Роботы в Контуре: как искусственный интеллект помогает нашим маркетологам

Исследование Futurum Research говорит, что 58 % крупных компаний вкладываются в голосовых помощников, которые работают на базе искусственного интеллекта. Это помогает развивать маркетинг, упрощать жизнь продажам и совершенствовать клиентский сервис. Контур тоже экспериментирует с этими технологиями. Руководитель Управления маркетинга Любовь Федюшина делится наработками и выводами.

В этом году мы активно экспериментируем с голосовыми помощникам, которые берут на себя часть рутинных задач маркетолога, исследователя, интервьюера, пробуем применять технологии в маркетинговых исследованиях, используем для лидогенерации и верификации контактов.

Технологии и сервисы по работе с речью мы разделили на две большие группы — те, что автоматизируют определенную задачу под индивидуальный запрос, и готовые решения.

С помощью технологий искусственного интеллекта можно создать онлайн-менеджера, который выполнит комплексную бизнес-задачу: поговорит по телефону по сложному разветвленному сценарию — например, проведет первичное интервью — и занесет данные в базу. При этом собеседник даже не догадается, что с ним говорит робот. Правда, проект будет затратным и по времени, и по деньгам — только на разработку и тестирование уйдет пара месяцев. Внедрение и отладка могут занять столько же. Более того, сервис придется постоянно развивать: пополнять словарный запас, дописывать диалоговые ветки, вносить новые варианты ответов.

Да, эта технология затратна, но она окупится — ИИ-помощник увеличит производительность и снизит влияние человеческого фактора. Этими наработками уже пользуются страховые компании и банки — с их помощью они продают услуги.

К таким сервисам относятся Яндекс.SpeechKit, на котором работает Алиса, и Cloud Speech API в Google Assistant. Еще есть конструкторы — например, aimylogic.com.

Использовать готовый сервис дешевле, чем разрабатывать свой. И быстрее — запустить новый скрипт можно за несколько часов. Но и функционал у него ограничен. Зачастую бот неверно интерпретирует контекст и не может распознать речь, если собеседник говорит тихо или у него плохая связь. Такие боты мы используем, когда нужен автоинформатор или когда подойдет простейший скрипт на пару-тройку вопросов с ответами «да/нет».

Эксперимент с готовыми голосовыми помощниками в маркетинге проводили с arina.temprosta.ru. В качестве пилота взяли две задачи — пригласить клиентов на мероприятие, зарегистрировать их в ходе звонка и напомнить о приближающемся мероприятии уже зарегистрированным участникам.

Мы хотели, чтобы бот:

— снизил стоимость контакта;

— освободил время сотрудников контакт-центра для выполнения более сложных задач;

— сократил время на обработку базы — робот обзванивает 2 000 контактов за час. Контакт-центр тратит на это до 3 дней в зависимости от загрузки.

Робот дозвонился и пригласил на мероприятие 38 % процентов базы. 11 % из них зарегистрировались, 57 % пришли.

Дозвон по напоминаниям достиг 81 %, а итоговая явка составила 46 %. Звонок бота стоил в четыре раза дешевле, чем звонок специалиста контакт-центра. Пока мы довольны результатами и смотрим на конверсию в других регионах и по другим мероприятиям.

Помимо голосовых ботов, пробовали использовать помощников в распознавании и транскрибировании результатов глубинных интервью в маркетинговых исследованиях и прочих несложных задачах.

При этом мы осознанно не собираемся делегировать общение с клиентами роботам — нам важен живой диалог.