{"id":14284,"url":"\/distributions\/14284\/click?bit=1&hash=82a231c769d1e10ea56c30ae286f090fbb4a445600cfa9e05037db7a74b1dda9","title":"\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0444\u0438\u043d\u0430\u043d\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u0430\u043d\u0446\u044b \u0441 \u0441\u043e\u0431\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Голосовой бот с NLU для работы на входящей линии

Автоматизация входящих звонков — универсальное решение не только для колл-центра или службы технической поддержки, но и для любого бизнеса, работающего с обращениями клиентов. Это — медицинский центр, салон красоты, ресторан, туристическое агентство и даже коммунальное предприятие. Сегодня доступный и эффективный способ автоматизации — использование голосовых ботов, работающих на технологии NLU. Основательница Olenka.ai Олена Дишкант рассказала об их возможностях.

Достоинства и особенности NLU

Голосовой робот — это программа, способная интеллектуально общаться с абонентами. Она принимает звонки и разговаривает с клиентами по скриптам. Гибкость в составлении скриптов и современные технологии позволяют роботам разговаривать практически на любые темы, а все диалоги делать программируемыми, то есть предсказуемыми.

«Основная задача голосового робота — правильно понять смысл сказанного. Это стало возможным благодаря современной технологии понимания естественного языка — NLU. Мы в Olenka.ai перешли именно на неё, потому что сегодня это — лучшее решение для работы с контекстом диалогов и намерениями клиентов», — объяснила Олена Дишкант.

Голосовой бот работает циклично, то есть выполняет повторяющиеся действия для каждой услышанной фразы. Если коротко, то программа слушает, что говорит человек, распознаёт слова и интерпретирует их в текст с помощью технологии Speech-to-Text. Этот текст преобразуется в понятный алгоритмам бота набор цифровых данных и анализируется в общем контексте. Именно благодаря NLU голосовой робот правильно определяет смысл целой фразы. Эта технология распознаёт намерение абонента, даже если он высказал его неоднозначно или нехарактерными для обычного общения словами (употребляя термины, сленг и т. п.).

Большинство представленных на рынке программ автообзвона всё ещё работают на менее продуктивной с точки зрения распознавания технологии NLP (обработке естественной речи). Фактически NLU — это и подвид NLP, и его логическое «продолжение» с лучшими возможностями.

«Роботы на NLP менее эффективны потому, что не умеют анализировать фразу в едином, общем контексте. Они делят реплику на фрагменты и находят значение каждого из них по отдельности, поэтому не всегда правильно определяют намерение абонента, путаются и продолжают разговор в неверном направлении», — отметила основательница Olenka.ai.

Следовательно, использование роботов нового поколения улучшит не только эффективность автоматизации, но и качество обслуживания каждого клиента.

Автоматизация входящих звонков с голосовым ботом

У автоматизации телефонии множество преимуществ. В первую очередь, это — систематизация рутины, когда несложные повторяющиеся задачи делегируются роботам. Например, в колл-центрах голосовые боты могут обрабатывать до 80% входящих звонков.

Для компании это — экономия на телефонии и штате операторов, улучшение качества входящих данных и одновременная проработка сотен поступающих заявок. Для клиента — высокое качество обслуживания, минимизация времени ожидания, быстрое получение результата и персонализированные взаимодействия. Рассмотрим главные аспекты автоматизации входящих телефонных звонков.

Перераспределение обращений

У каждого бизнеса со временем формируется чёткий список вопросов, жалоб и возражений, которые клиенты озвучивают чаще всего. Как правило, ответы можно найти на соответствующих страницах сайтов, но клиенту иногда проще позвонить. Например, некоторым людям постарше удобнее обратиться в службу поддержки по телефону, чем самостоятельно искать информацию в интернете. Все эти проблемные вопросы можно изложить в скриптах.

Голосовой бот работает на базе многоканальной телефонии и может одновременно принимать сотни звонков, то есть не заставит клиента ждать на линии или звонить несколько раз. Он в реальном времени распознает запрос абонента, найдёт в своей базе знаний нужную информацию и озвучит её.

Конечно, робот не заменит менеджера на 100%, ведь случаются форс-мажоры. Да и предусмотреть в скрипте абсолютно все возможные варианты развития диалога вряд ли возможно. Но голосовой робот на NLU определит потребность клиента и переведёт звонок на менеджера, который поможет удовлетворить её.

Квалификация лидов в отделах продаж

Менеджеры по продажам обычно ищут клиентов (к слову, процесс поиска, например, холодный обзвон баз контактов, также можно автоматизировать с голосовым роботом). Но бывает так, что потенциальный покупатель сам выходит на компанию.

Обычно человек звонит в 2 случаях: когда решение о покупке уже принято, то есть чтобы разместить заказ, или когда ему нужна дополнительная информация на будущее.

Голосового робота можно запрограммировать так, чтобы он сразу квалифицировал лидов и либо переводил их на менеджеров для заключения сделки, либо давал справку, либо переадресовывал звонки специалистам для проведения консультаций.

Управление записями

Автоматизация обращений для записи на консультацию улучшит качество обслуживания и разгрузит операторов во многих сервисных компаниях. К ним можно отнести медицинские центры и поликлиники, салоны красоты, фитнес-клубы, автосалоны, коммунальные предприятия, гостиницы, рестораны, транспортные компании, службы доставки и такси.

Голосовой робот интегрируется с CRM и самостоятельно управляет записями — назначает, переносит или отменяет визиты. Автоматизация исключает ошибки из-за человеческого фактора и помогает рационально распоряжаться рабочим временем сотрудников сервисных компаний.

«Роботизация входящих звонков эффективна, прежде всего, в крупных или сетевых компаниях, которые ежедневно принимают сотни и тысячи обращений. Но автоматизировать телефонию можно даже в небольшой компании или в стартапе. Главное — правильно определить цель и выбрать голосового робота, который поможет её достичь», — подытожила Олена Дишкант.

Всё больше разработчиков, создающих голосовые продукты, сегодня выбирают NLU. Эта технология позволяет настраивать соответствия между намерениями и тренировочными фразами, по которым программа определяет содержание и контекст реплик. С таким подходом стало возможным создавать по-настоящему разговорных роботов, которые могут частично, но качественно заменить человека на входящей телефонной линии.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда