Botovi: test trajnosti
Tijekom proteklih pet godina, tehnologija za sintezu govora i prepoznavanje postala je sve veća
Mogućnosti botova u nekim područjimastvarno precijenjen: na primjer, virtualnom sugovorniku teško je voditi apstraktne dijaloge, šaliti se i pokazati empatiju. Ali nedostatak razvijenog EQ-a i smisla za humor ne sprječava robote da uspješno obrađuju milijune poziva u pozivnim centrima diljem svijeta. Prema Invespu, tijekom prošle godine 67% potrošača imalo je dijalog s botom barem jednom, a u 2020. broj dijaloga s botovima porastao je za 426%. Ima i sve više uspješnih slučajeva: primjerice, bot američke željezničke tvrtke Amtrak u godinu dana obradio je 5 milijuna zahtjeva službi za podršku i povećao prihod za trećinu.
Ali ne uspijevaju sve tvrtke imati koristi od togaroboti. Problem je u tome što tvrtke često lansiraju virtualnog asistenta "za pokazivanje" i ne integriraju ga s ključnim uslugama. Kao rezultat toga, botovi ne rade dovoljno učinkovito, a menadžeri i trgovci ni na koji način ne komuniciraju s njima, obavljajući svoje zadatke. Rješenje problema jejednokanalni ekosustavi platformeje novi trend na sjecištu AI tehnologija, menadžmenta i marketinga, koji mijenja pristup poslovnoj komunikaciji.
Elementi ekosustava
Ako tvrtka razvije prilagođene glasovne i tekstualne pomoćnike, ona nudiproizvod... Klijent odlučuje kako koristiti bota i sam postavlja integraciju. Na primjer, Botsify i ManyChat rade prema ovom modelu.
Operatori ekosustava platforme djeluju drugačije:oni stvaraju temelj na koji se mogu povezati razni instrumenti. Sam bot je "kotačić" mehanizma, a ekosustav je gotov mehanizam s tisuću takvih "kotačića". Model ekosustava raširen je na mnogim tržištima, od fintecha do e-trgovine, ali to je nedavna pojava u virtualnom prostoru korisničkih usluga. Tri su ključne značajke koje ga razlikuju od samostalnog proizvoda.
- Ekosustav je stabilniji.
Tvrtka s prosječnim brojem zaposlenih od 200 do 500 ljudikoristi više od 120 SaaS rješenja, a među njima nije uvijek moguće izgraditi sinergiju. Povezivanje virtualnih operatera često dovodi do još većeg kaosa. Startupi češće nude izolirana točkasta rješenja: na primjer, neki stvaraju virtualnog operatera po narudžbi - pišu skripte i sintetiziraju replike. Drugi nude samo platforme za botove, dok drugi "zajebaju" sustave naplate. Nije uvijek moguće integrirati ove alate u CRM sustav i "sprijateljiti se" s analitičkim servisima. Kao rezultat toga, tehnologije različitih pružatelja sukobljavaju se jedna s drugom i ne rade dovoljno učinkovito.
Davatelji platformi obično nude kombinacijuUsluge po sistemu "ključ u ruke": na primjer, usluga sinteze i prepoznavanja, transkripcija i obavijesti te analitika. Kupcu obično omogućuju pristup osobnom računu s raznim modulima - jedan zaposlenik može njima upravljati. U našoj praksi bilo je slučajeva kada je takvo praćenje omogućilo istovremeno koordiniranje 900 ljudi.
Neke glasovne platforme radezatvorenog modela i uključuju samo vlastiti razvoj u ekosustavu, drugi u infrastrukturu ugrađuju rješenja trećih strana - na primjer, u TWIN-u kombiniramo vlastitu TWIN ASR / TTS tehnologiju sa sustavima za prepoznavanje i sintezu govora Yandexa i Googlea. Istodobno, naša zadaća kao pružatelja ekosustava je osigurati da sve funkcionira stabilno i nesmetano te da se usluge međusobno ne sukobljavaju.
- Ekosustavi su izgrađeni na višekanalnosti.Kupci ne vole neosobne pozive ipreferiraju personalizirani pristup, pa ih bot koji nije uključen u jedinstveni komunikacijski sustav iritira. Takav virtualni operater uvijek zove u pogrešno vrijeme, koristi neodgovarajući komunikacijski kanal i općenito ne uzima u obzir želje klijenta.
Mnogi, u principu, ne vole razgovarati telefonom i preferiraju messengere: prema statistici, 55% potrošača bi radije koristilo usluge tvrtke ako je mogu kontaktirati putem messengera.
Ali kako razumjeti što se točno korisnicima sviđa?Najučinkovitiji način je mjerenje konverzije i prikupljanje analitike. Da biste to učinili, morate pratiti rad svakog operatera, a to je dug i radno intenzivan proces. Nažalost, u Rusiji do 80% tvrtki ne prikuplja statistiku o svakom zaposleniku i kanalu komunikacije, tako da ne znaju što funkcionira, a što ne. Mjerenje konverzije službe za pomoć stvarno je teško jer se ne mjeri prodajom i prihodom, već složenom kombinacijom metrika. A da biste ih prikupili, potreban vam je pametan analitički sustav, uključujući BI alate.
U TWIN-u prikupljamo i uzimamo u obzir stotine parametara.Na primjer, nazovemo klijenta i utvrdimo koji uređaj koristi - ako je to pametni telefon, onda možemo poslati kratki SMS s linkom na web stranicu tvrtke, a ako je telefon na tipkalo, onda mu pošaljemo detalji u poruci. Ako znamo da klijent koristi Telegram, onda mu šaljemo poruke u messengeru i općenito zaustavljamo pozive, a umjesto glasovnog koristimo tekstualnog bota.
Isti princip trebao bi se primijeniti i za slanje pošteobavijesti. Klijent koji koristi mobilnu aplikaciju dobiva push obavijest, a ostalima šaljemo vezu na Viber, Telegram ili WhatsApp - mnogo ovisi o tome koji komunikacijski kanal korisnik preferira i koje nam je podatke dostavio. Ovaj pristup moguć je samo ako tvrtka ima povezane analitičke alate i ako im pružatelj glasovne tehnologije ima pristup. To su klasična načela višekanalnosti, ali sada se na njih ne oslanjaju samo stvarni operatori, već i virtualni zaposlenici.
- Arhitektura tolerantna na kvarove.Ekosustav platforme sastoji se odbrojni moduli koji su skriveni “ispod haube” usluge. Takva mikrouslužna arhitektura pomaže pružatelju pružanja usluga 24 sata dnevno bez ugrožavanja kvalitete. Budući da operater ne iznajmljuje niti jedan server, već koristi cijelu mrežu distribuiranih servera i podatkovnih centara, njegov je sustav manje ranjiv - ne može se preopteretiti ili srušiti. Ako jedan modul zakaže, drugi se aktiviraju. A ako korisnik treba dodatni kapacitet, pružatelj povezuje pomoćne poslužitelje i podatkovne centre.
Za tehnologije temeljene na strojnom učenju, ovočvrst temelj je neophodan. Zamislite što bi se dogodilo da robotski automobil odjednom prestane prepoznavati objekte na cesti jer "poslužitelj ne reagira". U slučaju botova, glavna stvar je da virtualni pomoćnik ostane u kontaktu i može dosljedno održavati dijalog s bilo kojim sugovornikom. Da bi to učinili, prilikom prepoznavanja naši botovi ponekad traže opciju odgovora od nekoliko neuronskih mreža odjednom i automatski odabiru najrelevantniju. To također ima pozitivan učinak na toleranciju grešaka. Korištenje rezervnih sustava, uključujući i one trećih strana, normalna je praksa pri razvoju rješenja temeljenih na umjetnoj inteligenciji.
Kako ekosustavi platformi pomažu poduzećima?
Ekosustavi platforme olakšavaju komunikacijukupci, optimiziraju procese i općenito doprinose marketinškom "zagrijavanju". Tvrtka troši manje vremena na neučinkovite pozive, i što je najvažnije, brzo procjenjuje koje tehnike rade, a koje ne. Virtualni operateri također smanjuju troškove - u prosjeku, prema našim izračunima, jedna minuta rada glasovnog bota košta 5-7 rubalja, uključujući sve dodatne troškove. Usluge operatera koštat će 10-15 rubalja ako zaključite ugovor s neovisnim call centrom. Prilikom stvaranja vlastitog CC, jedna minuta rada zaposlenika koštat će 35–45 rubalja. Mnoge tvrtke niti ne sumnjaju koliko zapravo koštaju usluge operatera: plaću zaposlenika obično dijele s brojem formalno odrađenih minuta. No, niti jedna osoba ne radi bez zaustavljanja i stanki, a mnogi se troškovi jednostavno ne uzimaju u obzir: na primjer, održavanje CC-a, bonusi i socijalne isplate.
Zbog toga se blagodati botova možda neće cijenitito je to: ako se tvrtka ne bavi analitikom i ne prati ključne metrike, glasovni ekosustav neće dobro doći. Stoga, dok su glavni klijenti višekanalnih platformi prve digitalne tvrtke koje su digitalizirale većinu procesa. Banke, usluge prijevoza i špedicije i mrežni trgovci najviše imaju koristi od govornih usluga. Istodobno, 58% kupaca radi u B2B segmentu. Većina koristi ekosustave kako bi komunikaciju s njima učinila učinkovitijom: uz pomoć virtualnih operatora marke generiraju potencijalne kupce, povećavaju broj konverzija i smanjuju troškove podrške u prosjeku za 20%.
Što je u budućnosti za ekosustave platforme?
Postupno se na tržištu pojavljuju novi načiniprimjena govornih usluga. Na primjer, neki ljudi koriste botove za rad s početnicima i pripravnicima, kao i za uspostavljanje interne komunikacije. Glasovni asistent zove zaposlenike, šalje im pozivnice i podsjetnike na sastanke - stvarne i virtualne.
Ekosustavi će se također povezivati sve više i višemikrousluge - TWIN nudi 12 različitih dodataka, uključujući sustav za prepoznavanje emocija i spola glasom. Neki eksperimentiraju s dobnim definicijama, kao i s biometrijom. Dodaci koji poboljšavaju performanse botova postaju novi standard. Na primjer, usluge prepoznavanja automatskog odgovora - uz njihovu pomoć botovi automatski izvršavaju ovu funkciju i odmah prekidaju dijalog.
Još jedan izazov za programere glasa jekontinuirano je poboljšanje prepoznavanja i sinteze govora. Na primjer, uspijevamo točno utvrditi do 95% izgovorenog teksta - ovo je standard na tržištu i još uvijek ga je teško prevladati. Mnoge tvrtke pokušavaju podići ljestvicu, ali svaki postotak je teško doći. Algoritmi su već uhvatili korak s ljudima - sada je zadatak prijeći ljudske mogućnosti, a to nije lako.
Pogledajte i:
Pobačaj i znanost: što će se dogoditi s djecom koja će roditi
Pogledajte najljepše slike Hubblea. Što je teleskop vidio u 30 godina?
U uzorcima tla s asteroida Ryugu pronađen je umjetni predmet. Kao ovo?