Bots: teste de durabilidade
Nos últimos cinco anos, as tecnologias de síntese e reconhecimento de voz tornaram-se mais
Possibilidades de bots em algumas áreasrealmente superestimado: por exemplo, é difícil para um interlocutor virtual conduzir diálogos abstratos, brincar e demonstrar empatia. Mas a falta de um QE desenvolvido e de senso de humor não impede que os robôs atendam com sucesso milhões de chamadas em call centers em todo o mundo. Segundo o Invesp, no último ano, 67% dos consumidores dialogaram com um bot pelo menos uma vez, e em 2020 o número de diálogos com bots aumentou 426%. Há também cada vez mais casos de sucesso: por exemplo, o bot da empresa ferroviária americana Amtrak processou 5 milhões de solicitações ao serviço de suporte num ano e aumentou a receita em um terço.
Mas nem todas as empresas conseguem beneficiarrobôs. O problema é que as empresas muitas vezes lançam um assistente virtual “para mostrar” e não o integram aos principais serviços. Como resultado, os bots não funcionam de forma suficientemente eficaz e os gerentes e profissionais de marketing não interagem com eles de forma alguma, realizando suas tarefas. A solução para o problema éecossistemas omnicanais de plataformaé uma nova tendência na intersecção de tecnologias de IA, gestão e marketing, que está a mudar a abordagem às comunicações empresariais.
Elementos do ecossistema
Se uma empresa desenvolve assistentes personalizados de voz e texto, ela ofereceprodutos... O cliente decide como usar o bot e configura ele mesmo a integração. Por exemplo, Botsify e ManyChat funcionam de acordo com este modelo.
Os operadores do ecossistema de plataforma agem de forma diferente:eles criam uma base à qual vários instrumentos podem ser conectados. Um bot em si é uma “engrenagem” de um mecanismo, e um ecossistema é um mecanismo pronto com mil dessas “engrenagens”. O modelo de ecossistema está difundido em muitos mercados, de fintech a e-commerce, mas é uma emergência recente no atendimento ao cliente virtual. Existem três recursos principais que o distinguem de um produto independente.
- O ecossistema é mais estável.
Empresa com uma equipe média de 200 a 500 pessoasutiliza mais de 120 soluções SaaS e nem sempre é possível construir sinergia entre elas. A conexão de operadores virtuais muitas vezes leva a um caos ainda maior. As startups costumam oferecer soluções pontuais isoladas: por exemplo, algumas criam um operador virtual personalizado - elas escrevem scripts e sintetizam réplicas. Outros oferecem apenas plataformas de bot, enquanto outros “aparafusam” sistemas de cobrança. Nem sempre é possível integrar essas ferramentas a um sistema CRM e “fazer amizade” com serviços analíticos. Como resultado, as tecnologias de diferentes fornecedores entram em conflito entre si e não funcionam de forma suficientemente eficaz.
Provedores de plataforma geralmente oferecem uma combinaçãoserviços chave na mão: por exemplo, serviço de síntese e reconhecimento, transcrição e notificações, bem como análises. Eles geralmente fornecem ao cliente acesso a uma conta pessoal com vários módulos - um funcionário pode gerenciá-los. Em nossa prática, houve casos em que esse monitoramento possibilitou a coordenação de 900 pessoas ao mesmo tempo.
Algumas plataformas de voz funcionam comde um modelo fechado e inclui apenas seus próprios desenvolvimentos no ecossistema, outros criam soluções de terceiros na infraestrutura - por exemplo, em TWIN combinamos nossa própria tecnologia TWIN ASR / TTS com reconhecimento de voz e sistemas de síntese de Yandex e Google. Ao mesmo tempo, nossa tarefa como provedor de ecossistema é garantir que tudo funcione de maneira estável e sem problemas e que os serviços não entrem em conflito entre si.
- Os ecossistemas são construídos em omnicanal.Os clientes não gostam de chamadas impessoais epreferem uma abordagem personalizada, então um bot que não está incluído em um sistema de comunicação unificado os irrita. Esse operador virtual liga sempre na hora errada, utiliza um canal de comunicação inadequado e, em geral, não leva em conta a vontade do cliente.
Muitos, a princípio, não gostam de falar ao telefone e preferem mensageiros: segundo as estatísticas, 55% dos consumidores prefeririam utilizar os serviços de uma empresa se pudessem contactá-la através de mensageiro.
Mas como você entende exatamente o que os usuários gostam?A maneira mais eficaz é medir a conversão e coletar análises. Para isso, é necessário monitorar o trabalho de cada operador, processo longo e trabalhoso. Infelizmente, na Rússia até 80% das empresas não recolhem estatísticas sobre cada funcionário e canal de comunicação, por isso não sabem o que funciona e o que não funciona. Medir a conversão do help desk é realmente difícil porque não é medida por vendas e receitas, mas por uma combinação complexa de métricas. E para coletá-los, você precisa de um sistema de análise inteligente, incluindo ferramentas de BI.
No TWIN coletamos e levamos em consideração centenas de parâmetros.Por exemplo, ligamos para um cliente e determinamos qual dispositivo ele usa - se for um smartphone, podemos enviar um SMS curto com um link para o site da empresa, e se for um telefone com botão, enviamos a ele o detalhes em uma mensagem. Se sabemos que um cliente usa o Telegram, então enviamos mensagens para ele no messenger e geralmente interrompemos as chamadas, e usamos um bot de texto em vez de um bot de voz.
O mesmo princípio deve ser aplicado para correspondêncianotificações. Um cliente que usa um aplicativo móvel recebe uma notificação push, e para o resto enviamos um link para o Viber, Telegram ou WhatsApp - muito depende de qual canal de comunicação o usuário prefere e quais dados ele nos forneceu. Essa abordagem só é possível se a empresa tiver ferramentas de análise conectadas e o provedor de tecnologia de voz tiver acesso a elas. Esses são os princípios clássicos do omnicanal, mas agora não apenas os operadores reais, mas também os funcionários virtuais contam com eles.
- Arquitetura tolerante a falhas.O ecossistema da plataforma consiste emnumerosos módulos que estão escondidos “sob o capô” do serviço. Essa arquitetura de microsserviços ajuda o provedor a fornecer serviços 24 horas por dia, sem comprometer a qualidade. Como a operadora não aluga um único servidor, mas utiliza toda uma rede de servidores distribuídos e data centers, seu sistema fica menos vulnerável – não pode ser sobrecarregado ou travado. Se um módulo falhar, os outros serão ativados. E se o cliente precisar de capacidade adicional, o provedor conecta servidores auxiliares e data centers.
Para tecnologias baseadas em aprendizado de máquina, issouma base sólida é obrigatória. Imagine o que aconteceria se um carro robótico parasse repentinamente de reconhecer objetos na estrada porque “o servidor não está respondendo”. No caso dos bots, o principal é que o assistente virtual permaneça em contato e consiga manter um diálogo consistente com qualquer interlocutor. Para fazer isso, ao reconhecer, nossos bots às vezes solicitam uma opção de resposta de várias redes neurais ao mesmo tempo e selecionam automaticamente a mais relevante. Isso também tem um efeito positivo na tolerância a falhas. A utilização de sistemas de backup, inclusive de terceiros, é uma prática normal no desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial.
Como os ecossistemas de plataforma ajudam as empresas?
Ecossistemas de plataforma facilitam a comunicação comclientes, otimizam processos e geralmente contribuem para o "aquecimento" do marketing. A empresa gasta menos tempo com ligações ineficazes e, o mais importante, avalia rapidamente quais técnicas funcionam e quais não. Os operadores virtuais também estão cortando custos - em média, de acordo com nossos cálculos, um minuto de operação do bot de voz custa de 5 a 7 rublos, incluindo todos os custos adicionais. Os serviços da operadora custarão de 10 a 15 rublos se você concluir um acordo com uma central de atendimento terceirizada. Ao criar seu próprio CC, um minuto de trabalho de um funcionário custará de 35 a 45 rublos. Muitas empresas nem sabem quanto custam realmente os serviços da operadora: costumam dividir o salário do funcionário pelo número de minutos trabalhados formalmente. Mas nem uma única pessoa trabalha sem parar, sem pausas e inatividade, e muitos custos simplesmente não são levados em conta: por exemplo, a manutenção de um CC, bônus e prestações sociais.
Por causa disso, os benefícios dos bots podem não ser apreciadosé isso: se a empresa não estiver fazendo análises e rastreando as principais métricas, o ecossistema de voz não servirá para nada. Portanto, por enquanto, os principais clientes das plataformas omnicanal são empresas digitais pioneiras que digitalizaram a maioria dos processos. Bancos, serviços de transporte e frete e varejistas online se beneficiam mais com os serviços de voz. Ao mesmo tempo, 58% dos clientes atuam no segmento B2B. A maioria usa ecossistemas para tornar a comunicação com eles mais eficiente: com a ajuda de operadores virtuais, as marcas geram leads, aumentam as conversões e reduzem os custos de suporte em uma média de 20%.
O que há no futuro para os ecossistemas de plataforma?
Gradualmente, novas formas aparecem no mercadoaplicação de serviços de voz. Por exemplo, algumas pessoas usam bots para trabalhar com novatos e trainees, bem como para estabelecer comunicações internas. O assistente de voz liga para os funcionários, envia convites e lembretes de reuniões - tanto reais quanto virtuais.
Os ecossistemas também se conectarão mais e maismicrosserviços - TWIN oferece 12 add-ons diferentes, incluindo emoção e reconhecimento de gênero por voz. Alguns estão fazendo experiências com definições de idade e também com biometria. Add-ons que melhoram o desempenho do bot estão se tornando o novo padrão. Por exemplo, serviços de reconhecimento de resposta automática - com sua ajuda, os bots executam automaticamente essa função e encerram o diálogo imediatamente.
Outro desafio para desenvolvedores de voz éé uma melhoria contínua no reconhecimento e síntese de fala. Por exemplo, conseguimos determinar com precisão até 95% do texto falado - esse é o padrão do mercado e ainda é difícil de superá-lo. Muitas empresas estão tentando elevar o nível, mas é difícil obter cada porcentagem. Algoritmos já alcançaram os humanos - agora a tarefa é ir além das capacidades humanas, e isso não é fácil.
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