Мы тоже используем файлы cookie, потому что без них вообще ничего не работает. Политика конфиденциальности
Хорошо
Автоматизация текстовых коммуникаций
Чек-лист по подготовке к проекту и определению точек роста после внедрения
Значимость чат-ботов для бизнеса
По данным отчёта HubSpot, одного из лидеров рынка автоматизации продаж и маркетинга, 75% из опрошенных руководителей контакт-центров отмечают, что количество обращений клиентов постоянно растёт, а 78% — что в то же время растут и их ожидания относительно скорости и качества ответов. Клиенты требуют персонализированной и быстрой реакции на вопросы, что является катализатором для выгорания и кадровой нехватки в саппорте. Действенным способом решения в данной ситуации является автоматизация с помощью ботов.
Как подготовиться к проекту по автоматизации коммуникаций
- Проанализировать текущие процессыПервым шагом в эффективном плане по автоматизации является тщательная оценка текущего состояния работы контакт-центра. Необходимо выявить «узкие места» и области, требующие улучшений и описать все внутренние процессы, затем определить «красные зоны» и источники негативных влияний на показатели. Повторяющиеся и типовые задачи должны стать первыми кандидатами на автоматизацию.
- Определить цели и задачиКакие процессы и задачи будут автоматизированы? Какие метрики успеха (KPI) будут использоваться для оценки эффективности внедрения? Например, количество обращений, закрытых ботом, время ответа и уровень удовлетворённости клиентов. Определение целей позволит понять, какие задачи полностью переложить на ботов, а какие требуют вмешательства человека, и будут метриками для измерения эффекта от внедрения.
Самая большая ошибка в проектах по автоматизации — отсутствие чёткой стратегии и ориентация на решение локальных задач. Важно учитывать все процессы взаимодействия с клиентами — от привлечения и первой продажи до клиентской поддержки, чтобы понять, где будет эффективна коммуникация через мессенджеры, чтобы на старте проекта знать как будет наращиваться функционал. - Выбрать платформуОдним из ключевых вопросов при выборе чат-бота является решение о разработке собственного решения или использовании уже представленного на рынке. Будет ли это отдельный инструмент для создания чат-ботов на сайте и в мессенджерах или полноценная платформа для обработки текстовых коммуникаций, в которой можно будет не только настраивать чат-ботов, но и делать рассылки, смотреть аналитику и т. д. Важно учитывать такие факторы, как масштабируемость, адаптивность и возможность интеграции с другими системами.
Приведём преимущества нашей платформы. Sherlock Platform предлагает гибкую настройку маршрутизации обращений — в том числе для многоязычных команд и отделов, выполняющих разные задачи: техподдержки, отделов продаж, персональных менеджеров и т.д.; обеспечивает автоматический контроль сроков ответа по клиентским обращениям; позволяет совершать массовые операции с заявками, проводить рассылки, даёт возможность самостоятельной настройки сценариев, интегрируется по API с CRM, HelpDesk и другими системами (например, системами курьерских служб).
Рабочее место оператора в Sherlock Platform
- Посчитать стоимость проекта и владенияСтоимость владения складывается из основной разработки или кастомизации бота, интеграции с внутренними системами, внедрения новой системы в бизнес-процессы, возможно, стоимости токенов за использование (например, при подключении API Chat GPT), технической поддержки и доработки, обучения и заработной платы сотрудников.
При внедрении новых каналов рост обращений через них будет расти, поэтому важно предусмотреть возможности масштабирования как с технической и программной стороны, так и со стороны команды. Ценность качества обслуживания перевешивает стремления к максимальной автоматизации, поэтому лучше, когда за каждый важный для компании канал коммуникации отвечают отдельные специалисты. - Создать команду проектаПроектная команда обязательно должна включать представителей от заказчика чат-бота, т. е. непосредственно от контакт-центра. Определение ответственных за контроль KPI бота, реагирование на ошибки и общение с разработчиками является критическим аспектом, так как очередная автоматизация часто воспринимается сотрудниками контакт-центра как дополнительная нагрузка, которой нужно постараться избежать.
- Определить функциональность чат-ботаНа этом этапе необходимо выбрать и проработать основные функции и базовые сценарии ботов, определить каналы взаимодействия (сайт, мессенджеры, соцсети и т.д.), выбрать нейросети для подключения, подготовить базу знаний для обучения ботов.
В Sherlock Platform головным мозгом автоматизации являются боты управления, которые контролируют процессы контакт-центра и обеспечивают автоматическую обработку событий в системе. Это приветственный бот, который отправляет персональное приветствие клиенту, бот-контролёр, который следит за скоростью ответа оператора и отправляет уведомление, если диалог долго остаётся без ответа; и возвратный бот, который повторно открывает диалог после закрытия, если клиент возобновил переписку. Следующими по важности являются бот для сбора обратной связи, который может просить выставить оценку или ответить на вопрос, и бот для сбора информации, который просит клиента оставить контактные данные для связи с ним оператора.
Далее разрабатываются базовые сценарии, которые реализуются через кнопочные меню и помогают клиентам решать свои вопросы самостоятельно (по данным исследований самообслуживание приветствуют более чем 70% клиентов): регистрации и просмотра статуса в программе лояльности, управления заказом, бронирование услуг, просмотр новинок и акций, обращение в техподдержку, постпродажное обслуживание и многое другое.
После настройки двух предыдущих категорий мы начинаем заниматься ботами с NLU, которые учим распознавать намерения клиентов, квалифицировать причину обращения и самостоятельно отвечать на вопросы.
Таким образом, сначала решаются задачи общей автоматизации и удобства интерфейса, а затем уже следует проработка качественного ведения ботом диалога с клиентом.
Таким образом, сначала решаются задачи общей автоматизации и удобства интерфейса, а затем уже следует проработка качественного ведения ботом диалога с клиентом.
- Решить вопрос интеграцииИнтеграция системы чат-ботов в единый контур ПО внутри компании является важнейшей задачей, поэтому на этапе подготовки нужно понять, есть ли все необходимые API и синхронизировать задачи по интеграции с командой разработки.
Реализация проекта
- Разработка сценариевДля каждой категории вопроса необходимо создать сценарий действий, который будет выполняться в случае обращения клиента. Например, в рамках акций «Клиентские дни» будет запускаться сценарий, включающий предложение клиенту промокода — тогда бот при желании клиента получить скидку обращается к таблице, где указаны актуальные коды. Или, если клиент интересуется статусом заказа, то бот получает команду обратиться по API к системе службы доставки и выдать клиенту актуальную информацию по перемещению заказа.
- Обучение ботов на основе нейросетейПри обучении ботов невозможно предусмотреть все варианты клиентских запросов, поэтому эффективен постоянный процесс обучения. В проектах команды Sherlock Platform аналитик регулярно просматривает запросы и либо подтверждает правильность оценки запроса и ответа нейросети либо вносит коррективы, исправляя неправильно определённую причину обращения и публикуя правильный ответ в базу знаний, если нейросеть не нашла ответ или ответила неправильно. Таким образом, исключаются повторные ошибки, база знаний актуализируется, повышается качество ответов.
При создании бота необходимо прописать порядок обмена репликами с клиентом, т. е. правило коммуникативной инициативы, заложить в промт соответствие ценностям компании и ограничения по темам ответов, выбрать стиль общения. Стандартом делового общения является вежливость, чёткость формулировок, лаконичное изложение.
Бот должен общаться максимально персонализировано — обязательно здороваться с клиентом по имени и демонстрировать знание контекста взаимодействия клиента с компанией.
Очень важным является умение бота адаптироваться под неоднозначные формулировки клиентами вопросов, так как это позволяет ему казаться более понимающим собеседником. К примеру, клиент может написать в одном предложении сразу несколько вопросов, тогда боту необходимо разложить суммарный запрос на отдельные и определить приоритет ответа на них. Поэтому необходимо при обучении бота указать ему порядок ранжирования тем.
Важно научить бота реагировать на разные типы вопросов, что является естественным для человека. К примеру, при получении негативного запроса бот может выразить сожаление по поводу негативного опыта клиента, а уже затем предложить ему варианты взаимодействия вы рамках сценария. Но самым правильным при возникновении негативной реакции, безусловно, остаётся переключение на оператора.
Бот должен общаться максимально персонализировано — обязательно здороваться с клиентом по имени и демонстрировать знание контекста взаимодействия клиента с компанией.
Очень важным является умение бота адаптироваться под неоднозначные формулировки клиентами вопросов, так как это позволяет ему казаться более понимающим собеседником. К примеру, клиент может написать в одном предложении сразу несколько вопросов, тогда боту необходимо разложить суммарный запрос на отдельные и определить приоритет ответа на них. Поэтому необходимо при обучении бота указать ему порядок ранжирования тем.
Важно научить бота реагировать на разные типы вопросов, что является естественным для человека. К примеру, при получении негативного запроса бот может выразить сожаление по поводу негативного опыта клиента, а уже затем предложить ему варианты взаимодействия вы рамках сценария. Но самым правильным при возникновении негативной реакции, безусловно, остаётся переключение на оператора.
- Тестирование и обучение команды контакт-центраПосле создания прототипа необходимо провести его тестирование на сотрудниках контакт-центра. Важно внести правки и улучшения на основе обратной связи от них. Команда Sherlock Platform обязательно проверяет скорость приёма и обработки заявок, корректность ответов и работоспособность ботов на основе ИИ при максимальных нагрузках.
Важно провести общую встречу с командой, которая будет работать с новой системой, сделать презентацию, разослать всем руководства, рассказать о возможностях и пользе для каждого сотрудника. Важно определить, как пользователи должны себя вести в случае ошибочных действий бота, когда нужно вмешаться в его диалог с клиентом, кто, кому и каким образом должен сообщать о неполадках в работе бота.
Если это возможно, то перед общим запуском очень рекомендуем провести не только тестирование в «песочнице» среди команд разработчиков и контакт-центра, но и протестировать работу бота на настоящих клиентах.
Точки роста
- ОптимизацияВажно регулярно проводить оптимизацию существующих сценариев через анализ ключевых метрик эффективности — повышать точность распознавания запросов, заниматься усовершенствованием навигации, например, можно добавить персональное меню частных запросов для конкретной группы клиентов.
- Новые сценарииКогда этап внедрения основных сценариев взаимодействия закончился, можно поэкспериментировать с более редкими сценариями — например, протестировать вовлечение клиентов в игровое взаимодействие, квизы. Или перенести в бот новые сценарии — например, полный цикл оформления заказа в мессенджере может повысить конверсию в покупку.
- Работа с негативомЧат-боты ещё довольно слабы в распознавании эмоции, поэтому важно анализировать запросы с точки зрения того, когда боту стоит выразить сожаление, т. е. важно учить бота замечать и корректно реагировать на негативную реакцию клиента.
Перспективы
Если порассуждать без привязок к аналитике, то мир движется к тому, что качественное живое общение с компаниями становится привилегией, которая в ближайшем будущем, возможно, станет доступна немногим и будет оцениваться по высшему тарифу. В таком случае мотивация сделать общение с ботами как можно приятнее, полезнее и спокойнее для клиентов — прямая обязанность любого клиентоориентированного бизнеса.
Если рассуждать прагматически, то чат-боты в контакт-центре способны значительно сократить операционные издержки, поэтому их внедрение — необходимый стратегический шаг. А после внедрения необходим постоянный поиск точек роста в поле клиентоориентированности. Согласно прогнозам аналитиков Gartner, к 2026 году каждое 10-е взаимодействие с компанией будет автоматизировано и станет обязательным условием сохранения конкурентоспособности.