Бот от всех забот: как голосовой помощник помог ДНС повысить конверсию на 15%
Многие компании прибегают к автоматизации контакт-центра с помощью ботов. Внедрение робота-оператора с ИИ помогает сделать коммуникацию с клиентом более управляемой и эффективной: можно проверить, как пользователи реагируют на ту или иную модель диалога, и выстроить оптимальный сценарий. Михаил Недряга, федеральный специалист по сервису ДНС, рассказал Sostav, как проходил процесс внедрения голосового бота в сервисных центрах по всей стране и каких результатов удалось достичь.
По скрипту и без негативаЕжедневно сотни человек сдают в ремонт свою технику, и сбор обратной связи является обязательной частью данного процесса. Специалистам необходим фидбек о том, доволен ли клиент доставкой товара или результатом выполненной работы, чтобы в будущем снизить вероятность негативного опыта.
Основной целью автоматизации было увеличение числа анкет о качестве выполненных услуг и снижение затрат на контакт-центр. При этом было необходимо снизить влияние человеческого фактора – оператор-новичок может действовать не по скрипту, а уставший оператор – оставить у клиента впечатление абсолютного безразличия.
По началу для сбора обратной связи рассматривали email-, смс-рассылки, рассылки с помощью мессенджеров, но конверсия не впечатляла, а расходы оставались на прежнем уровне. Выбор сделали в пользу голосового бота – NPS. Обзвон с его помощью позволил повысить количество полученных анкет на 15%, при этом в четыре раза сократив затраты на контакт-центр.
Разработка и внедрениеПоставщиком решения стала компания Just AI, у которой есть собственная платформа для разработки ботов JAICP. Создание бота происходило в несколько этапов. Первым делом ДНС с командой вендора написали черновую версию сценария – логику бота, последовательность сообщений в диалоге, а также приветственные реплики, ответы на самые частые вопросы и реакции на возражения. Распознавать человеческую речь и правильно определять намерения пользователей боту позволило NLU-ядро (Natural Language Understanding) CAILA.
Базой знаний для обучения стали скрипты разговоров с операторами колл-центра, а протестировали мы эту версию бота на сотрудниках ДНС, после чего стало понятно, какие изменения в сценарий нужно внести. Затем бот прозвонил небольшую базу клиентов.
Андрей Толстов, специалист отдела продаж Just AI:
После первых «боевых» обзвонов началась непрерывная работа по расширению датасета для обучения бота и пополнение тренировочных фраз. Мы улучшили распознавание автоответчика и понимание оценок. Например, когда клиент говорил, что доволен на все 100%, бот учитывал это как максимальную оценку 10. Также мы внедрили кастомный отчёт. Коллеги из ДНС могли посмотреть ответы на каждый из вопросов анкеты, даже если они были открытыми. То есть когда бот спрашивает: «Что бы вы улучшили?», а клиент отвечает: «Я бы хотел, чтобы ПК починили и вернули мне быстрее», бот это понимает и указывает в отчёте как: «Повысить скорость обслуживания». Чтобы бот всё это понимал, мы много работали над паттернами – ключевыми словами в реплике пользователя.
Одним из основных факторов, влияющих на качество и продолжительность диалога бота с клиентом, стала функция активного слушания – ведь иногда человек делает продолжительные паузы во время ответа или долго формулирует мысль. Тогда бот может начать следующую реплику, не дав человеку закончить. Иногда бот попадал на автоответчик и всё равно продолжал вести диалог. Но благодаря тому, что с каждым диалогом датасет наполнялся, бот быстро научился распознавать голосовую почту и не тратил время на такие диалоги.
РезультатыУ нового виртуального помощника ДНС был постепенный онбординг – от центрального до волжского региона. Из 1,5 тыс полученных в день контактов, бот обзванивает в среднем около 95%, остальные он обрабатывает на следующий день.
Сотрудники контакт-центра обзванивали такую базу за 2-3 дня, но показатель полученных анкет был значительно ниже. На данный момент более 40% анкет с каждого из дивизионов, а ранее цифра не превышала 20%. Также конверсия выросла обратно пропорционально расходам – изначально планировалось сократить их в 1,5-2 раза, но по итогу затраты на контакт-центр удалось снизить в четыре раза.
В качестве одного из сдерживающих факторов роста конверсии Михаил Недряга выделил системы антиспама, когда номер, с которого звонит бот, автоматически указывается нежелательным. Решение такой проблемы реально, если найти точки соприкосновения с вендорами этих решений, тогда номер может быть помечен как «Сервисный центр ДНС», например.
Чек-лист: что нужно для запуска ботаНа содержание чек-листа для внедрения голосового бота могут влиять различные факторы: ЦА, сложность скриптов, подбор голоса и другое. Но команда ДНС выделила то, что объединяет любые направления и является обязательным к применению:
наличие датасета с реальными звонками. История диалогов нужна для того, чтобы можно было при настройке бота учитывать все возражения и возможное развитие диалога;проведение тестирования на выделенной группе участников для внесения правок в скрипты перед запуском на всю базу;настройка графиков звонков: начало прозвона, количество повторных звонков и другие. Идеально, если уже есть статистика по самым конверсионным графикам;архитектура решения. Если в скрипте требуется уточнение данных по клиенту, то желательно заранее сделать интеграцию с базой данных, чтобы во время звонка бот мог уточнить информацию – ФИО, дата рождения и т.д.работа с тёплой базой данных. Если купили серую базу номеров и звоните с предложением купить ваш товар или услуги, то не стоит ожидать высокую конверсию от проекта. Ну и, конечно, стоит подумать о выборе платформы, которая потом поможет масштабировать проекты в текстовые каналы или даст возможность гибко настраивать скрипты с использованием всех полезных фич на рынке исходящих звонков.