Вечно вежливый, вечно терпеливый: как роботы общаются с покупателями

Сектор eCommerce является одним из передовых в использовании технологий для оптимизации общения с клиентом, приема заказов и осуществления доставки. Искусственный интеллект может самостоятельно формировать корзину покупателя, выявляя закономерности заказов, а дроны и роботы уже доставляют товары. 

Еще пример — Big Data и машинное обучение сделали возможным маркетинг микромоментов (вы идете по улице и получаете push-уведомление «Наш ресторан всего в 100 метрах от Вас»). 

Более простой и распространенный тренд — омниканальность, интеграция всех каналов коммуникации с потребителем. 

Исследование Google показало, что 85% покупателей, приобретая товар онлайн, начинают покупку на одном устройстве и заканчивают на другом. Отсюда необходимость кросс-девайс трекинга и «ведения» клиента от одного цифрового носителя к другому.

Наиболее обсуждаемая сегодня технология — чат-боты, позволяющие автоматизировать рутинные задачи и исключить человека из общения с клиентом. Первые боты были очень простыми, но с каждым годом они будут становиться все более интеллектуальными и полезными. Учитывая определенные ограничения функционала, боты наиболее эффективны в случаях не слишком широкого выбора. Например, заказ пиццы без участия оператора будет гораздо эффективнее, чем покупка ноутбука: на данный момент роботам  нужно задавать запросы, которые практически однозначно приводят к определенному товару или услуге.

Удачный пример — кейс Grow Food, сервиса по доставке здорового питания. Проблема заключалась в небольшом проценте повторных заказов. Клиентам предложили подписаться на уведомления о доставке через мессенджер, и после получения каждого заказа им приходил вопрос об удовлетворенности услугой. Если покупатель оставался недоволен, бот переводил его на менеджера, если же клиента все устроило — он получал сообщение с предлагаемым меню на новую неделю. 

В итоге повторные продажи возросли на 20%. 

Если посмотреть на лидеров индустрии, таких как Google и Amazon, то можно заметить, что сейчас делается большая ставка на голосовую составляющую общения с ботами, а также развитие их способностей с помощью машинного обучения. Уже сейчас существуют роботы, разгружающие колл-центры и автоматически отвечающие на простые вопросы в стиле «Где мой заказ?» или изменяющие время/место доставки заказа. 

Как сделать так, чтобы с вашими клиентами общался робот?

Шаг 1: аналитика звонков. В первую очередь, стоит выявить основные направления коммуникации с клиентом и понять, какие из них можно автоматизировать. Например, для многих компаний характерно сезонное увеличение входящих звонков, связанных с уточнением статуса заказа. Если говорить об исходящих — значительная доля работы оператора колл-центра может приходиться на информирование клиента о времени доставки товара или текущих акциях. Из этих процессов можно исключить человека, не потеряв в качестве.

Шаг 2: автоматизация звонков. Для этого необходима интеграция телефонии с CRM и внедрение умного IVR (интерактивные голосовые ответы). При входящих вызовах технология анализирует действия покупателя и выявляет предполагаемую цель звонка, в соответствии с которой озвучивает информацию. 

Например, если недавно была совершена покупка, вероятнее всего, у звонящего есть вопрос про доставку. Тогда он услышит «Здравствуйте, Павел. Вы хотите узнать, где Ваш заказ?» Если Павел ответит утвердительно (распознавание речи), робот найдет нужную информацию в карточке клиента и произнесет ее (синтез речи).  Таким образом, оператор колл-центра не тратит время на механическую работу и подключается только в случае нетипичных вопросов. То же самое с массовыми обзвонами: бот поприветствует клиента по имени и сообщит ему информацию. 

Шаг 3: AI и ML. Искусственный интеллект и машинное обучение позволяют общаться с клиентом не просто по заданным шаблонам и меню, а разговаривать «свободно», на естественном языке, но в автоматическом режиме. Так, интеграция голосового бота с Google Dialogflow позволяет понимать речь, выделять из нее интенты, обнаруживать недостающую информацию и запрашивать ее.

Технология обучается на имеющихся примерах: можно скачать записи разговоров из колл-центра, проанализировать, загрузить в робота тексты — через какое-то время он начнет понимать запросы, которые ему уже показали. Это и есть специальная «магия», в результате которой робот понимает не только прямые запросы, но и аналогичные.

Интеграцию решения Google с русскоязычными сервисами позволяет делать Dialogflow Connector, поддерживающий 15 языков.

Таким образом, автоматизация звонков позволяет не только значительно разгрузить колл-центр, сократив издержки на его содержание — робот совершает до 800 параллельных звонков, но и повысить качество обслуживания за счет исключения человеческого фактора — оператор может забыть перезвонить, устать, совершить ошибку, а робот — нет. 

Наконец, современные решения выводят клиентский сервис на совершенно новый уровень: собеседник может и не понять, что говорит с роботом, получая нужный ему ответ гораздо быстрее, чем его бы смог дать человек.