Bots: prueba de durabilidad
En los últimos cinco años, las tecnologías de síntesis y reconocimiento de voz se han vuelto más
Posibilidades de bots en algunas zonas.Realmente sobreestimado: por ejemplo, es difícil para un interlocutor virtual mantener diálogos abstractos, bromear y mostrar empatía. Pero la falta de un ecualizador desarrollado y de sentido del humor no impide que los robots atiendan con éxito millones de llamadas en los centros de llamadas de todo el mundo. Según Invesp, durante el año pasado, el 67% de los consumidores dialogaron con un bot al menos una vez, y en 2020 el número de diálogos con bots aumentó un 426%. También hay cada vez más casos de éxito: por ejemplo, el bot de la compañía ferroviaria estadounidense Amtrak procesó 5 millones de solicitudes al servicio de soporte en un año y aumentó los ingresos en un tercio.
Pero no todas las empresas consiguen beneficiarse derobots. El problema es que las empresas suelen lanzar un asistente virtual “para mostrar” y no lo integran con servicios clave. Como resultado, los bots no funcionan con suficiente eficacia y los gerentes y especialistas en marketing no interactúan con ellos de ninguna manera mientras realizan sus tareas. La solución al problema esplataforma de ecosistemas omnicanales una nueva tendencia en la intersección de las tecnologías de IA, la gestión y el marketing, que está cambiando el enfoque de las comunicaciones empresariales.
Elementos del ecosistema
Si una empresa desarrolla asistentes de voz y texto personalizados, ofreceproducto... El cliente decide cómo usar el bot y configura la integración él mismo. Por ejemplo, Botsify y ManyChat funcionan de acuerdo con este modelo.
Los operadores del ecosistema de plataforma actúan de manera diferente:crean una base a la que se pueden conectar varios instrumentos. Un bot en sí mismo es un "engranaje" de un mecanismo, y un ecosistema es un mecanismo listo para usar con miles de esos "engranajes". El modelo de ecosistema está muy extendido en muchos mercados, desde fintech hasta comercio electrónico, pero es una aparición reciente en el espacio de servicio al cliente virtual. Hay tres características clave que lo distinguen de un producto independiente.
- El ecosistema es más estable.
Empresa con una plantilla media de 200 a 500 personas.utiliza más de 120 soluciones SaaS y no siempre es posible crear sinergia entre ellas. La conexión de operadores virtuales a menudo conduce a un caos aún mayor. Las empresas emergentes suelen ofrecer soluciones puntuales aisladas: por ejemplo, algunas crean un operador virtual personalizado: escriben scripts y sintetizan réplicas. Otros ofrecen sólo plataformas de bots, mientras que otros “atornillan” sistemas de facturación. No siempre es posible integrar estas herramientas en un sistema CRM y "hacerse amigo" de los servicios de análisis. Como resultado, las tecnologías de diferentes proveedores entran en conflicto entre sí y no funcionan con la suficiente eficacia.
Los proveedores de plataformas suelen ofrecer una combinaciónservicios llave en mano: por ejemplo, un servicio de síntesis y reconocimiento, transcripción y notificaciones, y análisis. Por lo general, brindan al cliente acceso a una cuenta personal con varios módulos: un empleado puede administrarlos. En nuestra práctica, hubo casos en los que dicho seguimiento permitió coordinar a 900 personas al mismo tiempo.
Algunas plataformas de voz funcionan conde un modelo cerrado e incluyen solo sus propios desarrollos en el ecosistema, otros incorporan soluciones de terceros en la infraestructura; por ejemplo, en TWIN combinamos nuestra propia tecnología TWIN ASR / TTS con sistemas de síntesis y reconocimiento de voz de Yandex y Google. Al mismo tiempo, nuestra tarea como proveedor de ecosistemas es asegurarnos de que todo funcione de manera estable y sin problemas, y que los servicios no entren en conflicto entre sí.
- Los ecosistemas se basan en la omnicanalidad.A los clientes no les gustan las llamadas impersonales yprefieren un enfoque personalizado, por lo que un bot que no está incluido en un sistema de comunicación unificado los irrita. Dicho operador virtual siempre llama en el momento equivocado, utiliza un canal de comunicación inadecuado y, en general, no tiene en cuenta los deseos del cliente.
A muchos, en principio, no les gusta hablar por teléfono y prefieren los mensajeros: según las estadísticas, el 55% de los consumidores preferiría utilizar los servicios de una empresa si pudiera contactar con ella a través de Messenger.
Pero, ¿cómo entender qué les gusta exactamente a los usuarios?La forma más eficaz es medir la conversión y recopilar análisis. Para hacer esto, es necesario monitorear el trabajo de cada operador, y este es un proceso largo y laborioso. Lamentablemente, en Rusia hasta el 80% de las empresas no recopilan estadísticas sobre cada empleado y canal de comunicación, por lo que no saben qué funciona y qué no. Medir la conversión de la mesa de ayuda es realmente difícil porque no se mide por las ventas y los ingresos, sino por una combinación compleja de métricas. Y para recopilarlos, se necesita un sistema de análisis inteligente, que incluya herramientas de BI.
En TWIN recopilamos y tenemos en cuenta cientos de parámetros.Por ejemplo, llamamos a un cliente y determinamos qué dispositivo utiliza: si es un teléfono inteligente, podemos enviarle un SMS corto con un enlace al sitio web de la empresa, y si es un teléfono con pulsador, le enviamos el detalles en un mensaje. Si sabemos que un cliente usa Telegram, le enviamos mensajes en Messenger y generalmente detenemos las llamadas y usamos un robot de texto en lugar de un robot de voz.
Se debe aplicar el mismo principio para el envío postal.notificaciones. Un cliente que usa una aplicación móvil recibe una notificación push, y al resto le enviamos un enlace a Viber, Telegram o WhatsApp, mucho depende de qué canal de comunicación prefiera el usuario y qué datos nos ha proporcionado. Este enfoque solo es posible si la empresa tiene herramientas de análisis conectadas y el proveedor de tecnología de voz tiene acceso a ellas. Estos son los principios clásicos de la omnicanalidad, pero ahora no solo los operadores reales, sino también los empleados virtuales confían en ellos.
- Arquitectura tolerante a fallas.El ecosistema de la plataforma consta deNumerosos módulos que se esconden “debajo del capó” del servicio. Esta arquitectura de microservicio ayuda al proveedor a brindar servicios las 24 horas del día sin comprometer la calidad. Dado que el operador no alquila un solo servidor, sino que utiliza una red completa de servidores y centros de datos distribuidos, su sistema es menos vulnerable: no puede sobrecargarse ni fallar. Si un módulo falla, los demás se activan. Y si el cliente necesita capacidad adicional, el proveedor conecta servidores auxiliares y centros de datos.
Para tecnologías basadas en aprendizaje automático, estouna base sólida es imprescindible. Imagínese lo que sucedería si un automóvil robótico dejara repentinamente de reconocer objetos en la carretera porque “el servidor no responde”. En el caso de los bots, lo principal es que el asistente virtual permanece en contacto y puede mantener un diálogo constante con cualquier interlocutor. Para ello, al reconocer, nuestros bots en ocasiones solicitan una opción de respuesta a varias redes neuronales a la vez y automáticamente seleccionan la más relevante. Esto también tiene un efecto positivo en la tolerancia a fallos. El uso de sistemas de respaldo, incluidos los de terceros, es una práctica habitual a la hora de desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial.
¿Cómo ayudan los ecosistemas de plataforma a las empresas?
Los ecosistemas de plataforma facilitan la comunicaciónclientes, optimizan los procesos y, en general, contribuyen al "calentamiento" del marketing. La empresa dedica menos tiempo a llamadas ineficaces y, lo que es más importante, evalúa rápidamente qué técnicas funcionan y cuáles no. Los operadores virtuales también están reduciendo costos: en promedio, según nuestros cálculos, un minuto de operación del bot de voz cuesta entre 5 y 7 rublos, incluidos todos los costos adicionales. Los servicios del operador costarán de 10 a 15 rublos si concluye un acuerdo con un centro de llamadas de terceros. Al crear su propio CC, un minuto de trabajo de un empleado costará entre 35 y 45 rublos. Muchas empresas ni siquiera saben cuánto cuestan realmente los servicios del operador: por lo general, dividen el salario del empleado por la cantidad de minutos formalmente trabajados. Pero ni una sola persona trabaja ininterrumpidamente sin pausas y tiempos de inactividad, y muchos costes simplemente no se tienen en cuenta: por ejemplo, el mantenimiento de un CC, bonificaciones y pagos sociales.
Debido a esto, es posible que no se aprecien los beneficios de los botsEso es todo: si la empresa no realiza análisis ni realiza un seguimiento de métricas clave, el ecosistema de voz no le servirá de nada. Por lo tanto, mientras que los principales clientes de las plataformas omnicanal son las empresas digitales primero que han digitalizado la mayoría de los procesos. Los bancos, los servicios de transporte y flete y los minoristas en línea se benefician más de los servicios de voz. Al mismo tiempo, el 58% de los clientes trabaja en el segmento B2B. La mayoría usa ecosistemas para hacer más eficiente la comunicación con ellos: con la ayuda de operadores virtuales, las marcas generan leads, aumentan las conversiones y reducen los costos de soporte en una media del 20%.
¿Qué hay en el futuro para los ecosistemas de plataformas?
Poco a poco aparecen nuevas formas en el mercadoAplicación de servicios de voz. Por ejemplo, algunas personas usan bots para trabajar con novatos y aprendices, así como para establecer comunicaciones internas. El asistente de voz llama a los empleados, les envía invitaciones y recordatorios de reuniones, tanto reales como virtuales.
Los ecosistemas también conectarán cada vez másmicroservicios: TWIN ofrece 12 complementos diferentes, incluido un sistema para reconocer emociones y género por voz. Algunos están experimentando con definiciones de edad y con datos biométricos. Los complementos que mejoran el rendimiento del bot se están convirtiendo en el nuevo estándar. Por ejemplo, los servicios de reconocimiento de respuesta automática: con su ayuda, los bots realizan automáticamente esta función y finalizan rápidamente el diálogo.
Otro desafío para los desarrolladores de voz eses una mejora continua en el reconocimiento y la síntesis de voz. Por ejemplo, logramos determinar con precisión hasta el 95% del texto hablado; este es un estándar en el mercado y aún es difícil de superar. Muchas empresas están intentando subir el listón, pero cada porcentaje es difícil de conseguir. Los algoritmos ya se han puesto al día con los humanos; ahora la tarea es ir más allá de las capacidades humanas, y esto no es fácil.
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