Голосовой бот для интернет-магазина: инструкция по применению

Конспект лекции сооснователя и директора по развитию компании Voximplant Сергея Порошина на третьей ежегодной конференции о коммуникациях для бизнеса Intercom’18. В конце статьи есть демо.

На текущий момент с помощью Voximplant совершается 500 миллионов звонков в год, 10% из которых — роботизированные. При этом мы наблюдаем двукратный рост числа звонков с помощью робота ежегодно. Появляется все больше сценариев автоматизированных обзвонов, обработка входящих переходит к виртуальным помощникам, голосовые боты начинают общаться с клиентом на естественном языке.

Начав внедрять голосовых помощников в 2014 году, мы столкнулись со страхами клиентов:

Проанализировав эти страхи, мы взяли на себя миссию работать с предубеждениями, создавая больше сценариев и показывая за счет реальных кейсов, что не все так страшно. Сейчас мы видим, что в дополнение к чат-ботам компании все чаще используют голосовой интерфейс.

IBM и Oracle сходятся в своих прогнозах: к 2020 году 80% взаимодействия между бизнесом и пользователями перейдет в автоматический режим. Цифра, которую мы сейчас видим по реальным кейсам, немного меньше ожиданий коллег: автоматизировать можно примерно 60% обращений в финансовых организациях, электронной коммерции и логистике — здесь речь идет как о входящих, так и об исходящих обращениях. Еще 20% задач бот может взять на себя, но при условии перевода клиента на оператора, если вопрос оказывается сложным.

Мы спрашиваем клиентов, зачем же они идут на риск и внедряют голосовых помощников. Как правило, бизнес выделяет такие преимущества:

Приведу несколько кейсов — их мы уже описывали, поэтому более подробно о механике и результатах можно почитать в материалах по гиперссылкам.

Кейс #1: Ulmart. Бот интернет-магазина подтверждает заказы и помогает клиентам выбрать время доставки. На настоящий момент 50% заказов в Ulmart обрабатываются ботом, что в несколько раз дешевле человека в простых операциях.

Кейс #2: СДЭК. Логистическая компания автоматизирует взаимодействие между курьером и клиентом: бот звонит получателю, напоминает ему о доставке, согласовывает время и переносит его по необходимости. СДЭК ежедневно обзванивает в автоматическом режиме 4000 клиентов, что дает плюс два заказа в день в расчете на одного курьера.

Кейс #3: Шинсервис. Бот отвечает на звонки клиентов и сообщает актуальный статус их заказа без привлечения оператора. Компания разгрузила входящую линию на 15%, при этом сократив время на одну консультацию до 30 секунд.

Для живой демонстрации мы взяли сектор E-commerce, где происходит очень много коммуникаций между бизнесом и клиентом на всех этапах. Рассмотрим, какие могут потребоваться сценарии на каждом из них.

Этап #1: До оформления заказа. Во-первых, это отслеживание звонков для оценки эффективности рекламных каналов. Во-вторых, онлайн-звонок и коллбэк для связи клиента с консультантом. Далее, напоминание о брошенной корзине.

Этап #2: Оформление доставки. Здесь робот может на себя взять все функции, связанные с подтверждением заказа и его изменением, уточнением времени и места доставки, напоминанием о приезде курьера, а также ответить на простые вопросы о статусе заказа. Кстати, важным пунктом оказалось уточнение причины отказа от доставки или от самовывоза. По нашему опыту, бизнес всегда стремится понять, почему клиент остановился на полпути.

Этап #3: После доставки. Наконец, на последнем этапе важно получить обратную связь о качестве продукта и сервиса, предоставить бонусы на следующие покупки, решить возможные вопросы с браком.

Итак, чтобы показать, как CRM-система взаимодействует с роботизированными звонками, мы взяли «Битрикс24» и решение Smartcalls. Это графический редактор, позволяющий создать за нескольких часов бота, совершающего исходящие звонки. Стандартный интерфейс редактора похож на Visio — передвигая блоки, можно задать необходимую последовательность действий: звонок, анкетирование (синтез речи), повторные звонки в случае неответа, распознавание и запись речи. В сценарий вносится также текст, который проговаривается клиенту, и логика реакций бота на ответы собеседника.

Demo #1: Подтверждение заказа

Что мы увидели? Когда заказ попадает в CRM, клиенту поступает звонок подтверждения. Это своего рода капча, исключение ошибки. Если мы дозвонились по номеру телефона — это уже большой плюс, значит такой абонент существует. Если на том конце ответили, значит капча пройдена. При положительном ответе клиента заказ автоматически переходит в статус «подтвержденный».

Demo #2: Отмена заказа

Итак, если заказ не был подтвержден, он автоматически маркируется как «отказ», при этом бот транскрибирует ответ и указывает причину отказа в системе.

Demo #3: Подтверждение доставки

Если клиент хочет изменить детали доставки, бот соединяет его с оператором, при этом предоставляя сотруднику колл-центра всю информацию о заказе в момент соединения.

Demo #4: Контроль качества

Обратная связь от клиента распознается и отражается в CRM-системе продавца.

Сначала разберемся, что мы понимаем под этими понятиями. «Умный» бот задает открытые вопросы и действует в соответствии с реакцией собеседника. Он также предполагает наличие сложного сценария, например, в случае доставки бот просит клиента назвать номер накладной, человек же начинает говорить совсем другое — уточнять, где искать номер или что такое накладная. В итоге бот вынужден обрабатывать другие вопросы, выходя за рамки стандартного алгоритма. Простой же сценарий отличается закрытыми вопросами и отсутствием вариативности — соответственно, «тупой» бот понимает только «да», «нет», «не знаю».

Мы заметили, что «умного» бота, во-первых, долго обучать. Во-вторых, он может хорошо работать, но при уходе клиента в другие ветки диалога цель звонка не выполняется. Для бизнеса эффективней делать «тупых» ботов, которые закрытыми вопросами приводят клиента к нужному решению. Наличие выбора снижает эффективность конкретного участка бизнес-процесса: как только мы говорим клиенту «если хочешь изменить доставку, скажи куда и когда», он начинает размышлять, будет ли ему удобно или лучше поменять данные, в итоге процесс может затянуться на неопределенный срок.