봇 : 내구성 테스트
지난 5년 동안 음성 합성 및 인식 기술이 더욱 발전했습니다.
일부 지역에서 봇의 가능성정말 과대평가되었습니다. 예를 들어, 가상 대화 상대가 추상적인 대화를 나누고, 농담을 하고, 공감을 표현하는 것은 어렵습니다. 그러나 발달된 EQ와 유머 감각이 부족하다고 해서 로봇이 전 세계 콜센터에서 수백만 건의 통화를 성공적으로 처리하는 데 방해가 되는 것은 아닙니다. Invesp에 따르면 지난 1년 동안 소비자의 67%가 봇과 한 번 이상 대화를 나눴으며, 2020년에는 봇과 대화한 횟수가 426% 증가했습니다. 성공적인 사례도 점점 더 많아지고 있습니다. 예를 들어, 미국 철도 회사 Amtrak의 봇은 1년 만에 500만 건의 지원 서비스 요청을 처리하고 수익을 3분의 1로 늘렸습니다.
하지만 모든 기업이 혜택을 누리는 것은 아닙니다.로봇. 문제는 기업이 '보여주기 위한' 가상 비서를 출시하고 이를 주요 서비스와 통합하지 않는 경우가 많다는 것입니다. 결과적으로 봇은 효과적으로 작동하지 않으며 관리자와 마케팅 담당자는 작업을 수행하면서 어떤 방식으로든 봇과 상호 작용하지 않습니다. 문제의 해결책은플랫폼 옴니 채널 생태계AI 기술, 관리, 마케팅이 교차하는 새로운 트렌드로 비즈니스 커뮤니케이션에 대한 접근 방식을 변화시키고 있습니다.
생태계 요소
회사가 맞춤형 음성 및 문자 도우미를 개발하는 경우 다음을 제공합니다.생성물... 클라이언트는 봇 사용 방법을 결정하고 직접 통합을 설정합니다. 예를 들어 Botsify 및 ManyChat은이 모델에 따라 작동합니다.
플랫폼 생태계 운영자는 다르게 행동합니다.다양한 기기를 연결할 수있는 기반을 제공합니다. 봇 자체는 메커니즘의 "톱니"이며 생태계는 수천 개의 이러한 "톱니"가있는 기성 메커니즘입니다. 생태계 모델은 핀 테크에서 전자 상거래에 이르기까지 많은 시장에서 널리 퍼져 있지만 최근 가상 고객 서비스 공간에서 등장하고 있습니다. 독립 실행 형 제품과 구별되는 세 가지 주요 기능이 있습니다.
- 생태계가 더 안정적입니다.
평균 직원 수 200~500명 규모의 회사120개 이상의 SaaS 솔루션을 사용하고 있으며 이들 간의 시너지 효과를 구축하는 것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 가상 운영자를 연결하면 종종 더 큰 혼란이 발생합니다. 스타트업은 격리된 지점 솔루션을 제공하는 경우가 더 많습니다. 예를 들어 일부는 맞춤형 가상 연산자를 생성하고 스크립트를 작성하고 복제본을 합성합니다. 다른 곳에서는 봇 플랫폼만 제공하는 반면 다른 곳에서는 청구 시스템을 "조작"합니다. 이러한 도구를 CRM 시스템에 통합하고 분석 서비스와 "친구를 사귀는" 것이 항상 가능한 것은 아닙니다. 결과적으로, 서로 다른 제공업체의 기술이 서로 충돌하고 효과적으로 작동하지 않습니다.
플랫폼 공급자는 일반적으로 조합을 제공합니다.턴키 서비스 : 예를 들어 합성 및 인식 서비스, 전사 및 알림, 분석. 일반적으로 고객에게 다양한 모듈을 사용하여 개인 계정에 대한 액세스 권한을 제공합니다. 한 명의 직원이 관리 할 수 있습니다. 실제로 이러한 모니터링을 통해 900 명을 동시에 조정할 수있는 경우가있었습니다.
일부 음성 플랫폼은폐쇄 형 모델의 개발을 포함하고 생태계에 자체 개발 만 포함하고, 다른 사람들은 인프라에 타사 솔루션을 구축합니다. 예를 들어 TWIN에서는 자체 TWIN ASR / TTS 기술을 Yandex 및 Google의 음성 인식 및 합성 시스템과 결합합니다. 동시에 생태계 제공자로서 우리의 임무는 모든 것이 안정적이고 원활하게 작동하고 서비스가 서로 충돌하지 않도록하는 것입니다.
- 생태계는 옴니채널을 기반으로 구축됩니다.고객은 비 개인적인 전화를 좋아하지 않으며개인화 된 접근 방식을 선호하므로 통합 커뮤니케이션 시스템에 포함되지 않은 봇은 그들을 짜증나게합니다. 이러한 가상 운영자는 항상 잘못된 시간에 전화를 걸고 부적절한 통신 채널을 사용하며 일반적으로 클라이언트의 희망 사항을 고려하지 않습니다.
많은 사람들은 원칙적으로 전화 통화를 좋아하지 않고 메신저를 선호합니다. 통계에 따르면 소비자의 55%는 메신저를 통해 연락할 수 있다면 회사의 서비스를 선호합니다.
하지만 사용자가 정확히 무엇을 좋아하는지 어떻게 이해합니까?가장 효과적인 방법은 전환을 측정하고 분석을 수집하는 것입니다. 이를 위해서는 각 운영자의 작업을 모니터링해야 하며 이는 시간이 많이 걸리고 노동 집약적인 프로세스입니다. 안타깝게도 러시아에서는 최대 80%의 기업이 각 직원과 커뮤니케이션 채널에 대한 통계를 수집하지 않기 때문에 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 알지 못합니다. 헬프데스크 전환을 측정하는 것은 매출과 수익이 아니라 측정항목의 복잡한 조합으로 측정되기 때문에 정말 어렵습니다. 그리고 이를 수집하려면 BI 도구를 포함한 스마트 분석 시스템이 필요합니다.
TWIN에서는 수백 개의 매개변수를 수집하고 고려합니다.예를 들어, 우리는 고객에게 전화를 걸어 그가 어떤 장치를 사용하는지 확인합니다. 스마트폰이면 회사 웹사이트 링크가 포함된 짧은 SMS를 보낼 수 있고, 푸시버튼 전화기라면 그에게 메시지를 보냅니다. 자세한 내용은 메시지로 확인하세요. 클라이언트가 텔레그램을 사용한다는 것을 알게 되면 메신저로 메시지를 보내고 일반적으로 통화를 중단하고 음성 봇 대신 텍스트 봇을 사용합니다.
우편물에도 동일한 원칙이 적용되어야합니다.알림. 모바일 애플리케이션을 사용하는 클라이언트는 푸시 알림을 받고 나머지는 Viber, Telegram 또는 WhatsApp에 대한 링크를 보냅니다. 사용자가 선호하는 통신 채널과 그가 제공 한 데이터에 따라 많이 다릅니다. 이 접근 방식은 회사에 분석 도구가 연결되어 있고 음성 기술 공급자가 해당 도구에 액세스 할 수있는 경우에만 가능합니다. 이것이 옴니 채널의 고전적인 원칙이지만 이제는 실제 운영자뿐만 아니라 가상 직원도 옴니 채널에 의존하고 있습니다.
- 내결함성 아키텍처.플랫폼 생태계는 다음과 같이 구성됩니다.서비스의 "내부"에 숨겨진 수많은 모듈. 이러한 마이크로서비스 아키텍처는 공급자가 품질 저하 없이 24시간 내내 서비스를 제공하는 데 도움이 됩니다. 운영자는 단일 서버를 임대하지 않고 분산 서버와 데이터 센터의 전체 네트워크를 사용하기 때문에 시스템이 덜 취약하여 과부하나 충돌이 발생하지 않습니다. 한 모듈이 실패하면 다른 모듈이 활성화됩니다. 그리고 고객이 추가 용량을 필요로 하면 공급자는 보조 서버와 데이터 센터를 연결합니다.
머신러닝 기반 기술의 경우,탄탄한 기초가 필수입니다. "서버가 응답하지 않는다"는 이유로 로봇 자동차가 갑자기 길 위의 물체 인식을 멈춘다면 어떤 일이 일어날지 상상해 보세요. 봇의 경우 가장 중요한 것은 가상 비서가 연락을 유지하고 대화 상대와 지속적으로 대화를 유지할 수 있다는 것입니다. 이를 위해 인식할 때 우리 봇은 때때로 여러 신경망에서 동시에 답변 옵션을 요청하고 가장 관련성이 높은 옵션을 자동으로 선택합니다. 이는 내결함성에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 인공지능 기반 솔루션을 개발할 때 타사 시스템을 포함한 백업 시스템을 사용하는 것은 일반적인 관행입니다.
플랫폼 생태계는 비즈니스에 어떻게 도움이됩니까?
플랫폼 생태계를 통해 쉽게 소통 할 수 있습니다.고객, 프로세스를 최적화하고 일반적으로 마케팅 "준비"에 기여합니다. 이 회사는 비효율적 인 통화에 소요되는 시간을 줄이고 가장 중요한 것은 어떤 기술이 효과가 있고 어떤 기술이 효과가 없는지 빠르게 평가한다는 것입니다. 가상 운영자는 또한 비용을 절감하고 있습니다. 계산에 따르면 음성 봇 운영 비용은 모든 추가 비용을 포함하여 평균 1 분당 5 ~ 7 루블입니다. 제 3 자 콜센터와 계약을 맺으면 교환 원 서비스 비용은 10-15 루블입니다. 자신의 CC를 만들 때 직원의 1 분 작업 비용은 35–45 루블입니다. 많은 회사는 운영자의 서비스 비용이 실제로 얼마인지조차 모릅니다. 일반적으로 직원의 급여를 공식적으로 근무한 시간 (분)으로 나눕니다. 그러나 한 사람이 중단과 중단없이 쉬지 않고 일하는 사람은 없으며, CC 유지, 보너스 및 소셜 지불과 같은 많은 비용은 단순히 고려되지 않습니다.
이로 인해 봇의 이점을 인식하지 못할 수 있습니다.그게 다입니다. 비즈니스가 분석을 수행하고 주요 지표를 추적하지 않으면 음성 에코 시스템은 아무 소용이 없습니다. 따라서 현재 옴니 채널 플랫폼의 주요 고객은 대부분의 프로세스를 디지털화 한 디지털 우선 기업입니다. 은행, 운송 및화물 서비스, 온라인 소매 업체는 음성 서비스의 혜택을 가장 많이받습니다. 동시에 클라이언트의 58 %가 B2B 부문에서 일합니다. 대부분은 에코 시스템을 사용하여보다 효율적으로 커뮤니케이션합니다. 가상 운영자의 도움으로 브랜드는 리드를 생성하고 전환을 늘리며 평균 20 %까지 지원 비용을 절감합니다.
플랫폼 생태계의 미래는 무엇입니까?
점차 새로운 방식이 시장에 등장음성 서비스의 응용. 예를 들어, 일부 사람들은 봇을 사용하여 초보자 및 훈련생과 함께 작업하고 내부 커뮤니케이션을 설정합니다. 음성 어시스턴트는 직원에게 전화를 걸어 실제 및 가상의 초대장과 회의 알림을 보냅니다.
생태계는 또한 점점 더 연결될 것입니다마이크로 서비스-TWIN은 음성으로 감정 및 성별 인식 시스템을 포함하여 12 가지 추가 기능을 제공합니다. 일부는 연령 정의와 생체 인식을 실험하고 있습니다. 봇 성능을 향상시키는 추가 기능이 새로운 표준이되고 있습니다. 예를 들어, 자동 응답 인식 서비스-도움말 봇이 자동으로이 기능을 수행하고 대화를 즉시 종료합니다.
음성 개발자의 또 다른 과제는음성 인식 및 합성의 지속적인 개선입니다. 예를 들어, 우리는 음성 텍스트의 최대 95 %를 정확하게 판단 할 수 있습니다. 이것은 시장의 표준이며 여전히 극복하기 어렵습니다. 많은 회사가 기준을 높이려고 노력하고 있지만 각 비율을 얻기가 어렵습니다. 알고리즘은 이미 인간을 따라 잡았습니다. 이제 작업은 인간의 능력을 넘어서는 것이며 이것은 쉽지 않습니다.
참조 :
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