Bots: Test auf Haltbarkeit
In den letzten fünf Jahren sind Sprachsynthese- und Spracherkennungstechnologien gewachsen
Möglichkeiten von Bots in einigen Bereichenwirklich überschätzt: Beispielsweise ist es für einen virtuellen Gesprächspartner schwierig, abstrakte Dialoge zu führen, Witze zu machen und Empathie zu zeigen. Aber der Mangel an ausgeprägtem EQ und Sinn für Humor hindert Roboter nicht daran, Millionen von Anrufen in Callcentern auf der ganzen Welt erfolgreich zu bearbeiten. Laut Invesp hatten im vergangenen Jahr 67 % der Verbraucher mindestens einmal einen Dialog mit einem Bot, und im Jahr 2020 stieg die Zahl der Dialoge mit Bots um 426 %. Es gibt auch immer mehr erfolgreiche Fälle: Beispielsweise bearbeitete der Bot des amerikanischen Eisenbahnunternehmens Amtrak in einem Jahr 5 Millionen Anfragen an den Support-Service und steigerte den Umsatz um ein Drittel.
Doch nicht allen Unternehmen gelingt es, davon zu profitierenRoboter. Das Problem besteht darin, dass Unternehmen häufig einen virtuellen Assistenten „zur Schau“ einführen und ihn nicht in wichtige Dienste integrieren. Infolgedessen arbeiten Bots nicht effektiv genug und Manager und Vermarkter interagieren in keiner Weise mit ihnen und erledigen ihre Aufgaben. Die Lösung des Problems istPlattform-Omnichannel-Ökosystemeist ein neuer Trend an der Schnittstelle von KI-Technologien, Management und Marketing, der die Herangehensweise an die Geschäftskommunikation verändert.
Ökosystemelemente
Wenn ein Unternehmen benutzerdefinierte Sprach- und Textassistenten entwickelt, bietet es diese anProdukt... Der Client entscheidet, wie der Bot verwendet wird, und richtet die Integration selbst ein. Beispielsweise arbeiten Botsify und ManyChat nach diesem Modell.
Betreiber von Plattformökosystemen verhalten sich anders:Sie bilden eine Grundlage, an die verschiedene Instrumente angeschlossen werden können. Ein Bot selbst ist ein „Zahnrad“ eines Mechanismus, und ein Ökosystem ist ein vorgefertigter Mechanismus mit tausend solcher „Zahnräder“. Das Ökosystemmodell ist in vielen Märkten weit verbreitet, von Fintech bis E-Commerce. Es ist jedoch eine Neuheit im Bereich des virtuellen Kundendienstes. Es gibt drei Hauptmerkmale, die es von einem eigenständigen Produkt unterscheiden.
- Das Ökosystem ist stabiler.
Unternehmen mit durchschnittlich 200–500 Mitarbeiternnutzt mehr als 120 SaaS-Lösungen und es ist nicht immer möglich, Synergien zwischen ihnen aufzubauen. Die Anbindung virtueller Operatoren führt oft zu noch größerem Chaos. Startups bieten häufiger isolierte Punktlösungen an: Einige erstellen beispielsweise einen maßgeschneiderten virtuellen Operator – sie schreiben Skripte und synthetisieren Replikate. Andere bieten nur Bot-Plattformen an, während andere Abrechnungssysteme „aufschrauben“. Es ist nicht immer möglich, diese Tools in ein CRM-System zu integrieren und sich mit Analysediensten „anzufreunden“. Dies führt dazu, dass Technologien unterschiedlicher Anbieter miteinander in Konflikt geraten und nicht effektiv genug arbeiten.
Plattformanbieter bieten normalerweise eine Kombination anschlüsselfertige Dienste: zum Beispiel Synthese- und Erkennungsdienst, Transkription und Benachrichtigung sowie Analyse. In der Regel bieten sie dem Kunden Zugriff auf ein persönliches Konto mit verschiedenen Modulen - ein Mitarbeiter kann diese verwalten. In unserer Praxis gab es Fälle, in denen eine solche Überwachung es ermöglichte, 900 Personen gleichzeitig zu koordinieren.
Einige Sprachplattformen arbeiten mitAndere schließen ein geschlossenes Modell ein und beziehen nur ihre eigenen Entwicklungen in das Ökosystem ein. Andere bauen Lösungen von Drittanbietern in die Infrastruktur ein. Beispielsweise kombinieren wir in TWIN unsere eigene TWIN ASR / TTS-Technologie mit Spracherkennungs- und Synthesesystemen von Yandex und Google. Gleichzeitig ist es unsere Aufgabe als Ökosystemanbieter, dafür zu sorgen, dass alles stabil und reibungslos funktioniert und die Dienste nicht miteinander in Konflikt stehen.
- Ökosysteme basieren auf Omnichannel.Kunden mögen keine unpersönlichen Anrufe undbevorzugen einen personalisierten Ansatz, daher irritiert ein Bot, der nicht in einem einheitlichen Kommunikationssystem enthalten ist. Ein solcher virtueller Operator ruft immer zur falschen Zeit an, verwendet einen unangemessenen Kommunikationskanal und berücksichtigt im Allgemeinen nicht die Wünsche des Kunden.
Viele telefonieren grundsätzlich nicht gern und bevorzugen Messenger: Laut Statistik würden 55 % der Verbraucher lieber die Dienste eines Unternehmens in Anspruch nehmen, wenn sie es per Messenger erreichen können.
Aber wie verstehen Sie, was den Benutzern genau gefällt?Der effektivste Weg besteht darin, die Konversion zu messen und Analysen zu sammeln. Dazu müssen Sie die Arbeit jedes Bedieners überwachen, was ein langer und arbeitsintensiver Prozess ist. Leider erfassen in Russland bis zu 80 % der Unternehmen keine Statistiken zu jedem Mitarbeiter und Kommunikationskanal, sodass sie nicht wissen, was funktioniert und was nicht. Die Messung der Helpdesk-Konversion ist wirklich schwierig, da sie nicht anhand von Umsatz und Umsatz, sondern anhand einer komplexen Kombination von Kennzahlen gemessen wird. Und um diese zu erfassen, benötigen Sie ein intelligentes Analysesystem, einschließlich BI-Tools.
In TWIN sammeln und berücksichtigen wir Hunderte von Parametern.Wir rufen zum Beispiel einen Kunden an und ermitteln, welches Gerät er nutzt – ist es ein Smartphone, dann können wir eine kurze SMS mit einem Link zur Firmenwebsite schicken, und wenn es ein Tastentelefon ist, dann schicken wir ihm das Details in einer Nachricht. Wenn wir wissen, dass ein Kunde Telegram verwendet, senden wir ihm Nachrichten im Messenger, stoppen Anrufe generell und verwenden einen Text-Bot anstelle eines Voice-Bots.
Das gleiche Prinzip sollte für den Versand angewendet werdenBenachrichtigungen. Ein Kunde, der eine mobile Anwendung verwendet, erhält eine Push-Benachrichtigung. Im Übrigen senden wir einen Link an Viber, Telegram oder WhatsApp. Dies hängt stark davon ab, welchen Kommunikationskanal der Benutzer bevorzugt und welche Daten er uns zur Verfügung gestellt hat. Dieser Ansatz ist nur möglich, wenn das Unternehmen über Analysetools verfügt und der Anbieter von Sprachtechnologie Zugriff darauf hat. Dies sind die klassischen Prinzipien von Omnichannel, aber jetzt verlassen sich nicht nur reale Bediener, sondern auch virtuelle Mitarbeiter auf sie.
- Fehlertolerante Architektur.Das Plattform-Ökosystem besteht auszahlreiche Module, die „unter der Haube“ des Dienstes verborgen sind. Eine solche Microservice-Architektur hilft dem Anbieter, Dienste rund um die Uhr ohne Qualitätseinbußen bereitzustellen. Da der Betreiber keinen einzelnen Server mietet, sondern ein ganzes Netzwerk aus verteilten Servern und Rechenzentren nutzt, ist sein System weniger anfällig – es kann nicht überlastet oder abstürzen. Fällt ein Modul aus, werden die anderen aktiviert. Und wenn der Kunde zusätzliche Kapazitäten benötigt, bindet der Anbieter zusätzliche Server und Rechenzentren an.
Für Technologien, die auf maschinellem Lernen basieren, diesEin solides Fundament ist ein Muss. Stellen Sie sich vor, was passieren würde, wenn ein Roboterauto plötzlich aufhören würde, Objekte auf der Straße zu erkennen, weil „der Server nicht reagiert“. Bei Bots kommt es vor allem darauf an, dass der virtuelle Assistent in Kontakt bleibt und mit jedem Gesprächspartner konsequent einen Dialog führen kann. Dazu fordern unsere Bots beim Erkennen teilweise eine Antwortmöglichkeit von mehreren neuronalen Netzen gleichzeitig an und wählen automatisch die relevanteste aus. Dies wirkt sich auch positiv auf die Fehlertoleranz aus. Der Einsatz von Backup-Systemen, auch von Drittanbietern, ist bei der Entwicklung von Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz gängige Praxis.
Wie helfen Plattform-Ökosysteme Unternehmen?
Plattform-Ökosysteme erleichtern die KommunikationKunden, optimieren Prozesse und tragen im Allgemeinen zum Marketing "Warm-up" bei. Das Unternehmen verbringt weniger Zeit mit ineffektiven Anrufen und bewertet vor allem schnell, welche Techniken funktionieren und welche nicht. Virtuelle Betreiber senken auch die Kosten - nach unseren Berechnungen kostet eine Minute Voice-Bot-Betrieb im Durchschnitt 5 bis 7 Rubel, einschließlich aller zusätzlichen Kosten. Die Dienste des Betreibers kosten 10-15 Rubel, wenn Sie eine Vereinbarung mit einem Callcenter eines Drittanbieters abschließen. Wenn Sie ein eigenes CC erstellen, kostet eine Minute der Arbeit eines Mitarbeiters 35 bis 45 Rubel. Viele Unternehmen wissen nicht einmal, wie viel die Dienstleistungen des Betreibers tatsächlich kosten: Sie teilen normalerweise das Gehalt des Mitarbeiters durch die Anzahl der formell geleisteten Minuten. Aber keine einzige Person arbeitet ohne Unterbrechungen und Ausfallzeiten ohne Unterbrechung, und viele Kosten werden einfach nicht berücksichtigt: zum Beispiel die Aufrechterhaltung eines CC, Bonus und Sozialzahlungen.
Aus diesem Grund werden die Vorteile von Bots möglicherweise nicht gewürdigtDas war's: Wenn das Unternehmen keine Analysen durchführt und keine wichtigen Messdaten verfolgt, kann das Sprach-Ökosystem nichts Gutes tun. Während die Hauptkunden von Omnichannel-Plattformen Digital-First-Unternehmen sind, haben sie die meisten Prozesse digitalisiert. Banken, Transport- und Frachtdienste sowie Online-Händler profitieren am meisten von Sprachdiensten. Gleichzeitig arbeiten 58% der Kunden im B2B-Segment. Die meisten nutzen Ökosysteme, um die Kommunikation mit ihnen effizienter zu gestalten: Mithilfe virtueller Betreiber generieren Marken Leads, steigern die Conversions und senken die Supportkosten um durchschnittlich 20%.
Was hält die Zukunft für Plattform-Ökosysteme bereit?
Allmählich tauchen neue Wege auf dem Markt aufAnwendung von Sprachdiensten. Einige Leute verwenden beispielsweise Bots, um mit Neulingen und Auszubildenden zu arbeiten und um interne Kommunikation aufzubauen. Der Sprachassistent ruft Mitarbeiter an, sendet ihnen Einladungen und Besprechungserinnerungen - sowohl real als auch virtuell.
Ökosysteme werden sich auch immer mehr verbindenMicroservices - TWIN bietet 12 verschiedene Add-Ons, einschließlich Emotions- und Geschlechtserkennung per Stimme. Einige experimentieren sowohl mit Altersdefinitionen als auch mit Biometrie. Add-Ons, die die Bot-Leistung verbessern, werden zum neuen Standard. Zum Beispiel Autoresponder-Erkennungsdienste - mit ihren Hilfe-Bots führen diese Funktion automatisch aus und beenden den Dialog umgehend.
Eine weitere Herausforderung für Sprachentwickler istEs ist eine kontinuierliche Verbesserung der Spracherkennung und -synthese. Zum Beispiel schaffen wir es, bis zu 95% des gesprochenen Textes genau zu bestimmen - dies ist der Standard auf dem Markt und es ist immer noch schwierig, ihn zu überwinden. Viele Unternehmen versuchen, die Messlatte höher zu legen, aber jeder Prozentsatz ist schwer zu bekommen. Algorithmen haben den Menschen bereits eingeholt - jetzt besteht die Aufgabe darin, über die menschlichen Fähigkeiten hinauszugehen, und das ist nicht einfach.
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