Чат-бот HeadHunter для Алисы: ныряем в кроличью нору

Рассказывает Илья Молтянинов, руководитель мобильного направления HeadHunter

Формат голосового взаимодействия с различными сервисами получает все более широкое распространение: в США ассистент Google уточняет у посетителей Ebay подробности о товаре, который они ищут, а голосовой помощник в Starbucks запоминает предпочтения клиента и предлагает удобно расположенную кофейню, чтобы забрать заказ. Для HeadHunter как для технологического лидера HR-tech сферы в России было важно этот формат опробовать. Правда, до недавнего времени понятных и удобных платформ для экспериментов с голосом у нас не было. Они начали появляться только сейчас.

Первый шаг на российском рынке сделал Яндекс с Алисой – и у нее, на мой взгляд, есть хороший потенциал, чтобы стать одним из основных голосовых помощников на территории СНГ. Недавно на русском языке заговорил Google Ассистент, вполне возможно, скоро на российский рынок придут и другие глобальные игроки.

Для нас была важна скорость возможного пилотирования технологии. И в этом смысле Алиса выгодно отличилась от остальных решений, она обещала быть мобильной, кроссплатформенной и принести с собой достаточно большую аудиторию.

Роботы среди людей

У HeadHunter уже есть экспертиза в создании чат-ботов для решения задач по подбору персонала: это наши услуги «Виртуальный рекрутер» и модуль предварительного отбора кандидатов в системе Talantix, через которые проходят тысячи кандидатов в месяц. Мы используем чат-ботов и в распространенных мессенджерах.

В случае с Алисой мы хотели проверить, как поведет себя новая голосовая платформа в реальности, среди людей. Важное преимущество Алисы перед чат-ботами в мессенджерах виделось в том, что в этом канале должен быть более развит этап discovery – обнаружения пользователем новых возможностей чата. Мы хотели проверить гипотезу, что диалоги станут самостоятельным каналом коммуникации и в них – в отличие от тех же мессенджеров – не нужно будет целенаправленно приводить пользователей. Наоборот, платформа будет предлагать пользователям решение их задач. Но понятно, что в совершенно новый, непривычный для большинства людей канал аудитория будет приходить постепенно. Так что охват на этом этапе не был для нас приоритетом. Скорее, в расчете на эту особенность голосовых ассистентов в будущем, нам стало важно провести пилотирование самого способа взаимодействия с пользователями голосом: протестировать разговорный интерфейс и нарастить экспертизу для улучшения подобных экспериментов.

Голос не должен уметь всё

Одной из успешных практик взаимодействия бизнеса и пользователя может быть сегментация услуг. Когда чат-бот в мессенджере предоставляет не все сервисы, а только требующие оперативной коммуникации. Например, некоторые авиакомпании позволяют увидеть уведомления о статусе рейса и информацию об изменении гейта через мессенджер. Это удобно клиенту, ведь он получает полезную коммуникацию в привычном ему канале, который выбрал сам. Это удобно для бизнеса, так как помимо комфорта твоих клиентов это может дать и потенциальную экономию на доставке сервиса.

Для пилотного проекта в голосовом помощнике мы выбрали два аспекта поиска работы. Первый, основная услуга для соискателей – поиск вакансий. Второй, интересный c точки зрения вовлеченности – ответ на вопрос: “А сколько денег зарабатывают представители моей профессии в моем регионе?”. Этот сервис уже более года работает в формате сайта – zp.hh.ru, и мы решили протестировать его и в голосовом интерфейсе. Другие сценарии на первом этапе осознанно не стали добавлять и даже немного упростили два выбранных. Это позволило сфокусироваться на реализации ограниченного во времени пилотного проекта и выпустить его в короткий срок.

Человечный навык для human resource

Когда впервые обращаешься к технологиям искусственного интеллекта, думаешь, что они могут быть буквально всемогущи. Изначально мы фантазировали, как было бы хорошо, если бы наш голосовой навык смог поддерживать диалог, вести живую беседу. Но чтобы реализовать такие наши фантазии, разработкам в области AI предстоит пройти еще не самый короткий путь развития.

На этапе запуска эксперимента нам было нужно найти подрядчиков, которые

• вообще смогут реализовать проект голосового взаимодействия;
• сумеют сделать сопряжение с Алисой;
• научат навык HeadHunter разговаривать менее “механически”, на приближенном к человеческому языке, и при этом понимать ответы собеседника в относительно свободной формулировке.

На рынке есть несколько подрядчиков, способных решить эту задачу. Наш выбор пал на компанию Just AI – ее команда показала высокий уровень профессионализма и вовлеченности в проект, помогала нам на ходу оценивать риски. К тому же, на старте проекта они были единственными известными нам разработчиками, которые гарантировали успешное сопряжение с Алисой, и эти гарантии были подтверждены рекомендациями от коллег из Яндекса. Платформа Just AI, на которой сделан наш навык, имеет относительно высокий порог входа с точки зрения конструирования диалогов, но технологической компании это дает преимущество – при необходимости мы можем обеспечить ее самостоятельную поддержку, использовать весь инструментарий по созданию диалоговых интерфейсов и аналитике. С этой точки зрения ее гибкость может быть несколько выше, чем у других чат-конструкторов.

В итоге сейчас можно сказать «Алиса, запусти навык HeadHunter» и найти вакансии по должности, городу, зарплате и даже по расположению работы близко к дому или интересному для вас району города. А также узнать “вилку” зарплаты, на которую можно претендовать в нужном вам городе.

С помощью специалистов Just AI нам удалось заложить в навык элементы NLU (natural language understanding, понимание естественного языка), благодаря чему он научился улавливать сокращения, синонимы, более употребимые в повседневной речи словоформы. А также в некотором смысле сохранять контекст диалога. Например, понимать, что за города Екат, Питер, Новосиб. Еще Алиса в нашем навыке умеет поддерживать переключение контекста: можно спросить «Сколько денег зарабатывает менеджер по рекламе в Питере?» и получить ответ. А затем уточнить: «А программист?». И ответ тоже будет.

Про профит без очевидного профита

На момент написания колонки какими-то громкими цифрами по результатам пилота я поделиться не могу. На старте запуска Алисы был заметный приток ежедневных пользователей, что было связано с эффектом новизны канала и стало следствием интереса аудитории к открытию платформы Яндекс.Диалоги. Для популяризации навыков Алисы как таковых, мне кажется, неплохо было бы поработать над организацией более удобного способа поиска навыков. Надеюсь, скоро коллеги из Яндекса порадуют нас новостями по этому поводу.

Что касается экономической эффективности канала, цель пилота была сформулирована так, чтобы в рамках определенного бюджета реализовать сам эксперимент: мы хотели посмотреть, насколько хорошо можно реализовать голосовой сервис на данном этапе развития технологий, на практике узнать, как его применение может измеряться в цифрах, и сделать вывод, как этот канал можно развивать (и нужно ли это нам вообще).

Участники проекта получили дополнительную экспертизу по работе с голосовым интерфейсом. Продолжая исследовать эту тему, мы запустили еще один эксперимент (не в Алисе) по созданию резюме пользователя в формате чата. Пока мы видим, что результат получается не хуже, чем у стандартных каналов, и уже понятно, что можно улучшить, чтобы эффективность была выше.

Платформа Яндекс.Диалоги новая, и пока открытых данных об успешных кейсах применения голосовых ассистентов российским бизнесом нет, так что мы двигаемся, ориентируясь только на свои результаты. Пилотный проект позволит нам собрать статистику, которой раньше у нас не было: ведь разговорный интерфейс – это новый пользовательский опыт. Эффективность автоматизации тут часто связана с качеством диалога – пользователь может «отвалиться» в любой момент и нужно понимать, как этого избежать. Голосовой интерфейс и технология распознавания голоса сейчас еще развиваются, и хорошим результатом могут быть, например, 60% завершенных диалогов. Сама структура диалога тоже может быть построена удачно или не очень.

Когда у нас в Алисе наберется необходимое количество диалогов, мы обязательно глубоко изучим, как наши пользователи взаимодействуют с голосовым помощником, на каком этапе диалога люди останавливаются. В дальнейшем такие данные помогут проанализировать и усовершенствовать коммуникацию в голосовом канале.