Алекс всемогущий: как чат-бот ищет лиды и обучает менеджеров в Альфа-Лизинге

Год назад мы в Альфа-Лизинге проверяли «холодную» базу — обзванивали потенциальных клиентов — и получили конверсию меньше 2%. Стало понятно, что пора менять подходы к выборке, чтобы точнее попадать в аудиторию, которой интересны лизинговые услуги. По итогам мозгового штурма родилась идея: из существовавшего сквозного чата, предназначенного для менеджеров по работе с клиентами, сделать бота, способного отбирать лиды для продаж и консультировать сотрудников. Всего за месяц был создан Алекс — чат-бот для поиска клиентов и помощи при общении с ними. Что он умеет делать, с какими технологиями работает и как помогает в развитии лизингового бизнеса, рассказал Артем Косолапов, директор по информационным технологиям Альфа-Лизинга.

• Найти новых клиентов;
• составить отчет по сделкам в других компаниях;
• показать статистику сделок по любой компании;
• дать совет;
• ответить на вопрос по продажам;
• объяснить термин.

Вот, что умеет Алекс на сегодняшний день. Такой набор функций позволяет за час отрабатывать базу, на которую обычно у клиентских менеджеров уходило несколько недель.

Чат-бот стал личной инициативой Николая, архитектора решений (Solution Architect) компании, который занимался проектом по сбору информации о клиентах и придумал функциональность чат-бота для сбора необходимы данные из открытых источников.

В инициативной группе мы обсудили, для чего можем его использовать, и выяснили, как эта технология принесет нам максимальную бизнес-пользу и эффективность. Самый частый запрос от менеджеров — это помощь в поиске потенциальных клиентов для заключения договоров лизинга. Это первоочередная задача для всей компании. И лиды нам нужны максимально релевантные. Идея была в том, чтобы наши менеджеры получали такую информацию о клиентах, которая позволит лучше готовиться к встрече, понимать, что и как говорить, чтобы клиент купил. То есть, в холодной базе найти теплые лиды (правильная выборка с нужной информацией), позвонить им, зная, что предложить (получить подсказки из базы знаний), и заключить сделку. Второй по популярности запрос — помочь начинающему клиентскому менеджеру с вопросами, которые возникают в работе: где взять нужные документы, как сделать правильный расчет, как защитить условия финансирования для нестандартного клиента на кредитном комитете и т. д.

Мы обсудили эти задачи, и Коля ушел делать прототип. Поскольку это была такая личная инициатива, то прототипом он занимался в свободное время. За пару недель он натренировал бота и настроил процессы. Затем мы подключили команду, которая подготовила инфраструктуру, откорректировала логику и масштабировала проект.

От гипотезы до промышленного внедрения прошел всего месяц. Такая скорость обусловлена двумя факторами:

• мы используем готовые инструменты, собственные и сторонние;
• наша команда — живая и инициативная, способна быстро подхватить и реализовать хорошую идею, обеспечивая тесное взаимодействие всех подразделений в процессе — IT, поддержка, продажи, сопровождение сделок и т. д. Чат-бот стал результатом совместного труда IT-команды и команды продаж.

Сейчас Альфа-Лизинг сильно трансформируется в части архитектуры: появляются новые, удобные и производительные микросервисы, из которых как пазл можно хоть каждый день делать полезные фишки для пользователей. Этим мы и воспользовались при создании чат-бота.

Вот, что сам автор идеи рассказывает о процессе: «Среди наших микросервисов есть сервис уникальных контрагентов, который позволяет однозначно идентифицировать компанию-клиента в приложении, чтобы избежать дублей. Мониторинг клиентов дает базу для анализа; сервисы, которые готовят базу для холодного обзвона, показывают детальную информацию по клиенту и т. д. В рамках перехода на новую для компании BPM-платформу мы подключили платформу для общения по сделкам фронт и бэк-офиса Rocket.Chat — аналог Slack и HipChat. И тут пазл сложился: есть клиентская база, есть платформа через, которую мы можем ее ненавязчиво распределять. Решение пришло само. Чат-бот — это быстро, есть готовые инструменты, пользователям не нужно писать тонны инструкций к новой системе.

В итоге решили сделать так:

— менеджеры могут самостоятельно отбирать себе клиентов по роду деятельности, по финансовым показателям. Все данные для этого у нас были.

— создать скрипт холодного обзвона с подсказками во время разговора с потенциальным клиентом. Его предоставили коллеги из отдела продаж.

— предусмотрели дополнительную фишку для помощи новичкам — бот умеет отвечать на вопросы и рассказывать про специфичные названия. Тут помогали ребята из продаж».

Сейчас стек Алекса выглядит так:

— движок для чат-ботов botpress (+ языковой сервер и нейросеть);

— платформа Rocket.Chat;

— postgrest и другие собственные микросервисы.

Микросервисы в компании пишут в docker (linux) на .NET Core или Node.js (соответственно, C# и javascript/typescript).

Чат-бот позволяет искать не только по прямому соответствию: мы подключаем лингвистические словари и серверы, чтобы по контексту можно было понять, что человек имел в виду, запоминать контекст фраз. Алекс не только выдает ту информацию, которая есть, но и запрашивает данные в другие сервисы, чтобы формировать нужный ответ. Мы регулярно занимаемся обучением чат-бота: смотрим, когда он не смог ответить, пополняем словарь. С каждым днем Алекс ведет себя все увереннее. Сейчас в его базе более 200 вопросов, на которые у него есть ответ.

Мы начали внедрять чат-бота именно под задачи продаж, потому что для нас это первоочередное направление. Когда нарастает экономический кризис, и возникает дефицит спроса, функция IT — помочь решить задачи, которые принесут максимальный экономический эффект.

Первый месяц работы показал, что количество лидов возросло на 25%. Стоимость контакта при этом очень низкая, потому что вся обработка на роботе. При этом ботом пользуются не только новички-продажники, но и вполне успешные, опытные сотрудники.

Сами продажники дали нам очень положительные отзывы.

Небогатикова Наталья, младший специалист, Киров: «Я использую бот для поиска клиентов, поиска контактов руководства компаний, смотрю информацию об уже заключенных договорах лизинга. Это экономит не только мое время, но и время собеседника: я не опрашиваю его несколько минут, чтобы выявить, какая техника ему нужна, у меня уже есть вся нужная информация, и я предлагаю только то, что актуально. Это очень крутой бот! С ним нет необходимости вручную искать клиентов, их контакты и историю по лизингу — я получаю все готовое, даже готовую обратную связь по работе с другими лизинговыми компаниями. Жду доработок по валидности контактов — и будет идеально».

Чуркина Юлия, руководитель проектов по развитию продаж, Тюмень: «Ботом я им пользуюсь для поиска новых клиентов. Случается таким поиском находить хороших клиентов, с которыми уже доводилось работать в других компаниях».

Дальнейшее развитие чат-бота пойдет в двух направлениях. Во-первых, прямо сейчас мы расширяем функционал бота, добавляем возможность настроить фильтры, чтобы более релевантно отбирать клиентов. Продолжаем загружать термины и вопросы. Мы уже добавили аналитический модуль, чтобы руководитель видел, как его группа реагирует на полученные заявки. В наших планах сделать чат-бот доступным для любых сотрудников и разнообразных запросов, в том числе HR.

Во-вторых, мы хотим развивать чат-бот и во вне, для клиентов, прикрепив к сайту и личному кабинету. Алекс сможет отвечать на вопросы клиентов и выполнять их запросы. Например, помочь с поиском нужной информации, выдать справку или счет-фактуру и т. д. У нас уже есть около 50 популярных запросов от пользователей, которые мы постепенно подгружаем.

Сейчас над проектом работают в регулярном режиме два человека: разработчик и представитель от бизнеса.

До Алисы из Яндекса нам пока далеко, но ключевое отличие Алекса в том, что мы решаем конкретные проблемы конкретных людей, что позволяет сервису быть вовлеченным в работу бизнеса, а нам наполнять функционал той логикой и полезностью, которые ему нужны. И то, что команда генерирует и воплощает такие идеи, а руководство доверяет и предоставляет для этого ресурсы, дает крутой результат.