Евгений Лобанов
1. Вы бы хоть загуглили, прежде чем всякую ерунду без аргументов писать.
downradar хотя бы посмотрите там статистику по доступности и сбоям, можете проверить этот факт на любом другом мониторинге.
2. Сориентирует по времени ожидания обработки запроса, как минимум.
А вообще более подробно в кейсе по ссылке. Если интересно, то можете там ознакомиться.
Интересно кто платит по вашей логике?
AGIMA — занимается заказной разработкой на основе опыта пользователей. Никаких других источников финансирования у нас нет. Соответственно, чтобы получать деньги — надо развивать бизнес заказчика или от нас просто напросто откажутся.
Боюсь, что РСА и проверка БКИ (не зависимо от страховой компании) часто "на обед уходит и вечером домой" ;)
Именно в этот момент чат-бот может помочь покупателю и сориентировать по статусам оформления. Если говорить об этом конкретном кейсе.
Я ответил на ваш первый комментарий. Там и про чат-бота и про лояльность (перечитайте).
Лояльность оценивали по NPS. Этот показатель вырос.
Клиент не может через колл-центр оформить ОСАГО в любое время суток, а с помощью чат-бота может.
В целом, процесс оформления ОСАГО (без учёта конкретной страховой) достаточно специфический, тем не менее если у вас есть автомобиль — то по закону придётся это сделать.
Спасибо за корректировку, теперь надеюсь будет чуть более понятно читателям.
Там есть и другие примеры, но виртуальный ассистент (чат-бот на нейросетках) — хороший пример, поэтому не совсем понял ваш комментарий.
Там используются обучающиеся алгоритмы, которые сравнивают реплики пользователя по лексическому смыслу. Вполне себе ML.
Картинка смешная, плюсанул, спасибо :)
AGIMA никогда не занималась разработкой "диджитал-стратегий", т.к. это ближе к маркетинговым услугам, а мы про разработку приложений на базе опыта пользователя.
Скорее всего вы говорите про наш новый продукт стратегия IT-продукта через ментальные модели и дизайн-спринты https://www.strategy.agima.ru/
Оба продукта: стратегия it-продукта и ML — сейчас популярны, а т.к. мы всегда смотрим не только на проектные метрики (рентабельность, утилизация ресурсов и т.д.), но и на продуктовые/бизнес метрики (например, конверсия в целевое действие), то какую бы услугу вы у нас не заказывали — можете быть уверены, что она лишена "развода" :)
Абсолютно с вами согласен и большинство ботов "собрано на коленке" (уровня ТГ ботов). Это хотелось бы изменить!
Поэтому я отметил в предыдущем комментарии имхо важную составляющую для повышения лояльности пользователя "использовать омниканальный подход и современных ботов на базе ИИ".
Речь конкретно про "умные" системы рекомендаций.
В обычных системах — пользователю будет рекомендоваться дополнительно тот товар, который чаще всего по статистике покупают вместе. Если товар обновили и такая статистика "обнулилась" (т.е. совместные покупки ещё не совершались), то обычные рекомендательные системы не смогут рекомендовать доп товар.
Именно в этом контексте я утверждаю, что "они оперируют не статистикой", ведь при добавлении каждого товара система анализирует его по описанию и именно благодаря описанию создаёт рекомендательные связи.
Спасибо за ваш комментарий.
Лояльность формируется благодаря тому, что пользователь получает доступность бизнеса 24/7 (а не от использования конкретных инструментов). Безусловно, такую доступность бизнеса можно организовать и без чат-ботов. Но это значительно дороже.
Поэтому если использовать омниканальный подход и современных ботов на базе ИИ, то клиент в любое время суток может получить полный и качественный ответ, что повысит его лояльность.
К сожалению, открыть данные nps конкретно в этом кейсе до и после — не могу. Но это общий тренд и коллеги из маркетингового агентства hubspot отлично его описали (не только про чат боты, а в том числе про разные инструменты для урегулирования кризиса недоверия к бизнесу).
https://blog.hubspot.com/service/customer-acquisition-study
По вопросу 2:
Бот не знает, когда будет исправлен сбой.
Но если вы когда-нибудь оформляли е-осаго, то знаете что калькуляторы формируют запрос РСА и БКС, после этого пользователь уходит ждать email. Если там сбой, то письмо не приходит и клиент начинает терять "доверие", пытаться повторно заполнить заявление на страхование и т.д. В этом кейсе на помощь и приходит чат-бот, он отвечает что на таком-то сервисе сбой, всё в порядке и скоро вы получите своё письмо ответ на заявление.
Это лишь один самый распространённый пример.
Но полезных применений такого бота на процедуре оформления ОСАГО — очень много.