Новые реалии клиентского сервиса: боты для масс, живые консультанты для VIP-клиентов

Рассказываем, как голосовые ассистенты помогают бизнесу экономить и что будет с операторами колл-центров через пять лет.

Уже сегодня трудно себе представить звонок в службу поддержки любой крупной компании, на который сразу ответит живой оператор. Скорее всего, сначала пользователь попадет на интерактивное меню для выбора вопроса из предложенных категорий, а уже после услышит оператора, который ответит на его вопрос. А если вопрос не требует креативного подхода, не исключено, что ответит на него даже не живой сотрудник, а виртуальный ассистент, который справится не хуже.

Почему автоматизация набирает популярность, не стоит и говорить: очевидно, что роботы более дешевые, быстрые и контролируемые по сравнению с сотрудниками. В то же время, консультация от человека всегда должна оставаться доступной опцией, так как далеко не со всеми задачами справится даже продвинутый искусственный интеллект.

Возникает ряд вопросов в связи с перестройками на рынке труда – последствиями массовой автоматизации:

• Какие сферы это затрагивает в первую очередь?
• Сколько процентов операций могут обслуживать роботы, и почему еще нужны люди?
• Что будет с работниками специальностей, которые могут быть легко автоматизированы?

Ответим на них, сконцентрировавшись на одной из граней процесса – на автоматизации контактных центров.

Текущий кризис наглядно продемонстрировал, в каких сферах автоматизация контакт-центров наиболее применима и полезна.

E-commerce и ритейл. Если для первой категории работа с заказами – это одна из главных составляющих бизнес-процесса, то многие компании в сфере ритейла впервые столкнулись с необходимостью отправлять уведомления о заказе, согласовывать время доставки, сообщать об отсутствии какой-либо позиции или о задержке курьера. Обработку сотен и тысячах ежедневных заявок невозможно осуществить силами операторов, и в данном случае голосовые боты становятся оптимальным решением. Подробнее о том, что и как автоматизируют интернет-магазины, мы писали ранее.

Логистика. В автоматизации общения с клиентом нуждаются и логистические компании. Так, виртуальный ассистент может назначать время доставки, предупреждать о задержках в пути или соединять получателя напрямую с курьером. Пока технологии не способны заменить курьеров, зато они позволяют не тратить время на созвоны с клиентом и доставлять большее количество заказов за день.

Рекрутинг. Этой весной на пике оказалась и рекрутинговая история. Из-за роста числа доставок появилась необходимость найма сотен курьеров и фасовщиков. Без помощи автоматики невозможно сделать это в сжатые сроки: как минимум, робот может производить первичный отсев некачественных заявок сразу в момент их поступления.

Финансы. В контакт-центры банков ежедневно поступают тысячи обращений, и многие из них довольно просты и типичны. Вопросы, касающиеся текущего баланса, поиска ближайшего банкомата или даты платежа по кредиту можно передать голосовому ассистенту без потери в качестве.

Автоматизируют общение с клиентами также сервисы бронирования, маркетплейсы, онлайн-школы.

По нашим оценкам, около трети телефонных звонков в крупных компаниях сейчас обрабатывают не операторы колл-центров, а виртуальные ассистенты, и еще через три-пять лет эта доля вырастет до 80%. К тому времени улучшится синтез и распознавание речи, а бизнес будет готов переключать больше звонков на роботов. Можно точно сказать, что рынок будет двигаться в этом направлении, поскольку роботы обходятся в два-три раза дешевле сотрудников.

Однако полностью отказаться от услуг операторов колл-центров пока невозможно: предстоит еще серьезно совершенствовать способность системы воспринимать запрос, и тут есть два момента. Один связан с распознаванием голоса и его точной транскрибацией, другой – с пониманием, чего именно хочет клиент не только за счет ключевых слов, но и за счет анализа контекста. В обоих направлениях ожидается масштабная работа, так как даже люди друг друга не всегда понимают правильно и с первого раза, в случае с машиной это еще сложнее.

Кроме того, прогресс ожидается в сфере синтеза речи, хотя искусственные голоса уже сейчас бывают неотличимы от естественных. Робот Google Duplex, например, делает паузы “для вздоха” и добавляет междометия вроде “хм”. Клиент даже может не заметить, что общался с виртуальным агентом. Тем не менее, крупнейшие игроки IT-индустрии, такие как Google, Amazon, Яндекс, продолжают работать над улучшением синтеза речи.

Безусловно, бизнес будет автоматизировать процессы, и части сотрудников придется искать новые сферы.

В области колл-центров мы это видим так:

• Около 10% операторов останется на прежних позициях и будет отвечать на наиболее сложные запросы клиентов, что требует эмпатии и творческого подхода.
• Еще около 10-20% работников займутся обучением машин и контролем за их деятельностью, в том числе будут готовить данные, прослушивать звонки и переводить голос в текст там, где система не справится.
  
• Наконец, какая-то часть операторов сможет переквалифицироваться в дизайнеров голосовых интерфейсов – здесь будут более творческие задачи, связанные с созданием сценариев диалогов в визуальных редакторах.
  

Остальные же, вероятно, мигрируют в сферы, которые на текущий момент будут нуждаться в человеческом капитале – в этом году такой сферой стала логистика.

В заключение поговорим о сценарии, по которому уже сейчас развивается клиентский сервис. В перспективе пяти лет требования массового рынка будут удовлетворены голосовыми ассистентами, а живые операторы займутся обслуживанием VIP-клиентов и будут сопровождать особо крупные проекты. Другими словами, боты станут мейнстримом, а возможность поговорить с человеком будет считаться роскошью.

В то же время, важна готовность к данному сценарию не только пользователей, но и бизнеса. Сегодня технологические компании предлагают гораздо больше возможностей для автоматизации, чем используется на практике. Для массового внедрения голосовых ассистентов требуются усилия вендоров с одной стороны по обучению рынка, и с другой – по адаптации технологических инструментов для максимально простого и понятного применения.

Кроме того, от компаний, стремящихся оптимизировать расходы на клиентский сервис, потребуются значительные вложения на начальном этапе для проведения качественной аналитики и обучения машин под свои нужды.