Топ-очередь: выделяем приоритетные запросы для чат-бота

@Freepik




Демьян Грин, гендиректор и основатель сервиса автоматизации коммуникации с клиентами Лия, объяснил, что необходимо делегировать ИИ-помощнику и какую пользу это принесет компании. 

Начинаем с выгрузки истории диалогов и кластеризации

К какой бы сфере деятельности ни относился ваш бизнес, клиенты не перестанут отправлять в службу поддержки одни и те же обращения, сформулированные разными предложениями. Поэтому еще до запуска проекта нужно выгрузить историю диалогов с клиентами компании, распределить все сообщения по категориям, выделить самые распространенные и рассортировать по тематикам — этот процесс называется кластеризацией и является основой любой автоматизации коммуникации.

Без нее бот не сможет распознать смысл слова, даже элементарные «привет» или «пока». Этот процесс непрерывен по умолчанию, в него придется погружаться постоянно, пока существует проект — кластеры должны пополняться новыми намерениями/интентами для качественной работы ИИ-ассистента. 

В процессе кластеризации становится понятно, какие тематики являются обязательными и приоритетными для конкретной организации (именно их автоматизация обеспечит наибольший процент покрытий) и какие сценарии (ответы бота на разнообразные запросы пользователей) ей необходимы. 

Под каждую из тематик прописывается определенный сценарий — статический (когда бот дает стандартизированный ответ по заранее прописанной схеме) или динамический (когда ИИ заходит в админ или внутреннюю систему клиента, чтобы собрать данные для точного персонализированного ответа).

Небольшой лайфхак: если у вас есть собственная база знаний (разнообразные инструкции, аналитика, справочная информация, «Вопрос-Ответ» и т.п.), то нужно настроить бота так, чтобы он получил доступ к этой информации и мог генерировать ответы на ее основе, — тогда он станет более гибким, начнет выдавать фразы, похожие на человеческие и в стиле корпоративного tone of voice. 

Это очень пригодится, если ИИ-ассистент не найдет в сценарии нужных для ответа сведений. 

Работаем по шаблонам — прокладываем быстрый путь к успеху

Для похожих топ-запросов у большинства компаний-поставщиков услуг по автоматизации коммуникации уже созданы шаблоны — весьма удобный бизнес-инструмент, позволяющий быстро добиться хороших показателей распознавания. Они помогают боту самостоятельно закрывать как универсальные обращения пользователей, так и специфические для каждой сферы деятельности. 

Например, в общепите примерно 60% сообщений от заказчиков приходится на вопросы о доставке — где курьер, когда привезут заказ, почему так долго, сколько еще ждать заказ и т. д. Поэтому для эффективного результата ИИ важно сразу научить отвечать именно на такие вопросы.

Многим знакома ситуация, когда служба поддержки завалена непомерным количеством однотипных вопросов. Если делегировать подавляющее большинство из них чат-боту, то и операторы, и клиенты скажут «спасибо» — первые будут спасены от утомительной рутины и выгорания, вторые — от долгого ожидания ответа и нервных срывов. Шаблоны обеспечат бесперебойную работу в праздники и выходные, ночное время, в период сезонных и пиковых нагрузок, помогут оптимизировать расходы на службу поддержки.

Шаблоны на основе топ-интентов — это базовый уровень автоматизации коммуникации. Они особенно актуальны для предприятий, у которых датасет либо совсем отсутствует, либо скромен в размерах. 

Чем больше самых важных намерений будет автоматизировано, тем заметнее будет эффект. Если компания желает, как можно быстрее достичь высокого уровня покрытий, на старте ей нужно автоматизировать ответы по базе знаний и создать статичные сценарии под топовые тематики. 

Универсальные вопросы для автоматизации коммуникации

Топовые тематики для автоматизированного общения делятся на универсальные (обезличенные), которые одинаково важны для любого бизнеса, и особо актуальные для определенной бизнес-модели. Любой проект целесообразно начинать с автоматизации обезличенных запросов, а уже потом переходить к конкретике. 

Существует 4 группы универсальных тематик.

● Приветствие. Независимо от того, как пользователь его сформулировал — здрасьте, салют, бонжур и т.д., задача бота — распознать, что его приветствуют, и ответить в соответствии с tone of voice компании. 

● Благодарность. Заурядное «спасибо» может ввести бота в ступор, если заранее не предусмотреть все оттенки этого слова и не настроить ИИ с ювелирной точностью. К примеру, когда клиент с помощью этого слова не благодарит, а наоборот, выражает недовольство («Ну спасибо вам, конечно») или планирует продолжить переписку («Спасибо, чуть позже вернусь с ответом»).

● Прощание. Финальный аккорд должен быть без фальши: задача бота — вовремя «почувствовать» момент, когда пришло время поставить точку, и красиво, в соответствии с TOV, сделать прощальный «реверанс». 

● Символы, лайки и знаки. Многие пользователи любят перемежать слова со смайликами, знаками пунктуации и другой «невербальной» коммуникацией, а иногда и полностью заменять ею слова. ИИ-бот должен уметь считывать смайлики точно так же как слова.

Приоритетные тематики для шаблонов под конкретные сферы бизнеса

Фудтех

Намерения: 

● узнать статус заказа, 
● данные о доставке, 
● информация о возврате, 
● в заказе отсутствует позиция,
● некорректный промокод, 
● отменить заказ, 
● не начислены бонусы, 
● не устанавливается приложение,
● изменить способ оплаты. 

Электронная коммерция

Намерения:

● узнать статус заказа, 
● данные о доставке, 
● изменить срок хранения/заказ,
● получить уведомление,
● другой адрес.

Страхование

Намерения:

● оформить страховку,
● изменить первоначальные данные, 
● аннулировать полис, 
● продлить срок действия полиса.

---

Читайте также: От чат-ботов к системным ассистентам: почему ИИ в ритейле не работает на полную мощность

---

Каршеринг

Намерения:

● проблемы с приложением,
● узнать стоимость поездки,
● забронировать автомобиль,
● данные о наличии нужной марки авто,
● машина не заводится/повреждена, 
● ДТП.

Кикшеринг 

Намерения:

● трудности с приложением, 
● узнать стоимость поездки, 
● самокат не едет, 
● где оставить самокат,
● произошла авария. 

Образование 

Намерения:

● проблема с доступом к занятиям, 
● узнать расписание, 
● опаздываю/хочу перенести.

Путешествия

Намерения:

● проверить статус билета, 
● уточнить время вылета, 
● узнать номер рейса,
● узнать номер брони.

Беттинг

Намерения: 

● не работает приложение,
● сложности с регистрацией, 
● минимальная ставка, 
● как вывести деньги,
● не выплатили выигрыш,
● не начислили фрибет,
● посмотреть коэффициент, получить фрибет.

Когда одним шаблоном сыт не будешь

Безусловно, шаблону не под силу удовлетворить узкопрофильные потребности и реализовать все поставленные цели. К тому же учесть все нюансы, тем более на старте — задача почти недостижимая. В процессе регулярной кластеризации будут появляться все новые формулировки топовых запросов, которые не укладываются в заготовку — придется регулярно добавлять нераспознанные сообщения в уже устоявшиеся тематики или создавать новые. 

Какие намерения пользователей необходимо автоматизировать — решать вам, но, если есть цель достичь наибольшего уровня покрытий, тогда стоит добавить к шаблонным статическим сценариям динамические — они незаменимы в ситуациях, когда клиенту нужен индивидуальный подход: нестандартный/сложный ответ, персонализированные сведения, возможность интегрироваться с внешними системами, подключаться к сторонним сервисам. 

Автоматизировать сразу все тематики — большая ошибка. Если доверить ИИ собственное «самообразование», он станет поглощать всю поступающую информацию без разбору, накапливать ненужные знания и в итоге обязательно начнет выдавать некорректные ответы, что приведет к заметному снижению покрытий и к ухудшению качества автоматизации. 

Лучше выбрать одну из двух проверенных стратегий: «быстрых побед» (когда в приоритете задачи, на которые приходится большая доля запросов — их автоматизация принесет быстрый результат) и «бутылочного горлышка», создающего затор в конкретной сфере (проблемы с доставкой, сложности с приложением и т.д.), — чтобы его устранить, нужно в первую очередь автоматизировать проблемную область.

Подытожим, что понадобится для качественной автоматизации.

● Проводим кластеризацию и выявляем приоритетные тематики для автоматизации.

● Приступаем к автоматизации базовых тем (приветствий, благодарностей, прощаний, символов).

● Автоматизируем самые важные запросы для вашей отрасли и бизнес-модели или используем готовые шаблоны.

● С осторожностью подходим к автоматизации запросов по финансовым и конфликтным ситуациям.

● Не забываем о необходимости подключать операторов, когда это критически важно.

● Для увеличения процента покрытий добавляем к статическим сценариям динамические.

Чтобы бот стал вашим надёжным помощником, важно понимать потребности и цели конкретного бизнеса и учитывать это при настройке автоматизации коммуникации. Начать можно с малого — автоматизировать ответы на самые актуальные обращения, а в нестандартных случаях доверять пользователей операторам. 

В процессе регулярного дообучения ИИ станет понятно, какие интенты и сценарии нужно добавить, а какие пора убирать. Таким образом вы будете поэтапно повышать процент обращений, которые бот охватывает своими силами. 

Демьян Грин, 
гендиректор и основатель сервиса 
автоматизации коммуникации с клиентами Лия.

Для NEW RETAIL