Ботове: тест за издръжливост
През последните пет години технологиите за синтез на реч и разпознаване станаха все повече
Възможности за ботове в някои областинаистина надценени: например, за виртуален събеседник е трудно да води абстрактни диалози, да се шегува и да показва съпричастност. Но липсата на развит EQ и чувство за хумор не пречат на роботите да се справят успешно с милиони обаждания в кол центрове по целия свят. Според Invesp през изминалата година 67% от потребителите са имали диалог с бот поне веднъж, а през 2020 г. броят на диалозите с ботове се е увеличил с 426%. Има и все по-успешни случаи: например ботът на американската железопътна компания Amtrak обработи 5 милиона заявки към услугата за поддръжка за една година и увеличи приходите с една трета.
Но не всички компании успяват да се възползват отроботи. Проблемът е, че фирмите често пускат виртуален асистент „за показ“ и не го интегрират с ключови услуги. В резултат на това ботовете не работят достатъчно ефективно и мениджърите и търговците не взаимодействат с тях по никакъв начин, изпълнявайки задачите си. Решението на проблема еплатформа за многоканални екосистемие нова тенденция в пресечната точка на AI технологиите, управлението и маркетинга, която променя подхода към бизнес комуникациите.
Екосистемни елементи
Ако една компания разработи персонализирани гласови и текстови асистенти, тя предлагапродукт... Клиентът решава как да използва бота и сам настройва интеграцията. Например Botsify и ManyChat работят според този модел.
Операторите на екосистемни платформи действат по различен начин:те създават основа, към която могат да бъдат свързани различни инструменти. Самият бот е „зъбно колело“ на механизъм, а екосистемата е готов механизъм с хиляда такива „зъбчета“. Моделът на екосистемата е широко разпространен на много пазари, от fintech до електронна търговия, но това е скорошна поява във виртуалното пространство за обслужване на клиенти. Има три основни характеристики, които го отличават от самостоятелен продукт.
- Екосистемата е по-стабилна.
Компания със среден персонал от 200–500 душиизползва повече от 120 SaaS решения и не винаги е възможно да се изгради синергия между тях. Свързването на виртуални оператори често води до още по-голям хаос. Стартъпите по-често предлагат изолирани точкови решения: например някои създават виртуален оператор по поръчка - те пишат скриптове и синтезират реплики. Други предлагат само платформи за ботове, докато трети „завинтват“ системите за таксуване. Не винаги е възможно тези инструменти да се интегрират в CRM система и да се „сприятеляват“ с аналитични услуги. В резултат на това технологиите от различни доставчици са в конфликт помежду си и не работят достатъчно ефективно.
Доставчиците на платформи обикновено предлагат комбинацияуслуги до ключ: например услуга за синтез и разпознаване, транскрипция и известия, както и анализи. Те обикновено предоставят на клиента достъп до личен акаунт с различни модули - един служител може да ги управлява. В нашата практика имаше случаи, когато подобно наблюдение даваше възможност да се координират 900 души едновременно.
Някои гласови платформи работятна затворен модел и включват само собствени разработки в екосистемата, други вграждат решения на трети страни в инфраструктурата - например в TWIN комбинираме собствената си технология TWIN ASR / TTS със системи за разпознаване и синтез на реч от Yandex и Google. В същото време нашата задача като доставчик на екосистема е да се уверим, че всичко работи стабилно и безпроблемно и услугите не са в конфликт помежду си.
- Екосистемите са изградени на омниканалност.Клиентите не обичат безличните разговори ипредпочитат персонализиран подход, така че бот, който не е включен в единна комуникационна система, ги дразни. Такъв виртуален оператор винаги се обажда в неподходящо време, използва неподходящ канал за комуникация и като цяло не отчита желанията на клиента.
Мнозина по принцип не обичат да говорят по телефона и предпочитат месинджъри: според статистиката 55% от потребителите предпочитат да използват услугите на компания, ако могат да се свържат с нея чрез месинджър.
Но как разбирате какво точно харесват потребителите?Най-ефективният начин е да се измери конверсията и да се съберат анализи. За да направите това, трябва да наблюдавате работата на всеки оператор, а това е дълъг и трудоемък процес. Уви, в Русия до 80% от компаниите не събират статистика за всеки служител и канал за комуникация, така че не знаят какво работи и какво не. Измерването на конверсията на бюрото за помощ е наистина трудно, защото не се измерва чрез продажби и приходи, а чрез сложна комбинация от показатели. И за да ги съберете, имате нужда от интелигентна система за анализ, включително BI инструменти.
В TWIN ние събираме и вземаме предвид стотици параметри.Например, обаждаме се на клиент и определяме какво устройство използва - ако е смартфон, тогава можем да изпратим кратък SMS с линк към сайта на компанията, а ако е бутонен телефон, тогава му изпращаме подробности в съобщение. Ако знаем, че клиент използва Telegram, тогава ние му изпращаме съобщения в месинджъра и като цяло спираме обажданията и използваме текстов бот вместо гласов бот.
Същият принцип трябва да се прилага и при изпращане на пощатаизвестия. Клиент, който използва мобилно приложение, получава push известие, а до останалата част изпращаме връзка към Viber, Telegram или WhatsApp - много зависи от това кой комуникационен канал предпочита потребителят и какви данни ни е предоставил. Този подход е възможен само ако компанията има свързани инструменти за анализ и доставчикът на гласови технологии има достъп до тях. Това са класическите принципи на omnichannel, но сега не само реалните оператори, но и виртуалните служители разчитат на тях.
- Архитектура, устойчива на повреди.Екосистемата на платформата се състои отмножество модули, които са скрити „под капака“ на услугата. Такава микросервизна архитектура помага на доставчика да предоставя услуги денонощно, без да прави компромис с качеството. Тъй като операторът не наема нито един сървър, а използва цяла мрежа от разпределени сървъри и центрове за данни, системата му е по-малко уязвима - не може да бъде претоварена или да се срине. Ако един модул не успее, останалите се активират. И ако клиентът се нуждае от допълнителен капацитет, доставчикът свързва помощни сървъри и центрове за данни.
За технологии, базирани на машинно обучение, товаздравата основа е задължителна. Представете си какво би се случило, ако роботизирана кола внезапно спре да разпознава обекти на пътя, защото „сървърът не отговаря“. В случай на ботове, основното е, че виртуалният асистент остава във връзка и може последователно да поддържа диалог с всеки събеседник. За да направят това, когато разпознават, нашите ботове понякога изискват опция за отговор от няколко невронни мрежи наведнъж и автоматично избират най-подходящата. Това също има положителен ефект върху устойчивостта на грешки. Използването на резервни системи, включително такива на трети страни, е нормална практика при разработването на решения, базирани на изкуствен интелект.
Как екосистемите на платформата помагат на бизнеса?
Екосистемите на платформата улесняват комуникациятаклиенти, оптимизират процесите и като цяло допринасят за маркетинговото „загряване“. Компанията отделя по-малко време за неефективни разговори и най-важното е, че по-бързо оценява кои трикове работят и кои не. Виртуалните оператори също намаляват разходите - според нашите изчисления една минута гласова работа на бот струва 5-7 рубли, включително всички допълнителни разходи. Услугите на оператора ще струват 10-15 рубли, ако сключите споразумение с кол център на трети страни. Когато създавате свой собствен CC, една минута работа на служител ще струва 35–45 рубли. Много компании дори не знаят колко всъщност струват услугите на оператора: те обикновено разделят заплатата на служителя на броя на официално отработените минути. Но нито един човек не работи нон-стоп без паузи и престой и много разходи просто не се вземат предвид: например поддържането на CC, бонуси и социални плащания.
Поради това ползите от ботовете може да не бъдат оцененитова е всичко: ако бизнесът не прави анализи и не проследява ключови показатели, гласовата екосистема няма да му помогне. Следователно, докато основните клиенти на омниканелите платформи са първо цифрови компании, които са дигитализирали повечето от процесите. Банките, транспортните и товарни услуги и онлайн търговците се възползват най-много от гласовите услуги. В същото време 58% от клиентите работят в B2B сегмента. Повечето използват екосистеми, за да направят комуникацията с тях по-ефективна: с помощта на виртуални оператори марките генерират потенциални клиенти, увеличават конверсиите и намаляват разходите за поддръжка средно с 20%.
Какво е бъдещето за платформени екосистеми?
Постепенно на пазара се появяват нови начиниприложение на гласови услуги. Например някои хора използват ботове за работа с начинаещи и стажанти, както и за установяване на вътрешни комуникации. Гласовият асистент се обажда на служителите, изпраща им покани и напомняния за срещи - както реални, така и виртуални.
Екосистемите също ще се свързват все повече и повечемикроуслуги - TWIN предлага 12 различни добавки, включително емоция и разпознаване на пола чрез глас. Някои експериментират с определения за възрастта, както и с биометрични данни. Добавките, които подобряват производителността на бота, стават новият стандарт. Например услуги за автоматично разпознаване - с тяхна помощ ботовете автоматично изпълняват тази функция и незабавно прекратяват диалога.
Друго предизвикателство за гласовите разработчици етова е непрекъснато подобряване на разпознаването и синтеза на речта. Например, ние успяваме да определим точно до 95% от изговорения текст - това е стандарт на пазара и все още е трудно да го преодолеем. Много компании се опитват да вдигнат летвата, но трудно се постига всеки процент. Алгоритмите вече са настигнали хората - сега задачата е да надхвърлим човешките възможности, а това не е лесно.
Вижте също:
Аборт и наука: какво ще се случи с децата, които ще раждат
Вижте най-красивите снимки на Хъбъл. Какво е видял телескопът за 30 години?
В проби от почва от астероида Рюгу е открит изкуствен обект. Като този?