Boti: test trvanlivosti
Za posledních pět let se technologie syntézy a rozpoznávání řeči rozmohly
Možnosti botů v některých oblastechopravdu přeceňovaný: například pro virtuálního partnera je obtížné vést abstraktní dialogy, vtipkovat a projevovat empatii. Nedostatek rozvinutého EQ a smyslu pro humor ale nebrání robotům úspěšně vyřizovat miliony hovorů v call centrech po celém světě. Podle Invespu za poslední rok mělo 67 % spotřebitelů dialog s botem alespoň jednou a v roce 2020 se počet dialogů s roboty zvýšil o 426 %. Stále přibývají i úspěšné případy: například bot americké železniční společnosti Amtrak zpracoval za rok 5 milionů požadavků na podpůrnou službu a zvýšil tržby o třetinu.
Ne všechny společnosti z toho ale dokážou těžitrobotů. Problém je v tom, že podniky často spouštějí virtuálního asistenta „na parádu“ a neintegrují ho s klíčovými službami. V důsledku toho roboti nepracují dostatečně efektivně a manažeři a marketéři s nimi nijak neinteragují a neplní své úkoly. Řešením problému jeomnikanálové ekosystémy platformyje nový trend na pomezí AI technologií, managementu a marketingu, který mění přístup k obchodní komunikaci.
Prvky ekosystému
Pokud společnost vyvíjí vlastní hlasové a textové asistenty, nabízíprodukt... Klient se rozhodne, jak použít robota, a sám si nastaví integraci. Například Botsify a ManyChat fungují podle tohoto modelu.
Provozovatelé ekosystémů platforem jednají jinak:vytvářejí základ, ke kterému lze připojit různé nástroje. Samotný robot je „kolečkem“ mechanismu a ekosystém je hotovým mechanismem s tisícem takových „koleček“. Model ekosystému je rozšířený na mnoha trzích, od fintech po e-obchodování, ale jedná se o nedávný objev v prostoru virtuálních služeb zákazníkům. Existují tři klíčové funkce, které jej odlišují od samostatného produktu.
- Ekosystém je stabilnější.
Společnost s průměrným počtem zaměstnanců 200–500 lidívyužívá více než 120 SaaS řešení a ne vždy je možné mezi nimi vybudovat synergii. Propojování virtuálních operátorů často vede k ještě většímu chaosu. Startupy častěji nabízejí izolovaná bodová řešení: některé si například vytvoří virtuálního operátora na míru – píší skripty a syntetizují repliky. Jiné nabízejí pouze platformy botů, zatímco jiné „našroubují“ fakturační systémy. Ne vždy je možné integrovat tyto nástroje do CRM systému a „spřátelit se“ s analytickými službami. V důsledku toho se technologie od různých poskytovatelů vzájemně střetávají a nefungují dostatečně efektivně.
Poskytovatelé platforem obvykle nabízejí kombinacislužby na klíč: například služba syntézy a rozpoznávání, přepis a oznámení a také analytika. Obvykle poskytují zákazníkovi přístup k osobnímu účtu s různými moduly - jeden zaměstnanec je může spravovat. V naší praxi se vyskytly případy, kdy takové monitorování umožnilo koordinovat 900 lidí současně.
Některé hlasové platformy fungujíuzavřeného modelu a zahrnují pouze jejich vlastní vývoj v ekosystému, ostatní integrují řešení třetích stran do infrastruktury - například v TWIN kombinujeme naši vlastní technologii TWIN ASR / TTS se systémy pro rozpoznávání a syntézu řeči od Yandex a Google. Naším úkolem jakožto poskytovatele ekosystémů je zároveň zajistit, aby vše fungovalo stabilně a hladce a služby se navzájem nekolidovaly.
- Ekosystémy jsou postaveny na omnichannel.Zákazníci nemají rádi neosobní hovory aupřednostňují osobní přístup, takže je bot, který není součástí jednotného komunikačního systému, dráždí. Takový virtuální operátor vždy volá ve špatnou dobu, používá nevhodný komunikační kanál a obecně nebere v úvahu přání klienta.
Mnozí v zásadě neradi telefonují a dávají přednost messengerům: podle statistik by 55 % spotřebitelů raději využilo služeb společnosti, pokud ji mohou kontaktovat prostřednictvím messengeru.
Jak ale porozumět tomu, co přesně se uživatelům líbí?Nejúčinnějším způsobem je měření konverzí a shromažďování analýz. Chcete-li to provést, musíte sledovat práci každého operátora, což je dlouhý a pracný proces. Bohužel v Rusku až 80 % společností neshromažďuje statistiky o každém zaměstnanci a komunikačním kanálu, takže neví, co funguje a co ne. Měření konverze help desk je opravdu obtížné, protože se neměří prodejem a příjmem, ale složitou kombinací metrik. A k jejich shromažďování potřebujete inteligentní analytický systém včetně nástrojů BI.
V TWIN sbíráme a zohledňujeme stovky parametrů.Klientovi například zavoláme a určíme, jaké zařízení používá – pokud je to chytrý telefon, pak mu můžeme poslat krátkou SMS s odkazem na webové stránky společnosti, a pokud jde o tlačítkový telefon, pak mu pošleme podrobnosti ve zprávě. Pokud víme, že klient používá telegram, pošleme mu zprávy v messengeru a obecně zastavíme hovory a místo hlasového bota použijeme textového bota.
Stejný princip by měl být použit i pro poštovní zásilkyoznámení. Klient, který používá mobilní aplikaci, obdrží push oznámení a ke zbytku pošleme odkaz na Viber, Telegram nebo WhatsApp - hodně záleží na tom, který komunikační kanál uživatel preferuje a jaké údaje nám poskytl. Tento přístup je možný pouze v případě, že má společnost připojené analytické nástroje a má k nim přístup poskytovatel hlasové technologie. Jedná se o klasické principy omnichannel, ale nyní se na ně spoléhají nejen skuteční operátoři, ale také virtuální zaměstnanci.
- Architektura odolná proti chybám.Platformový ekosystém se skládá zmnoho modulů, které se skrývají „pod kapotou“ služby. Taková architektura mikroslužeb pomáhá poskytovateli poskytovat služby nepřetržitě, aniž by došlo ke snížení kvality. Vzhledem k tomu, že provozovatel nepronajímá jediný server, ale využívá celou síť distribuovaných serverů a datových center, je jeho systém méně zranitelný – nemůže dojít k jeho přetížení ani zhroucení. Pokud jeden modul selže, aktivují se ostatní. A pokud zákazník potřebuje další kapacitu, poskytovatel připojí pomocné servery a datová centra.
U technologií založených na strojovém učení totopevný základ je nutností. Představte si, co by se stalo, kdyby robotické auto náhle přestalo rozpoznávat objekty na silnici, protože „server neodpovídá“. V případě botů jde především o to, aby virtuální asistent zůstal v kontaktu a mohl důsledně udržovat dialog s jakýmkoliv partnerem. Za tímto účelem si naši roboti při rozpoznávání někdy vyžádají možnost odpovědi z několika neuronových sítí najednou a automaticky vyberou tu nejrelevantnější. To má také pozitivní vliv na odolnost proti chybám. Používání zálohovacích systémů, včetně těch třetích stran, je běžnou praxí při vývoji řešení založených na umělé inteligenci.
Jak ekosystémy platforem pomáhají podnikům?
Platformové ekosystémy usnadňují komunikacioptimalizovat procesy a obecně přispívat k marketingové „zahřívačce“. Společnost tráví méně času neefektivními hovory, a co je nejdůležitější, rychle vyhodnotí, které techniky fungují a které ne. Virtuální operátoři také snižují náklady - v průměru podle našich výpočtů stojí jedna minuta provozu hlasového robota 5-7 rublů, včetně všech dodatečných nákladů. Služby operátora budou stát 10–15 rublů, pokud uzavřete dohodu s call centrem třetí strany. Při vytváření vlastního CC bude jedna minuta práce zaměstnance stát 35–45 rublů. Mnoho společností ani neví, kolik skutečně stojí služby operátora: plat zaměstnance obvykle vydělí počtem formálně odpracovaných minut. Ale ani jedna osoba nepracuje nepřetržitě bez pauz a prostojů a mnoho nákladů se jednoduše nebere v úvahu: například údržba CC, bonus a sociální platby.
Z tohoto důvodu nemusí být výhody robotů oceněnyto je ono: pokud podnik nedělá analytiku a nesleduje klíčové metriky, hlasový ekosystém to neudělá dobře. Proto jsou doposud hlavními zákazníky vícekanálových platforem společnosti, které jako první digitalizují většinu procesů. Z hlasových služeb mají největší užitek banky, dopravní a nákladní služby a online maloobchodníci. Zároveň 58% zákazníků pracuje v segmentu B2B. Většina používá ekosystémy k zefektivnění komunikace s nimi: pomocí virtuálních operátorů značky generují potenciální zákazníky, zvyšují konverze a snižují náklady na podporu v průměru o 20%.
Co bude v budoucnosti pro platformové ekosystémy?
Postupně se na trhu objevují nové způsobyaplikace hlasových služeb. Někteří lidé například používají roboty k práci s nováčky a stážisty i k navázání interní komunikace. Hlasový asistent zavolá zaměstnancům, pošle jim pozvánky a připomenutí schůzky - skutečné i virtuální.
Ekosystémy se také budou stále více propojovatmikroslužby - TWIN nabízí 12 různých doplňků, včetně hlasového systému rozpoznávání emocí a pohlaví. Některé experimentují s definicemi věku a biometrickými údaji. Novým standardem se stávají doplňky, které zlepšují výkon robotů. Například služby rozpoznávání automatických odpovědí - s jejich pomocí roboti tuto funkci automaticky provádějí a okamžitě ukončují dialog.
Další výzvou pro vývojáře hlasu jejedná se o neustálé zlepšování rozpoznávání a syntézy řeči. Například se nám podaří přesně určit až 95% mluveného textu - to je na trhu standard a je stále těžké ho překonat. Mnoho společností se snaží zvýšit laťku, ale každé procento je těžké získat. Algoritmy už člověka dohnaly - nyní je úkolem jít nad rámec lidských schopností, a to není snadné.
Viz také:
Potrat a věda: co se stane s dětmi, které porodí
Podívejte se na nejkrásnější obrázky Hubbla. Co viděl dalekohled za 30 let?
Ve vzorcích půdy z asteroidu Ryugu byl nalezen umělý předmět. Takhle?