщении, тем больше вероятность, что нейросеть не выдаст пользователю корректный запрос. Впрочем, и настоящему менеджеру свои запросы лучше давать по одному, в этом многие уже успели убедиться.

Во-вторых, модель не очень справляется с уточняющими вопросами. Ей сложно понять, что новое сообщение пользователя относится к той же ситуации, а не начинает новый диалог. По словам разработчиков, они прямо сейчас работают над улучшением этой функции.

Также пока не реализована возможность установки Wikibot в контур компании – что довольно серьезное препятствие для крупного бизнеса.

У меня, как и у некоторых из читателей, уже был травмирующий опыт автоматизации работы с клиентами.

При общении с ботами мы чувствуем, что загнаны в рамки диалога, что помочь они на самом деле не могут, хоть и прикидываются добрыми друзьями.

Но в этот раз все иначе, ведь балом правят нейросети.

Ответ на стандартный вопрос состоит из двух частей: понимание, что хочет клиент и выдача ответа из базы знаний.

С обеими задачами современная нейросеть прекрасно справляется. Если не верите, можете попросить ChatGPT сложить «2+2»/«два плюс два»/«2 + два» и так далее. Нейронка выдаст вам правильный ответ, как бы вы не формулировали.

Модель можно постоянно обучать.

Но у базы знаний есть один важный недочет – она подходит только для общих вопросов, а не индивидуальных случаев, для рассмотрения которых обычно нужен человек из поддержки.

В чат-ботах на сайтах или приложениях всегда бесит, что актуальной информации конкретно по вам – у них нет. И тут появляется сервис Wikibot, который предлагает дать боту инфу в реальном времени через интеграцию с другими системами бизнеса.

Взгляните на пример диалога, который явно не похож на стандартное обращение клиента, а ответ выдается не просто из базы знаний, но по API берется из карточки клиента в ERP:

Стать альтернативой людям в рабочее время продукт тоже в теории может, если дать ему доступы к нужной информации и какое-то время стажировать в компании наравне с людьми.

Если вы ждете предсказуемое поведение бота уже завтра, то вам такой вариант не подойдет. На глубокую интеграцию и “притирку” уйдет время.

Но разве когда вы будете нанимать очередного сотрудника техподдержки первой линии, вам не придется тратить на него время и ресурсы?

👉Ссылка на сайт Wikibot

💬Александр, СЕО Wikibot

P.S. Команда попросила написать, что в данный момент ищет инвесторов для ускорения развития своего проекта.

P.P.S. Проект получил награду «Лучший продукт месяца №2 » на Product Radar в октябре 2023 года.

Понравилась статья? Хотите продолжение с внутрянкой сервиса? Буду благодарен за лайк и комментарий в поддержку публикации.

Если хотите дать свой проект в обзор – напишите мне в личку @begovatovd.