Боти: перевірка на міцність
За останні п'ять років технологій синтезу і розпізнавання мови стало більше, ніж
Можливості ботів у деяких сферах дійсно переоцінені: наприклад, віртуальному співрозмовнику складно вести абстрактні діалоги, жартувати та проявляти емпатію.Але відсутність розвиненого еквалайзера і почуття гумору не заважає роботам успішно обробляти мільйони дзвінків в колл-центрах по всьому світу.За даними Invesp, за останній рік 67% споживачів хоча б раз спілкувалися з ботом, а у 2020 році кількість розмов з ботами зросла на 426%.Збільшується і кількість успішних кейсів: наприклад, американська залізнична компанія Amtrak за рік обробила 5 млн запитів на підтримку і збільшила виручку на третину.
Але не всім компаніям вдається отримати користь зроботів. Проблема в тому, що бізнес часто запускає віртуального помічника для галочки і не інтегрує його з ключовими сервісами. В результаті роботи працюють недостатньо ефективно, а менеджери і маркетологи з ними ніяк не взаємодіють, займаючись своїми завданнями. Вирішенням проблеми стаютьплатформні омніканальние екосистеми- новий тренд на стику ІІ-технологій, менеджменту та маркетингу, який змінює підхід до бізнес-комунікацій.
елементи екосистеми
Якщо компанія розробляє голосових та текстових помічників на замовлення, вона пропонуєпродукт. Клієнт вирішує, як використовувати бота, і самостійно налаштовує інтеграцію. За такої моделі працюють, наприклад, Botsify і ManyChat.
Оператори платформних екосистем діють інакше:вони створюють фундамент, до якого можна підключати різні інструменти. Бот сам по собі - це «гвинтик» механізму, а екосистема - це вже готовий механізм з тисячею таких «гвинтиків». Екосистемна модель широко поширена на багатьох ринках: від Фінтех до електронної комерції, але в сфері віртуального клієнтського сервісу вона виникла недавно. Відрізнити її від відокремленого продукту можна за трьома ключовими ознаками.
- Екосистема більш стабільна.
Компанія зі штатом 200–500 осіб у середньомувикористовує більше 120 SaaS-рішень, і вибудувати між ними синергію не завжди виходить. Підключення віртуальних операторів часто призводить до ще більшого хаосу. Стартапи частіше пропонують відокремлені точкові рішення: наприклад, одні створюють віртуального оператора на замовлення — пишуть скрипти та синтезують репліки. Інші пропонують лише бот-платформи, а треті – «прикручують» білінгові системи. Ці інструменти не завжди вдається вбудувати в CRM-систему та «подружити» із сервісами аналітики. В результаті технології різних провайдерів конфліктують один з одним та працюють недостатньо ефективно.
Провайдери платформ зазвичай пропонують комбінаціюпослуг під ключ: наприклад, сервіс синтезу і розпізнавання, транскрібаціі і повідомлень, а також аналітики. Зазвичай вони надають замовнику доступ в особистий кабінет з різними модулями - управляти ними може один співробітник. У нашій практиці були випадки, коли такий моніторинг дозволяв координувати 900 осіб одночасно.
Деякі голосові платформи працюють позакритої моделі і включають в екосистему тільки власні розробки, інші вбудовують в інфраструктуру сторонні рішення - наприклад, в TWIN ми комбінуємо власну технологію TWIN ASR / TTS з системами розпізнавання і синтезу мови від Яндекса і Google. При цьому наше завдання як провайдера екосистеми - переконатися, що все стабільно і злагоджено працює, а послуги не конфліктують один з одним.
- Екосистеми будуються на омніканальності.Клієнти не люблять знеособлені обдзвони іволіють персоналізований підхід, тому бот, не включений в єдину систему комунікацій, викликає у них роздратування. Такий віртуальний оператор завжди дзвонить не вчасно, використовує невідповідний канал зв'язку і в цілому не враховує побажання клієнта.
Багато хто в принципі не любить говорити по телефону і віддає перевагу месенджерам: за статистикою, 55% споживачів швидше користуватимуться послугами компанії, якщо зв'язатися з нею можна в месенджері.
Але як зрозуміти, що подобається користувачам?Найефективніший спосіб – це оцінка конверсії та збір аналітики. Для цього потрібно моніторити роботу кожного оператора, а це тривалий та трудомісткий процес. На жаль, але в Росії до 80% компаній не збирають статистику щодо кожного співробітника та каналу комунікації, тому не знають, що працює, а що ні. Оцінити конверсію служби підтримки справді складно, оскільки вона вимірюється не продажами та виручкою, а комплексною комбінацією метрик. А для їхнього збору потрібна смарт-система аналітики, у тому числі BI-інструменти.
У TWIN ми збираємо та враховуємо сотні параметрів.Наприклад, телефонуємо клієнту і визначаємо, яким пристроєм він користується — якщо це смартфон, то можна надіслати коротке SMS із посиланням на веб-сайт компанії, а якщо кнопковий телефон, то надсилаємо йому деталі у повідомленні. Якщо ми знаємо, що клієнт користується Telegram, то відправляємо йому повідомлення в месенджері і загалом припиняємо дзвінки, а замість голосового робота використовуємо текстового.
Такий же принцип варто застосовувати і при розсилціоповіщень. Клієнт, який користується мобільним додатком, отримує push-повідомлення, а іншим ми відправляємо посилання в Viber, Telegram або WhatsApp - багато що залежить від того, який канал комунікацій воліє сам користувач і які дані він нам надав. Подібний підхід можливий, тільки якщо компанія підключила інструменти аналітики, а провайдер голосових технологій отримав до них доступ. Це класичні принципи омніканальності, проте тепер на них спираються не тільки реальні оператори, а й віртуальні співробітники.
- Відмовостійка архітектура.Платформенна екосистема складається зчисленних модулів, які приховані під капотом сервісу. Така мікросервісна архітектура допомагає провайдеру надавати послуги цілодобово без шкоди для якості. Оскільки оператор не орендує єдиний сервер, а використовує цілу мережу розподілених серверів та дата-центрів, його система менш вразлива — її не можна перевантажити чи обрушити. Якщо один модуль виходить із ладу, інші активуються. А якщо замовнику потрібні додаткові потужності, провайдер підключає допоміжні сервери та ЦОДи.
Для технологій на базі машинного навчання такийнадійний фундамент - це обов'язкова вимога. Уявіть, що було б, якби робомобіль раптово перестав розпізнавати об'єкти на дорозі, тому що сервер не відповідає. У випадку з ботами головне, щоб віртуальний помічник залишався на зв'язку і стабільно міг підтримувати діалог з будь-яким співрозмовником. Для цього при розпізнаванні наші роботи іноді запитують варіант відповіді у декількох нейромереж відразу і автоматично вибирають найбільш релевантний. Це теж позитивно позначається на стійкості до відмови. Використання резервних систем, зокрема сторонніх — нормальна практика розробки рішень з урахуванням штучного інтелекту.
Як платформні екосистеми допомагають бізнесу?
Платформні екосистеми спрощують комунікацію зклієнтами, оптимізують процеси і в цілому сприяють маркетинговому «прогріванню». Компанія витрачає менше часу на неефективні дзвінки, а головне, швидше оцінює, які прийоми працюють, а які ні. Віртуальні оператори також скорочують витрати - в середньому, за нашими розрахунками, одна хвилина роботи голосового бота коштує 5-7 рублів з урахуванням всіх додаткових витрат. Послуги оператора обійдуться в 10-15 рублів, якщо укласти договір зі стороннім колл-центром. При створенні свого КЦ одна хвилина роботи співробітника обійдеться вже в 35-45 рублів. Багато компаній навіть не підозрюють, у скільки насправді коштують послуги оператора: зазвичай вони ділять зарплату працівника на кількість формально відпрацьованих хвилин. Але жодна людина не працює нон-стоп без пауз і простою, а багато витрати просто не враховуються: наприклад, зміст КЦ, бонусні і соціальні виплати.
Через це оцінити переваги ботів можуть невсе: якщо бізнес не веде аналітику і не відстежує ключові метрики, голосова екосистема не принесе йому користі. Тому поки основні клієнти омніканальних платформ - це digital-first компанії, які оцифрували більшість процесів. Банки, транспортні та вантажні служби, онлайн-рітейлери отримують з голосових сервісів найбільшу вигоду. При цьому 58% клієнтів працює в B2B-сегменті. Більшість використовує екосистеми, щоб зробити комунікації з ними більш ефективними: за допомогою віртуальних операторів бренди генерують ліди, збільшують конверсію і скорочують витрати на утримання служби підтримки - в середньому на 20%.
Що чекає платформні екосистеми в майбутньому?
Поступово на ринку з'являються нові способизастосування голосових сервісів. Наприклад, деякі використовують ботів для роботи з новачками і стажистами, а також для налагодження внутрішніх комунікацій. Голосовий помічник обдзвонює співробітників, розсилає їм запрошення і нагадування про зустріч - як реальної, так і віртуальної.
Екосистеми також підключать все більшемікросервісов - TWIN пропонує 12 різних надбудов, серед яких система розпізнавання емоцій і гендерної ознаки по голосу. Деякі експериментують з визначенням вікової категорії, а також з біометрією. Новим стандартом стають надбудови, які підвищують продуктивність бота. Наприклад, сервіси розпізнавання автовідповідачів - з їх допомогою боти автоматично виконують цю функцію і оперативно припиняють діалог.
Ще одне завдання розробників голосових систем -це постійне вдосконалення розпізнавання і синтезу мови. Наприклад, нам вдається точно визначати до 95% сказаного тексту - це стандарт на ринку і подолати його поки складно. Підвищити планку намагаються багато компаній, але кожен відсоток дається з великими труднощами. З людиною алгоритми вже зрівнялися - тепер завдання вийти за рамки людських можливостей, а це непросто.
Читайте також:
Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять
Подивіться на найкрасивіші знімки «Хаббла». Що побачив телескоп за 30 років?
У зразках ґрунту з астероїда Рюгу знайшовся штучний об'єкт. Як це?