Превосходство бота: почему Лия идеально подходит для чатов поддержки

Со стороны может показаться, что все чат-боты примерно одинаковы и работают по одной схеме. И чем тогда один лучше другого? На самом деле они разные. Постараюсь объяснить, почему сервис, с которым работает моя компания, — один из самых конкурентоспособных.

Меня зовут Демьян Грин, я — гендиректор и основатель сервиса автоматизации коммуникации с клиентами Лия

Недавно я рассказывал, что Лия работает на основе двухуровневой архитектуры обработки запросов — простой модели NLU и сложной LLM, что делает ее необычайно эффективной для выдачи точных ответов и позволяет компаниям оптимизировать затраты при выборе сценариев для бота.

Узнать, что представляет собой бот-гибрид, можно здесь

Как создается сценарий для бота? В основе всегда лежит намерение (на нашем внутреннем сленге — интент, по-русски — запрос с определенной целью) пользователя. В чат люди обращаются с разными просьбами и целями: сделать заказ или ставку, уточнить, когда приедет курьер, узнать режим работы заведения, сроки проведения акции и т.д.

Одно из важнейших отличий Лии в том, что в ботах на ее основе используются намерения. При этом его формулировка — дело вторичное, важнее само намерение, которое Лия распознает среди большого числа запросов и соотносит его со сценарием, согласно которому предусмотрен конкретный ответ.

Самый простой пример: человек хочет пиццу. Он может написать в чат поддержки сколько угодно слов или предложений — «хочу пиццу», «а можно мне пиццу», «маргарита, гавайская 25 см», «срочно в офис пепперони» и т. п., список словесных выражений намерения почти безграничен — из разнообразного контента Лия все равно выделит приоритетное желание: заказать пиццу.

В соответствии с потребностями бизнеса разработчики могут внедрить детализированные намерения или собрать их в общую кучу под одним ключевым словом «заказать». Для каждой цели назначается определенный сценарий обработки со своей логикой ответов и реакций бота. Технически ограничений по количеству сценариев нет (программный порог в 1000 штук по желанию клиента может быть расширен).

Сценарии не статичны, их можно перенастраивать: дополнять вспомогательными намерениями, сущностями (конкретизированными данными — номерами телефонов, адресами, детализацией намерения — не просто такси, а грузовое и т.д.), видоизменять ответы в зависимости от времени суток с помощью гибких решений платформы, архивировать, заменяя на новые, и снова актуализировать.

Можно даже сделать так, что пользователю не придется набирать номер заказа при уточнении сроков доставки — согласитесь, ведь это и правда неудобно. Лия сама зайдет в API, узнает номер (для этого в начале подобного сценария прописывается специальный код — сниппет) и дальше отработает сценарий как положено.

Но это не единственное, чем платформа для создания умных ботов отличается от многих других.

Лию по выбору можно «пересадить» в web-чат, приложения, Telegram, WhatsApp, ВКонтакте и в другие популярные мессенджеры. С помощью Javascript-сниппетов можно настроить взаимодействие чат-бота с внешними системами клиента (CRM, ERP, внутренние базы данных, админки сайтов) через API.

Существует интеграция с омникальным решением, когда взаимодействие происходит с использованием нескольких каналов связи. В нашем списке готовых интеграций закреплено 18 позиций, среди которых наибольшей популярностью пользуются OmniDesk и Usedesk.

Случается, что клиент приходит с собственным уникальным чат-решением, в наибольшей степени соответствующим его интересам, и тогда для него разрабатывается индивидуальная интеграция. Даже если у компании совсем нет каналов текстовой коммуникации, без автоматизации общения она не останется: есть вариант подключить Telegram-бота или готовый виджет на сайт.

Нередко случается, что в одном сообщении пользователь задает сразу несколько вопросов, в которых содержатся разные намерения. Что в этом случае предпримет Лия? Распознает все и начнет обрабатывать их по очереди. Если же в ее настройках имеется приоритезация, то самые важные она отфильтрует, расставит по степени важности и будет последовательно закрывать задачи: сначала главные, потом второстепенные.

Или вообще выберет только одно наиважнейшее намерение, а отфильтрованные сохранит, чтобы использовать в дальнейшей работе — в сценариях, сниппетах, статистике. Выбор сценария за клиентом — он распределяет интенты по уровню значимости, а мы кастомизируем приоритезацию на основе полученных от него данных.

Ее алгоритмы настроены таким образом, что прекрасно понимают нюансы «великого и могучего». Для скорости и безопасности обработки данных здесь используется офлайн-движок NLP и LLM классификатор.

Кроме того, если пользователь не дружит с правописанием, Лия даже из текста с большим количеством ошибок способна вычленить тот самый запрос, с которым он обратился в чат. При этом она будет максимально «снисходительна» к «двоечнику» и не станет исправлять его ошибки. Но отсортирует их, кластеризуя весь контент с опечатками. Это станет для нее своеобразным обучающим процессом — позволит в будущем точнее определять смысл высказываний с хромающей орфографией.

Лия повидала немало нетрадиционных интерпретаций написания знакомых всем терминов. Например, ей довелось распознавать более 70 вариантов слова «коэффициент» — и в этом деле с ней могут конкурировать только преподаватели русского языка в школах и вузах.

Лия не способна к самостоятельному обучению, и это большой… плюс. Если бы мы заложили в нее алгоритм, настроенный на самообучение, то это могло привести ее к ошибочным и нерелевантным ответам, которые пополнили бы базу знаний.

Чтобы этого не произошло, мы применяем полуавтоматический процесс разметки и дообучения: система классифицирует и кластеризует нераспознанные запросы, а специалисты подтверждают их правильность, добавляют в уже сформированные намерения или создают новые. При таком подходе система работает максимально корректно и формирует релевантный архив знаний на основе кластерного анализа истории обращений с «болевыми» темами.

У вас создалось впечатление, что сервис слишком мудреный?

Напротив, несмотря на технологическую сложность, даже не обладающие глубокими знаниями в программировании специалисты смогут настраивать боты на платформе Лия. Это еще одно из ее преимуществ — с помощью визуального no-code конструктора с интерфейсом drag-and-drop можно самостоятельно проектировать любые, даже сложные сценарии.

Почему конструктор? Потому что клиент может самостоятельно сформировать свой сценарий ответа на тот или иной запрос внутри интерфейса, добавляя различные «опции» из предложенных на разные этапы обработки. И тут же в дебаг-чате протестировать, как это работает. После чего пересобрать или усовершенствовать конструкцию, если понадобится, и регулярно актуализировать данные, видоизменяя сценарии.

Чтобы сопровождать работу Лии, в средних проектах со стороны клиента потребуется всего один человек — например, компетентный сотрудник службы поддержки, который может обновлять данные в ЛК.

Команда Лии предоставляет своим клиентам сервис «все включено»: каждый проект с самого начала курируют аккаунт-менеджер, бизнес-аналитики, копирайтеры и разработчики. Если нужна консультация или требуется улучшайзинг/апгрейд бота — команда всегда на связи. В самом начале работы у клиента почти всегда возникает много вопросов, даже если он заявляет, что будет заниматься проектом самостоятельно. Самый частый вопрос — почему Лия ответила так, а не иначе. По опыту, в 80% случаев требуется дообучение, потому что сценарии были написаны с ошибками. Наши специалисты помогают устранить проблему.

👉 Ближе познакомиться с моей компанией, ее предложениями и возможностями Лии вы сможете на нашем сайте.