Вряд ли есть человек, который любит общаться с виртуальным ассистентом в кол-центре или чате.
Тем не менее, автоматизация ответов на растущий поток обращений слишком выгодна, поэтому компании ищут баланс: качество клиентского опыта с одной стороны, затраты на персонал с другой.
Мы в sherlock.im разработали свой подход к внедрению ИИ и чат-ботов, при котором достигается 30-60% автоматизации без падения уровня удовлетворенности клиентов по показателю CSAT
Реальные текущие возможности технологии ИИ (Нейронные сети, NLU)
Важно понимать, что умеют и не умеют коммерчески доступные текстовые ИИ
Умеют
- Сопоставлять сообщение клиента с одной или несколькими заранее заданными тематиками. С натяжкой это можно назвать распознаванием смысла сообщения.
- Вычленять из сообщения объекты (например время, дату, город)
- Дообучаться, но только с помощью человека
Не умеют
- Сами составлять ответ
- Строить последовательный диалог
- Самообучаться полностью самостоятельно
Именно поэтому все ИИ-боты, которые пытаются имитировать оператора и построить диалог с клиентом, обычно вызывают один негатив
Наше решение: ИИ + чат-приложения
Итак, ИИ не может построить диалог самостоятельно, но хорош в определении первичной тематики вопроса по сообщению клиента в свободной форме.
Именно здесь на помощь приходят то, что мы называем chat-apps. По аналогии с mobile apps — это приложения, но внутри любого чата. Они управляются кнопками и другими элементами интерфейса. Например в Apple Messages for business есть возможность отправки в чат кнопки apple pay. В Whatsapp Business доступна отправка каталога и карточки товара в чат и даже кнопка «добавить в корзину».
Только представьте какие возможности это открывает в промо-механиках взаимодействия с клиентом. Об этом мы планируем целую серию статей.
Резюмируем
Схема проста: ИИ определил тематику и запустил соответсвующий chat-app.
Клиенту не нужно продолжать диалог словами, а значит рисковать нарваться на непонимание со стороны бота. Он просто нажимает нужные кнопки или отправляет нужную информацию боту и решает свою задачу.
Если ИИ находит несколько тематик с вероятностью распознавания >90%, он предложит все найденные сценарии и клиент сможет выбрать подходящий нажатием кнопки
Экономическая эффективность
Наша платформа выгодна для средних и крупных b2c компаний с потоком обращений от 10 000 в месяц. С этого значения даже примитивно настроенный ИИ снижает загрузку со значимого количества операторов.
Хотя и при 5000 обращений в месяц экономическая целесообразность сохраняется если детальнее проработать сценарии бота (чат-приложения)
Чем выше нагрузка, тем выгоднее платформа. В наших крупнейших проектах платформа обрабатывает 120 000 диалогов в месяц и это не предел. Обращайтесь, рады будем рассказать подробнее.