Ботови: тест издржљивости
Током протеклих пет година, технологије за синтезу и препознавање говора су постале више
Могућности ботова у неким областимазаиста прецењен: на пример, виртуелном саговорнику је тешко да води апстрактне дијалоге, шали се и показује емпатију. Али недостатак развијеног ЕК-а и смисла за хумор не спречава роботе да успешно обрађују милионе позива у позивним центрима широм света. Према подацима Инвеспа, током прошле године, 67% потрошача је бар једном разговарало са ботом, а 2020. године број дијалога са ботовима је порастао за 426%. Све је више и успешних случајева: на пример, бот америчке железничке компаније Амтрак је за годину дана обрадио 5 милиона захтева служби подршке и повећао приход за трећину.
Али не успевају све компаније да имају користироботи. Проблем је у томе што предузећа често покрећу виртуелног асистента „за шоу“ и не интегришу га са кључним услугама. Као резултат тога, ботови не раде довољно ефикасно, а менаџери и трговци не ступају у интеракцију са њима ни на који начин, обављајући своје задатке. Решење проблема јеједноканални екосистеми платформеје нови тренд на пресеку АИ технологија, менаџмента и маркетинга, који мења приступ пословној комуникацији.
Елементи екосистема
Ако компанија развија прилагођене гласовне и текстуалне асистенте, нудипроизвода... Клијент одлучује како да користи бота и сам подешава интеграцију. На пример, Ботсифи и МаниЦхат раде према овом моделу.
Оператери екосистема платформе понашају се другачије:они стварају темељ на који се могу повезати различити инструменти. Сам бот је „зупчаник“ механизма, а екосистем је готов механизам са хиљаду таквих „зупчаника“. Модел екосистема је широко распрострањен на многим тржиштима, од финтецха до е-трговине, али то је недавна појава у виртуелном простору корисничких услуга. Три су кључне карактеристике које га разликују од самосталног производа.
- Екосистем је стабилнији.
Компанија са просечним бројем запослених од 200–500 људикористи више од 120 СааС решења и није увек могуће изградити синергију између њих. Повезивање виртуелних оператера често доводи до још већег хаоса. Стартапи чешће нуде решења за изоловане тачке: на пример, неки креирају виртуелни оператер по мери - пишу скрипте и синтетизују реплике. Други нуде само бот платформе, док други „шрафљују“ системе наплате. Није увек могуће интегрисати ове алате у ЦРМ систем и „спријатељити се“ са аналитичким услугама. Као резултат тога, технологије различитих провајдера се међусобно сукобљавају и не функционишу довољно ефикасно.
Провајдери платформи обично нуде комбинацијууслуге по систему „кључ у руке“: на пример, услуга синтезе и препознавања, транскрипција и обавештења, као и аналитика. Обично купцу пружају приступ личном рачуну са различитим модулима - један запослени може њима управљати. У нашој пракси било је случајева када је такво надгледање омогућило истовремено координирање 900 људи.
Неке говорне платформе радезатвореног модела и укључују само сопствени развој у екосистему, други уграђују решења независних произвођача у инфраструктуру - на пример, у ТВИН-у комбинујемо сопствену ТВИН АСР / ТТС технологију са системима за препознавање и синтезу говора Иандек-а и Гоогле-а. Истовремено, наш задатак као добављача екосистема је да осигурамо да све функционише стабилно и несметано, а услуге се не сукобљавају.
- Екосистеми су изграђени на омниканалу.Купци не воле безличне позиве ипреферирају персонализовани приступ, па их бот који није укључен у обједињени систем комуникације иритира. Такав виртуелни оператер увек зове у погрешно време, користи неодговарајући комуникациони канал и, генерално, не узима у обзир жеље клијента.
Многи, у принципу, не воле да разговарају телефоном и више воле месинџере: према статистикама, 55% потрошача би радије користило услуге компаније ако би могли да је контактирају путем месинџера.
Али како разумети шта тачно корисници воле?Најефикаснији начин је мерење конверзије и прикупљање аналитике. Да бисте то урадили, морате пратити рад сваког оператера, а ово је дуг и радно интензиван процес. Авај, у Русији чак 80% компанија не прикупља статистику о сваком запосленом и каналу комуникације, тако да не знају шта ради, а шта не. Мерење конверзије у служби за помоћ је заиста тешко јер се не мери продајом и приходом, већ сложеном комбинацијом метрика. А да бисте их прикупили, потребан вам је систем паметне анализе, укључујући БИ алате.
У ТВИН-у прикупљамо и узимамо у обзир стотине параметара.На пример, позовемо клијента и одредимо који уређај користи – ако је паметни телефон, онда можемо да пошаљемо кратак СМС са линком до веб странице компаније, а ако је телефон на дугме, онда му шаљемо детаљи у поруци. Ако знамо да клијент користи Телеграм, онда му шаљемо поруке у месинџеру и генерално прекидамо позиве, а користимо текстуални бот уместо гласовног бота.
Исти принцип треба применити и за слање поштеобавештења. Клијент који користи мобилну апликацију добија пусх обавештење, а остатку шаљемо везу до Вибера, Телеграма или ВхатсАппа - много зависи од тога који комуникациони канал корисник преферира и које податке нам је доставио. Овај приступ је могућ само ако компанија има повезане аналитичке алате и ако им добављач говорне технологије има приступ. То су класични принципи вишеканалности, али сада се на њих не ослањају само стварни оператори, већ и виртуелни запослени.
- Архитектура толерантна на кварове.Екосистем платформе се састоји одбројни модули који су скривени „испод хаубе“ сервиса. Таква микросервисна архитектура помаже провајдеру да пружа услуге 24 сата дневно без угрожавања квалитета. Пошто оператер не изнајмљује ни један сервер, већ користи читаву мрежу дистрибуираних сервера и дата центара, његов систем је мање рањив – не може се преоптеретити или срушити. Ако један модул поквари, остали се активирају. А ако је купцу потребан додатни капацитет, провајдер повезује помоћне сервере и центре података.
За технологије засноване на машинском учењу, овочврста основа је неопходна. Замислите шта би се десило када би роботски аутомобил изненада престао да препознаје објекте на путу јер „сервер не реагује“. У случају ботова, главна ствар је да виртуелни асистент остаје у контакту и може доследно да одржава дијалог са било којим саговорником. Да би то урадили, приликом препознавања, наши ботови понекад траже опцију одговора од неколико неуронских мрежа одједном и аутоматски бирају најрелевантнију. Ово такође позитивно утиче на толеранцију грешака. Коришћење резервних система, укључујући и системе трећих страна, је нормална пракса када се развијају решења заснована на вештачкој интелигенцији.
Како екосистеми платформи помажу предузећима?
Екосистеми платформе олакшавају комуникацијукупци, оптимизују процесе и генерално доприносе маркетиншком „загревању“. Компанија троши мање времена на неефикасне позиве, и што је најважније, брзо процењује које технике раде, а које не. Виртуелни оператери такође смањују трошкове - у складу са нашим прорачунима, минут рада гласовног бота кошта 5-7 рубаља, укључујући све додатне трошкове. Услуге оператера коштаће 10-15 рубаља ако закључите уговор са независним цалл центром. Када креирате свој ЦЦ, један минут рада запосленог коштаће 35–45 рубаља. Многе компаније ни не сумњају колико заправо коштају услуге оператера: плату запосленог обично деле на број формално одрађених минута. Али ни једна особа не ради нон-стоп без пауза и застоја, а многи трошкови се једноставно не узимају у обзир: на пример, одржавање ЦЦ-а, бонуси и социјалне исплате.
Због тога се предности ботова можда неће ценитито је то: ако се предузеће не бави аналитиком и не прати кључне метрике, гласовни екосистем неће донети ништа добро. Стога су до сада главни купци вишеканалних платформи прво дигиталне компаније које су дигитализовале већину процеса. Банке, транспортне и теретне услуге и мрежни трговци имају највише користи од говорних услуга. У исто време, 58% клијената ради у Б2Б сегменту. Већина користи екосистеме да би комуникација са њима била ефикаснија: уз помоћ виртуелних оператора брендови генеришу потенцијалне купце, повећавају конверзије и смањују трошкове подршке - у просеку за 20%.
Шта је у будућности за екосистеме платформи?
Постепено се на тржишту појављују нови начинипримена говорних услуга. На пример, неки људи користе ботове за рад са почетницима и приправницима, као и за успостављање интерне комуникације. Гласовни асистент позива запослене, шаље им позивнице и подсетнике за састанке - како стварне тако и виртуелне.
Екосистеми ће се такође повезивати све више и вишемикросервиси - ТВИН нуди 12 различитих додатака, укључујући емоције и препознавање пола гласом. Неки експериментишу са дефиницијама старости као и са биометријом. Додаци који побољшавају перформансе ботова постају нови стандард. На пример, услуге препознавања аутоматског одговора - уз њихову помоћ ботови аутоматски извршавају ову функцију и одмах завршавају дијалог.
Још један изазов за програмере гласа јето је континуирано побољшање препознавања и синтезе говора. На пример, успевамо да тачно одредимо до 95% изговореног текста - ово је стандард на тржишту и још увек је тешко то превазићи. Многе компаније покушавају да подигну љествицу, али сваки проценат је тешко добити. Алгоритми су већ ухватили корак са људима - сада је задатак да се превазиђу људске могућности, а то није лако.
Погледајте и:
Побачај и наука: шта ће бити са децом која ће се родити
Погледајте најлепше слике Хабла. Шта је телескоп видео за 30 година?
У узорцима тла са астероида Риугу пронађен је вештачки предмет. Овако?