Научите робота общаться. Девять принципов, которые помогут клиентам перестать волноваться и начать доверять чат-ботам

Согласно исследованию Chatbot Rank 2022, число успешно обрабатываемых чат-ботами запросов за год выросло в среднем всего на 9-15% на каждый блок пользовательских сценариев. У чат-ботов все еще сохраняется репутация инструмента для решения простых задач, и когда речь идет о сложном вопросе, пользователь даже не пытается поручить ее текстовому роботу и сразу просит переключить на оператора-человека — несмотря на то, что бот вполне может справиться.

Это связано с тем, что продуктовые команды, отвечающие за развитие ботов, не имеют в поле зрения понятной метрики качества клиентского опыта в текстовом канале и ориентируются на собственные приоритеты разработки. В результате в сервисе может использоваться продвинутый текстовый робот, способный без ошибок распознать натуральную речь, но который не умеет поддерживать эффективную коммуникацию. Это обесценивает усилия продуктовой команды и снижает ROI от внедрения чат-ботов в цифровой сервис.

Данную проблему мы стремились решить, когда разрабатывали принципы эффективного диалогового интерфейса (CUI — conversational user interface). Это первый на рынке подробно описанный свод правил, который позволит управлять качеством коммуникации с чат-ботом.

В этой статье мы расскажем, что это за принципы и как чат-боты могут им соответствовать. Для этого приведем примеры и контрпримеры из практик мобильных банков России, которые мы собрали в рамках исследования чат-ботов в 2022 году.

Мы разрабатывали принципы CUI в соответствии с основными правилами кооперативного диалога Пола Грайса и принципами вежливости Джеффри Лича. Это полноценный коммуникативный кодекс, который рассматривает поведение чат-бота, как обдуманные и осознанные речевые действия. Семь из девяти принципов касаются непосредственно ботов и то, как они ведут диалог. Остальные относятся к контексту и условиям, в которых функционирует бот — функциональность чата в целом и его место в цифровом сервисе.

Из принципов мы сформулировали ключевые требования к качеству UX в текстовом диалоге, каждое требование прошло валидацию в рамках опросов пользователей — в итоговый список вошли 47 правил. Правила описывают возможности или функции, которые помогают чат-боту соответствовать принципу CUI — иными словами, общаться максимально комфортно с точки зрения человека.

Как именно описанные принципы и правила реализуются в текстовых каналах, покажем на примерах конкретных практик мобильных банков России.

Ключевый принцип эффективности измеряется метрикой success rate — смог ли пользователь получить решение своей задачи. В этом контексте роботу важно понимать, смог ли он ответить на вопрос клиента, и если нет, то вовремя оставить бесполезные попытки и переключить на человека.

Мы выделяем для этого принципа 5 правил. Одно из них звучит так: в рамках диалога по одному запросу бот не дает дважды один и тот же ответ.

На примере СберБанка видно, что бот дает одинаковые ответы, хотя пользователя явно не устроил первый ответ сервиса. А бот в чате ВТБ повторяет ответ на вопрос снова, а сообщает, что ранее уже отвечал на него и просит сформулировать запрос иначе. Пользователь видит, что бот распознает попытку переформулировать запрос, а не игнорирует её — и продолжает общаться в текстовом канале.

Этот принцип охватывает широкий спектр правил, которые касаются лексики текстового робота и обратной связи по запросам. Их соблюдение создает впечатление, что бот близок по своим реакциям и поведению к живому консультанту.

В рамках принципа 8 правил. Одно из них — проактивно сообщать клиенту о статусе запроса или о факте его выполнения. В качестве лучшего примера реализации этого правила можно показать практику Тинькофф Банка.

Бот в чате всегда присылает подтверждение выполнение операции — отключение оповещения об операциях. Бот запрашивает подтверждение и интересуется, уверен ли пользователь в своем решении. Так клиент получает чувство контроля над процессами и убеждается, что бот правильно его понял.

У клиентов часто вызывает недовольство то, что им приходится переписывать запросы под «механический» язык бота. Это мало походит на естественную речь. Когда бот не требует от клиента адаптировать запросы, а подстраивается к ним сам — это более комфортно для общения. Также важна способность бота отличить простой информационный вопрос от запроса на совершение действия.

Соответствие принципу описано в пяти правилах, приведем в пример два из них: бот может распознать запрос, набранный с опечатками и ошибками; бот позволяет произвольно возвращаться на любой этап решения задачи. Примеры реализации этих правил можно найти в приложениях Альфа-Банка и Совкомбанка.

Бот Совкомбанка позволяет вернуться на несколько шагов назад с помощью быстрых ответов. А бот Альфа-Банка справляется с распознаванием текста с ошибками. Часто клиенты могут не осознавать, что допустили опечатку. Если бот способен понять такой запрос, пользователь останется в канале и решит свою задачу.

Этот принцип касается лексики робота: максимально доступные ответы, без лишних терминов и канцеляризмов, дающих ощущение сухости в речи. Там, где это возможно, полезно использовать визуальные материалы, например скриншоты, когда пользователю нужна помощь в навигации по приложению.

Из принципа следует четыре правила. Одно из них — лаконично формулировать сообщения: приветственные вопросы, сообщения о переключении на оператора, уточняющие вопросы и другие фразы. Не все чат-боты в банках соблюдают это правило. В частности, бот СберБанка отправляет слишком многословное приветствие, которое занимает половину экрана чата.

Удачный пример есть в Тинькофф Банке, где текстовый бот лаконично приветствует пользователя, представляется и задает вопрос, который побуждает к действию. Не нужно тратить время на сообщение от бота и можно сразу переходить к формулировке своего запроса.

Полезный ответ не должен содержать лишней информации, а у клиента не возникает необходимость обращаться к другим источникам, например, к сайту банка. Также бот не должен задавать вопросы, на которые пользователь уже дал ответ ранее, а рекламируемые им продукты должны быть в контексте обсуждения.

В принципе 3 правила. Приведем пример одного: если запрос клиента содержит несколько вопросов одного уровня на разные темы, то бот отвечает на каждый из них по отдельности.

В приложении Альфа-Банка бот распознал оба вопроса пользователя и ответил на них, разделив сообщение на две части. А на примере Почта Банка мы видим, что бот игнорирует вторую часть запроса, и клиент не получает ответ.

В некоторых сервисах сам факт обслуживания ботом скрывается, чтобы сэкономить ресурсы клиентской службы. Не зная, что разговаривает с ботом, пользователь может испытывать разочарование от того, что собеседник не дает правильных ответов. Потому важно создать правильное ожидание у пользователя, чтобы он мог сразу решить — отправлять запрос боту или сразу позвать человека.

Принцип описан в двух правилах. Например, одно из них: бот в явном виде показывает, когда беседа ведется с роботизированным сервисом, а когда к диалогу подключается оператор.

Например, в приложении Ак Барс Банка пользователь не сразу понимает, с кем ведется разговор и, в результате, вынужден делать лишний запрос на вызов консультанта. Обратный пример у Банка Хоум Кредит, который заранее показывает имя оператора или название бота. Так снижается риск недопонимания, клиенту проще воспринимать коммуникацию.

Данный принцип касается контекста, в котором работает бот. В первую очередь, это составляющая настройки UI — настройка шрифтов, хранение переписки, возможность поделиться ее элементами.

В принципе описано 3 правила, соблюдение которых приближает UX чата к уже привычной и комфортной коммуникационной среде клиента — популярным мессенджерам. Несколько примеров: номера телефонов кликабельны в чате, ключевые параметры в быстром доступе, бот принимает текстовые и голосовые сообщения. И некоторые текстовые каналы мобильных банков уже предоставляют такие возможности.

В чате Банка Хоум Кредит есть значок трубки, по которому можно сразу перейти к звонку. Если пользователь просит у бота номер поддержки, то получает кликабельный номер телефона. К сообщению можно прикрепить фотографию или выбрать файл.

На момент нашего исследования только бот Тинькофф Банка мог работать с голосовыми запросами. Приложение расшифровывает аудио в текст и отправляет в чат, пользователь также может получить ответ и голосом, и текстом. Это позволяет решать задачи более оперативно, например, когда у пользователя нет возможности спокойно набрать текст.

Принцип охватывает взаимосвязи в системе коммуникации приложения. От этого зависит то, насколько бесшовным будет опыт клиента при решении задачи, а также способен ли текстовый канал стать единым окном для подачи информации клиента. Например, информация, которую пользователь передал боту, также доступна консультантам в чате или call-центре, остается ли она в истории коммуникаций с клиентом.

Принцип содержит 2 правила, одно из них наиболее важно: при подтверждении действия клиенту не нужно покидать пространство чата. Этому правилу соответствует чат Почта Банка — в текстовом канале приложения можно подтвердить отключение или подключение услуги в окне чата. Не нужно совершать дополнительных переходов.

Адекватная реакция на эмоции — это часть естественного процесса общения. Когда текстовый робот учитывает эмоциональное состояние пользователя и демонстрирует заботу о нем, это формирует более тесную связь с клиентом. Принцип работает в критических ситуациях, когда пользователь расстроен и готов оставить жалобу. Или находится в сложной ситуации, когда необходимы срочные действия, например, блокировка карты.

Принцип содержит всего одно правило: бот не игнорирует негативные высказывания, не прекращает диалог, а показывает, что понял эмоциональный посыл клиента, и готов что-то предпринять.

В мобильных банках еще очень редко встречаются чат-боты, готовые работать с негативом. Например, бот Банка Хоум Кредит не понимает суть вопроса, вызывая раздражение у пользователя, который и так недоволен. А бот Почта Банка адекватно реагирует на негативное высказывание и предлагает позвать оператора.

Соблюдение большинства из описанных принципов зависит не от вычислительных мощностей или уровня развития технологий NLP/NLU, а от проработки качества цифрового сервиса с точки зрения клиентских сценариев. Большую часть правил можно реализовать без значительных инвестиций в нейросети. И это даст гарантии того, что пользователи будут больше доверять боту и чаще обращаться к нему в чате. Также это влияет на формирование репутации банка, как инновационного и продвинутого.

Эффективные чат-боты в силах повлиять практически на любые метрики продукта. Грамотная и быстрая обработка запросов в едином окне повысит удовлетворенность пользователей (CSI). Бесшовный опыт и привычная среда мессенджеров формирует лояльность от сервиса в целом (NPS). И, в конечном итоге, текстовый робот будет эффективно справляться с главной задачей, которую на него возложил банк — сокращение нагрузки на клиентские службы в других каналах.