«Яндекс» улучшил качество письменной поддержки пользователей и сократил расходы более чем на 45%
С помощью технологий машинного обучения.
Почти каждый пользователь сервисов «Яндекса» хотя бы раз обращался в поддержку. Обрабатывать миллионы запросов вручную долго и дорого, а ещё люди допускают ошибки. Вот почему компания создала SupportAI — систему из сложных нейросетей и элементов машинного обучения, а также большого экспертного центра с аналитикой, командами автоматизации, обучения, операционного управления, контроля качества и тестирования.
С появлением SupportAI в поддержке «Яндекса» многое изменилось:
- До 80% обращений на первой линии пользовательской поддержки теперь обрабатывается автоматически, это позволило сократить расходы на более чем 45%.
- Средняя скорость ответа сократилась с нескольких часов до пяти минут.
- Люди не отказываются от сервиса, если служба поддержки может быстро решить их проблемы. Это тоже увеличивает прибыльность.
- Благодаря ml-оптимизации простых обращений сотрудники в поддержке начинают решать более сложные кейсы, задачи становятся интересней, это уменьшает отток персонала.
SupportAI пользуются отделы поддержки многих сервисов Яндекса — «Такси», «Музыки», «Драйва», «Директа», «Еды», «Лавки», «КиноПоиска», «Маркета», «Плюса», «Доставки» и «Станции». Ещё системой уже пользуются несколько сторонних компаний из сфер телекома, онлайн- и офлайн-ритейла, образования и финансов.
Что изменилось в «Яндекс.Такси» с появлением SupportAI
Простые вопросы и проблемы стали решать автоматически
Большинство обращений в поддержку «Яндекс.Такси» касаются работы сервиса или недопониманий между водителем и пассажиром. Ими занимается первая линия поддержки — там больше всего сотрудников.
Даже опытный сотрудник поддержки на первой линии раньше тратил несколько минут, чтобы найти нужный ответ, скопировать его в поле для текста, проверить и изменить по необходимости (например, подставить имя). Из-за этого страдали и скорость ответов, и качество.
Система SupportAI решает такие задачи за секунды. Алгоритмы нейросети определяют ключевые слова в обращении, находят подходящий ответ в базе знаний, адаптируют под конкретную ситуацию и отправляют. Если просто ответа недостаточно, система параллельно запускает другие процессы: например, корректирует стоимость поездки, отправляет сообщение водителю или обращение в банк. Большинство действий для шаблонных задач предпринимают алгоритмы — благодаря этому первая линия больше не «съедает» большую часть бюджета поддержки.
Нерелевантные обращения и спам стало легче отсеивать
Система научилась отсеивать сообщения, в которых помощь поддержки не нужна — с эмодзи, оскорблениями, нерелевантными вопросами.
Раньше обращение пользователя попадало к сотруднику поддержки только если пользователь после поездки нажимал на галочку «Свяжитесь со мной». Без неё обращение считалось комментарием, и сотрудники поддержки его не видели.
Сейчас за важностью обращений следит нейросеть. С тех пор на страницах «Яндекса» в социальных сетях почти перестали появляться жалобы на то, что служба поддержки пропустила сообщение.
Разбор нерелевантных обращений негативно влиял на сотрудников — это рутинная и неинтересная работа. Теперь сотрудники могут уделить больше внимания сложным и интересным задачам.
Стало меньше ошибок и опечаток, выросла скорость ручных ответов
Чтобы нейросеть работала правильно, ей нужны шаблоны — по несколько вариантов на каждую возможную реплику диалога. Основные шаблоны для SupportAI написали редакторы поддержки. Система случайно выбирает один из множества вариантов текста, а нейросеть его персонализирует.
Даже когда алгоритмам нужна помощь людей, служба поддержки все равно работает быстрее, чем раньше. Система подсказывает шаблоны ответов по ключевым словам и предлагают оптимальные варианты. Перепечатывать их тоже не нужно: количество опечаток снизилось до статистической погрешности.
Пользователи стали более удовлетворены качеством поддержки, а компания экономит средства на вычитках и поиске опечаток.
Создавать и менять логику ответов стало проще
Когда сотрудник решил сложную проблему клиента, он может автоматизировать решения для аналогичных ситуаций. Достаточно проработать логику общения с клиентом и написать правильные шаблоны вместе с редакторами. Система моментально начнёт решать похожие проблемы автономно. Можно внести изменения и в уже существующие кейсы — например, если появилось более простое решение. Достаточно обновить логику: это можно сделать без вмешательства разработчиков, и SupportAI сразу будет рассматривать обращения по-новому.
Мне приятно думать, что продукт SupportAI зародился именно у нас в отделе поддержки «Яндекс.Такси», так как мы были первыми «клиентами» у коллег и первым комплексным запуском автоматизации саппорта. Хотя на самом деле, это не совсем так — разного рода автоматизации ручного труда в «Такси» были и до этого.
В те времена мы вместе с командой SupportAI прошли огонь воду и медные трубы: смогли автоматизировать до 80% диалогов на первой линии поддержки и вместе построили центр экспертизы. Зато теперь по праву считаем себя одним из самых технологически продвинутых клиентских сервисов в рунете, легко масштабируемся и реагируем на изменения ситуации на рынке, и заодно экономим компании сотни миллионов рублей в год.
Как встроить SupportAI в бизнес
Со временем стало понятно, что SupportAI может помочь и другим бизнесам — систему легко встроить в уже существующие процессы. Сейчас ею пользуются уже 15 крупных сторонних компаний.
Внедрение происходит в несколько этапов:
- Алгоритмы SupportAI обрабатывают данные поддержки, группируют их и выделяют основные тематики.
- Экспертная группа продумывает сценарии, переносит их в интерфейс, показывает их руководителям и специалистам поддержки. Уже на этом этапе появляется аналитика по тематикам обращений, аномальным кейсам и структурированный контент.
- Система учится предсказывать тематики.
- Специалисты проверяют качество ответов.
- Дальше можно запустить эксперимент с автоответами или с помощью операторам и посмотреть, как изменятся оценки пользователей. После запуска дежурная группа регулярно отсматривает аномальные кейсы и оперативно исправляет логику ответов.
Алгоритмы SupportAI помогают искать курьеров, обзванивать должников и информировать сотрудников об изменениях в рабочих процессах.
Вот что специалисты из других компаний говорят о SupportAI:
В сжатые сроки запустили с партнёрами из «Яндекса» сервис исходящего обзвона клиентов «Магнит Доставки», чтобы измерить индекс потребительской лояльности. Разработка и отладка заняла не больше двух недель, после чего сервис ушёл в опытную эксплуатацию. Разработанная «Яндексом» для сервиса «Магнит Доставка» робот Ольга стала полноценным членом коллектива операторов контактного центра. Теперь хотим запустить новые сценарии.
Практически все пользователи на вопрос, какие характеристики определяют современную поддержку, отвечают так: эмпатия, решение проблем, скорость. Поддержка должна быть максимально технологичной, как и любой другой ИТ-отдел, и работать без сбоев. SupportAI обеспечивает связь человека и технологий и помогает добиваться качественных результатов.
«улучшил качество письменной поддержки пользователей» 🤣🤣🤣
А, так вот почему когда писали похвалу водителю - оператор отвечал, что водитель будет оштрафован.
Это шибко умная нейросеть, а не глупый оператор.
У меня была не похвала, но видимо тоже ответ нейросети. В общем на мой адрес в какой-то момент времени такси стало приезжать не туда. К соседнему дому по номеру, но там тупик. И либо писать водителю и ждать пока он развернется, либо пройтись. Я в поддержку написал, что такое уже 4-ый раз, у вас там что-то поломалось с геолокацией видимо. По сути адрес вбит всегда верный, но приложение считывает геолокацию и считает себя умнее. Ведет водителя на другой адрес в тупик, потому что "мне там ближе", а то что выход из дома на другой стороне не волнует. Мне упорно отвечали, что водитель ошибся и будет наказан. Хотел им помочь с багом, но не осилил пробиться через гениальный AI, который готов только карать водителей. А выставлять точку куда ехать водителю вручную каждый раз забываю, раньше само правильно определялось
Самое в этом печальное - что ведь действительно оштрафуют, а водитель потом ещё долго будет уговаривать ботов допустить его до живого сотрудника техподдержки чтобы отменили штраф...
Алексей, здравствуйте! Я из поддержки Яндекс Go. Спасибо, что цените труд водителей и не забываете похвалить за хорошую работу. Давайте проверим, кто так ошибся :( Пожалуйста, пришлите в ЛС ваш номер телефона из приложения и примерную дату обращения.
У бота инструкция, в любой непонятной ситуации штрафуй водителя и/или давай промокод.
Может вы писали в плохом настроении))) и система это поняла))