Кейс: «Whoosh»: Обработка обращений через Лию стоит в 3 раза дешевле

Сервис аренды автомобилей обратился к нам в феврале 2021 года. Из-за постоянного масштабирования «Whoosh» искал решения, чтобы не раздувать штат службы поддержки и сократить стоимость обработки запросов. После внедрения Лии решение каждого обращения подешевело в 3 раза, а 63% запросов закрывается без участия оператора.

Кикшеринг «Whoosh» — это сервис аренды самокатов в 59 городах России. На июнь 2024 года в сервисе зарегистрировано 23,9 млн аккаунтов — это на 57% больше, чем в предыдущем году. Число поездок за год составило более 55,3 млн, а операторы службы поддержки решают запросы в среднем от 290.000 уникальных пользователей в месяц.

Перед «Whoosh» стояла задача сократить расходы на увеличение штата и стоимости обработки запроса без потери качества из-за постоянного масштабирования и привлечения новых клиентов.

1. Собрали и проанализировали базу обращений клиентов за последние месяцы.

2. Выделили самые частые однотипные запросы клиентов, из-за ответов на которые у операторов снижалась мотивация к работе.

3. Прописали на каждый сценарий ответы согласно Tone of Voice операторов компании и реализовали их в чат-боте Лии.

4. Научили Лию определять намерения клиентов, даже если их сообщения написаны с ошибками или содержат сразу несколько вопросов из базы данных ИИ.

5. Реализованы сценарии, в которых Лия обрабатывает заявки на добавление новой и расширение прежних зон парковки.

6. Обучили Лию помогать пользователям с информацией о подписке, уточнять правила парковки и завершения аренды.

Для обучения искусственного интеллекта в Лию загрузили несколько тысяч формулировок общения операторов «Whoosh» с клиентами.

Наши специалисты подключили Лию и настроили грамотную работу искусственного интеллекта с чатом поддержки в приложении «Whoosh». Покрытие составило 60% при самостоятельной работе Лии и переводе на оператора по сценарию.

Разработка Лии для «Whoosh» проходила поэтапно:

1. Объединили все вопросы клиентов в несколько намерений

Аналитики выделили однотипные вопросы в различных формулировках и разделили их на разные намерения. Зачастую в одну тематику входят от 50 разных вариантов написания вопроса со стороны клиентов, в том числе, с ошибками или разговорными словами.

2. Прописали на каждое намерение скрипты ответов (сценарии) и внедрили их в Лию

Наша команда изучила скрипты, по которым работали операторы «Whoosh», и совместно с клиентом прописала новые тексты для ответов на типовые сообщения клиентов. В них учитывался Tone of Voice бренда, что помогло сделать общение с Лией максимально приближенным к разговору с оператором. Многие клиенты не сразу понимали, что они разговаривают с виртуальным помощником на базе ИИ, а не человеком.

3. Настроили маршрутизацию по тематикам обращений

Благодаря распределению всех обращений на конкретные намерения, мы внедрили маршрутизацию — поиск и переход по конкретным тематикам. Это помогло «Whoosh» собрать статистику о том, какие вопросы наиболее часто приходят к Лие, а в каких районах или городах возникают самые частые проблемы с самокатами или парковками.

После внедрения ИИ вся работа с текстовыми обращениями происходит в единой чат-платформе Edna. В ней собираются все обращения клиентов из приложения.

На первом уровне обработка всех обращений происходит автоматически. При этом специалисты «Whoosh» могут посмотреть все обращения, обработанные ботом.

На втором уровне, если Лия не сумела ответить на вопрос или клиент захотел общаться с живым человеком, происходит перевод диалога на нужного сотрудника.

У клиента всегда остается возможность выбрать чат с живым оператором — его переведут на нужного сотрудника после нескольких уточняющих вопросов.

Оператор сразу видит всю историю общения клиента с ботом. Можно не задавать уточняющие вопросы, а сразу переходить к сути и отвечать на вопрос клиента. Оператор отвечает внутри Edna, а ответ переадресуется на тот канал, из которого написал клиент — например, в приложение. Если это не первое обращение клиента в компанию, оператор это увидит. История обращений отобразится в диалоговом окне.

Внедрив Лию в «Whoosh» в 2021 году, мы продолжаем отслеживать сообщения, на которые ИИ не смог ответить самостоятельно и/или переводил на оператора.

Аналитики прописывают сценарии ответов на вопросы, которые можно дополнительно автоматизировать и сократить обращения Лии к сотрудникам сервиса аренды самокатов. Это снижает нагрузку на менеджеров службы поддержки и повышает мотивацию, потому что люди отвечают уже не на типовые и одинаковые вопросы, а помогают решить действительно сложные и нестандартные проблемы клиентов.

Также мы предоставляем возможность специалистам «Whoosh» самостоятельно добавлять новые намерения. Например, в чат-бот были добавлены ответы на вопросы, связанные с поездкой wKey, как внести депозит за пакет минут или его вернуть и другие.

После внедрения Лии руководители «Whoosh» измерили экономическую выгоду и выявили, что обработка одного сложного обращения стоит дешевле минимум в 3 раза. В то время как ответы Лией на простые и часто задаваемые вопросы обходятся сервису максимально дешево по сравнению с тем временем, когда на них отвечали сотрудники.

Проект внедрения Лии в чат-боты «Whoosh» реализовывался нашими специалистами под ключ.

От клиентов нам потребовалась только база обращений клиентов за несколько месяцев, по которой мы проанализировали вопросы пользователей и разделили их на сценарии.

Все остальное мы взяли на себя — от разработки до внедрения. Специалисты «Whoosh» не занимались настройкой и решением технических вопросов — они сразу получили эффективные и работающие инструменты коммуникации с клиентами. На этапе дообучения готового чат-бота на базе ИИ аналитики «Whoosh» добавляли новые намерения и ответы на них с нашей помощью.

Благодаря Лии «Whoosh» обрабатывает больше обращений от клиентов без раздувания штата команды поддержки. Во время очередного рабочего сезона, компанией было нанято на 90 сотрудников меньше. ИИ отвечал на вопросы быстрее любого оператора в несколько раз и обрабатывал несколько запросов одновременно, что не всегда возможно для сотрудника.

Теперь решение проблем пользователей обходится для «Whoosh» в 3 раза дешевле. Операторы перестали находиться в постоянном стрессе и привлекаются в диалоги только для решения нестандартных вопросов клиентов.

«Whoosh» убедились в эффективности Лии и намерены расширять ее возможности в будущем вместе с нашей командой.

Главной задачей по улучшению работы чат-бота на базе ИИ в ближайшее время предстоит добавление новых тематик для обслуживания Лией по пожеланиям со стороны «Whoosh».

Когда ИИ-бот сталкивается с подобными обращениями, он определяет тематику самостоятельно и обслуживает ее согласно заданному алгоритму, т. е. переводит на оператора. Специалисты «Whoosh» совместно с нашими аналитиками регулярно реализуют в логике бота новые тематики.

Если вы не хотите начать отставать от лидеров рынка, то переходите на работу с чат-ботами уже сейчас. В среднем внедрение Лии в средний и малый бизнес занимает около 3 дней, а затраты окупаются уже в первые 2−3 месяца.

Для бесплатной консультации оставляйте заявку на нашем сайте. Наш менеджер свяжется с вами по видеозвонку в удобное для вас время:

Будем рады сотрудничеству и ждём вашу заявку на сайте!