Проблемы внедрения ИИ: почему искусственный интеллект в процессах отдела продаж — будущее, но точно не настоящее?
Какие решения помогут сэкономить время и деньги, но убьют лояльность, качество обслуживания клиентов и снизят качество обучения персонала? Разбираем в статье, почему 99.9% компаний не готовы к внедрению ИИ в бизнес-процессы отдела продаж и поддержки.
Для тех, кому лень читать, можно перейти к выводам в конце статьи.
Привет! Меня зовут Шубин Никита, я консультант, бизнес-аналитик и руководитель HR-проектов. Сотрудничаю с гигантами, лидерами рынка в России и мировыми брендами: "Mars Inc.", "ПАО Сбербанк", "En+ Group" и другими компаниями разного масштаба, которым я помогаю увеличить доходы, сократить расходы, наладить операционную деятельность, внедрить автоматизацию/фреймворки и курирую вопросы по управлению персоналом: адаптация, обучение, мотивация, грейдирование, наставничество, найм, оценка и ротация. Сейчас я рассматриваю предложения к стратегическому и операционному сотрудничеству, открыт для новых клиентов и в поиске уникальных экспертов в своей области для нетворкинга и сотрудничества уже сейчас или в будущем.
Недавно наткнулся тут на статью о том, как предприниматель загорелся созданием ТГ-бота на основе ChatGPT для своего бизнеса — чтобы он анализировал звонки отдела продаж, а потом оценивал разговор от 1 до 10 и давал персональную рекомендацию, как сделку можно было докрутить.
У него, в итоге, получилось. А о чём эта статья-то вообще?
А статья о том, что ИИ на данный момент не способен обеспечить качество подобных процессов. Давайте начнем.
Искусственный интеллект в поддержке клиентов, или "соедините с оператором"
Ко мне уже не раз поступал запрос на то, чтобы создать в call-центре компании первую линию встречи клиента — робот, который пытается ответить на самые часто задаваемые вопросы, не растрачивая время поддержки или отдела продаж попусту.
И почти все из них, кроме одного крупного банка, получили отказ на первоначальный запрос, выслушали моё обоснование и выбрали альтернативное, предложенное мной, решение.
Так давайте разберёмся, почему это всё-таки плохая идея?
Во-первых — у Вас нет такого количества клиентов, которое требует автоматизации в связи с сложностью в обслуживании.
Если Вы не Сбер, Альфа или другой банк с огромной базой клиентов, не крупнейшая телеком-компания или другой масштабный бизнес с необходимостью систематической поддержки пользователей Вашего продукта — это не Ваше решение.
Причина №1
Когда первое касание с человеком происходит посредством бота, такой подход лишён человечности и подсознательно генерирует в голове пользователя раздражение по причине: "опять придётся трижды объяснять боту, какой вопрос мне нужно решить, а в итоге он всё-равно соединит меня с оператором".
Причина №2
Вытекает из первой причины: речевая модель ботов еще не надёжна и недостоверна.
Любой шум на фоне, нечёткость в дикции или плохая сотовая связь сделают Ваш опыт общения с ботом изнурительным и раздражающим. Речевым моделям нужно еще не мало времени для того, чтобы обучиться до приемлемого уровня, который не будет ухудшать пользовательский опыт.
Если компания с оборотом +-100 млн и меньше старается в автоматизацию звонков и обращений, это, буквально, плевок в лицо клиента.
Вспомните, сколько раз из 10-ти Вы раздражаетесь и просите по Вашему вопросу соединить с оператором, потому что ИИ еще не способен на качественное проведение консультаций?
Искусственный интеллект в аналитических целях: почему ещё не время автоматизировать обучение персонала посредством ИИ
Как-раз возвращаемся к той статье, о которой я рассказывал в самом начале.
Во-первых, необходимо держать в голове один из важнейших факторов, про который я говорил Выше — боты ещё не способны на качественную транскрипцию разговоров в подавляющем большинстве случаев.
Если бот не может получить полностью достоверную ситуацию, он, закономерно, не может дать даже близко качественную оценку и рекомендацию по звонку.
Также не забываем, что ответ бота основывается на изучении открытых источников информации (на данный момент большинство ИИ обучено по материалам до 2019 года включительно) — помимо того, что информация и методики отработки возражений и других технологий в продажах являются не свежими, стоит учитывать, что они меняются в зависимости от Вашей ниши и целевой аудитории.
Именно поэтому ответ бота будет, как минимум, очень обобщён и вовсе не таргетированным, а в ином случае может и вовсе дать вредную для Вашей ниши рекомендацию.
Да, разовая настройка бота и его эксплуатация будет действительно быстрее и выгоднее, чем аналитика продаж посредством изучения разговоров специально обученным экспертом, но её качество будет крайне низким.
Подведём итоги статьи: когда необходимо, а когда вредно допускать ИИ к такого рода процессам?
- Если компания не имеет огромную клиентскую базу и несколько больших основных направлений классификаций вопросов обращения (например, крупный банк или телеком-компании), то единственная, действительно полностью делегируемая ИИ функция сводится на распределении нагрузки, но это уже, как правило, встроено в нормальную CRM
- Если компания с оборотом +-100 млн и меньше старается в автоматизацию звонков и обращений, это, буквально, плевок в лицо клиента. Вспомните, сколько раз из 10-ти вы просите по Вашему вопросу соединить с оператором, потому что ИИ еще не способен на такую работу
- ИИ ещё не способен писать качественную транскрипцию разговора и это очень важный повод задуматься, может ли аналитика быть достоверной при недостоверных вводных данных
- Если у Вас нет возможности на обучение персонала посредством изучения и разбора их звонков экспертом, то иногда это всё же лучше, чем ничего, но явно не для меня и моей команды.
Я очень жду, когда можно будет позволить делегировать вопросы поддержки пользователей и изучения опыта работы для ИИ, но на данный момент, к сожалению, время ещё не пришло.
Давайте обсудим: А какое Ваше мнение по вопросу внедрения ИИ в бизнес-процессы компании? Можете ли Вы доверить работу, прямо влияющую на прибыль компании роботу? Может, Вам есть с чем поспорить?
В моём телеграм-канале Вы найдете большое количество интересных статей про бизнес, карьеру, управление персоналом, статистику и консалтинг: там я часто рассказываю о интересных и узконаправленных темах. А еще, мой материал заимствуют владельцы крупных каналов и издательств — будь с первоисточником :)