Кейс Teleperformance: чат-бот для международной логистической компании
Вызов для бизнеса. Высокие объёмы простых запросов в чатах с агентами, непостоянный NPS.
Решение. Чат-бот на основе NLP-технологий и машинного обучения, который имитирует разговор с человеком и отвечает на самые популярные вопросы. Чат-бот проверяет и предоставляет пользователю стоимость курьерской доставки в разные страны, статус доставки, информирует о работе почтовых служб и т.п. По самым общим вопросам открывает раздел помощи на веб-сайте.
Результат. Объём обращений, которые чат-бот решает без перевода на человека, составил 75%. NPS вырос и стабилизировался. А CSAT у чат-бота и агентов-людей, которые обрабатывали простые запросы до автоматизации, отказался сопоставимо высоким.
Как российская команда сделала и внедрила чат-бота в мессенджере для производителя бытовых товаров, рассказываем с коллегой здесь.
Вывод: нормально делай — нормально будет
Не поспоришь
Как убедиться в том, что решения по роботизации улучшают клиентский сервис, коротко рассказали в Telegram: https://t.me/teleperformancerussia/281
А надо нанимать человека, который будет разбираться в работе бота?
Со сценарными ботами справятся контент-менеджер и тестировщик. А чтобы подготовить и запустить ИИ-бота, помимо бизнес-аналитика и тестировщиков нужны дата-саентист и/или разработчик.
Если таких людей нет в штате или нет возможности взрастить в штате, придётся нанимать. Или отдать эту задачу на аутсорс. Как мы работаем с подобными задачами (и как вообще работают боты), рассказали здесь: https://vc.ru/tribuna/750314-avtomatizaciya-klientskogo-servisa-s-pomoshchyu-ii-osnovy-i-nash-keys#keys_teleperformance .