Наши клиенты и читатели блога знают про Dialogflow – платформу для создания умных ботов. Именно Dialogflow лежит в основе Contact Center AI (далее CCAI) от корпорации добра. Схематично стек технологии равен DialogFlow + WaveNet (text-to-speech) + voice recognition (speech-to-text), на выходе оно расширяет возможности обычного колл-центра, а именно позволяет оказывать более персонализированные услуги поддержки. Как именно? Рассказываем под катом и даем примеры успешной интеграции, добро пожаловать!
Концепция
Виртуальный оператор
Собственно, та самая, вожделенная «автоматизация нормального человека», когда 24/7 людям отвечает не предзаписанный IVR, а голосовой помощник вместо живого оператора – используя slot-filling, оператор понимает проблему/намерение позвонившего клиента, выраженную в свободной или полусвободной форме. Для позвонившего это означает, что не надо продираться через прорву записанных сообщений, чтобы в итоге быстрее получить помощь. Однако держим в уме, что запросы бывают весьма неординарные, в этом случае разговор все же переведется на сотрудника, которому будет помогать…
Ассистент «живого» оператора
Бот будет «слушать» разговор двух людей и помогать оператору, выдавая советы/ссылки по ходу беседы. Оператор может использовать эти материалы по своему усмотрению: подглядывать в статьи из базы знаний самому либо делиться цитатами и/или ссылками с позвонившим клиентом и т.д. Планируется, что такая инфоподдержка поддержит оператора в любой ситуации – звучит здраво, ибо «одна голова – хорошо, а две – еще лучше».
У ассистента есть несколько режимов работы:
- article_suggestion – бот рекомендует ссылки на статьи;
- smart_reply – несколько вариантов ответа на один вопрос; варианты генерируются на основе предиктивного анализа;
- FAQ – бот рекомендует ответы на часто задаваемые вопросы;
- dialogflow_assist – подсказки в духе «как бы бот ответил сам»;
- по умолчанию – бот дает наиболее релевантные подсказки всех типов.
Интересный момент: пока бот ведет разговор в одиночку, он не просто транскрибирует беседу для своих нужд, но оформляет это в виде наглядного чата – этот чат затем видит живой оператор, который подхватывает разговор после бота. Таким образом, сотрудник сразу попадает в контекст беседы; как это выглядит, можно увидеть здесь:
Важно то, что сотрудник всегда может или принять предлагаемый вариант, или отклонить его (и написать свой) – так ассистент может дообучаться прямо «в бою».
Планируемый итог
Ожидается, что CCAI позволит понимать эмоциональный настрой пользователей и причины их звонков, чтобы улучшить их обслуживание. В итоге компании, использующие CCAI:
- будут легче выстраивать доверительные отношения с клиентами;
- повысят удовлетворенность пользователей;
- смогут сделать каждого сотрудника экспертом;
- получат быстрое внедрение и выход на рынок.
Кто уже использует
Регистратор GoDaddy, стриминговый сервис Hulu, лоукостер easyJet, агрегатор PolicyBazaar и ритейлер Marks & Spencer. Кстати, о последних двух – Antony Passemard из Google поделился (а мы перевели) тем, как технология помогла колл-центрам этих компаний.
Policybazaar: разговорный AI – это выгодно
Мучительный выбор лучшей страховки жизни, авто, имущества и т.д. может доконать кого угодно, ибо предложений очень много, у каждого из них свои нюансы и тонны описаний. агрегатор страховок PolicyBazaar старается искоренить эту проблему с помощью AI в своих колл-центрах. Агрегатор одним из первых начала использовать CCAI, потому что компания искала способ давать пользователям лучшие рекомендации и оптимизировать потребительский опыт.
Когда пользователь звонит в поддержку, его приветствует Dialogflow, который позволяет разработчикам создавать разговорные интерфейсы для сайтов, мобильных приложение и пр. С помощью обработки естественного языка Dialogflow понимает намерения пользователя и взаимодействует с ним наиболее естественным способом. Policybazaar сообщает, что их выручка выросла с момента внедрения Виртуального оператора. В компании это связывает с тем, что благодаря CCAI рекомендации стали релевантнее, а пользовательский опыт взаимодействия с поддержкой вышел на новый, исключительный уровень. Если быть точным, сейчас компания закрывает более 13 тысяч сделок в месяц общей выручкой более 2 млн долларов.
Marks & Spencer: снижая время обработки
Помимо немедленного и персонализированного самообслуживания 24/7, Виртуальный оператор также автоматизирует обработку базовых запросов и бесшовно переводит разговор на живого оператора в более сложных случаях – все это благодаря распознаванию речи в реальном времени.
Marks & Spencer тоже одними из первых взяли на вооружение CCAI и уже пожинают плоды этого внедрения. Ритейлер начал использовать технологию еще до того, как она стала публично доступной, однако это не помешало им аккуратно перенаправить более 8 млн звонков с автоматического обслуживания на наиболее подходящих операторов. В итоге виртуальный оператор смог выделить сотни пользовательских намерений.
Как итог – двойная выгода: операторы довольны, т.к. им не нужно днями напролет переводить звонки на своих коллег – вместо этого они занимаются насущными проблемами пользователей и выдают решение во время первого же звонка; клиенты тоже рады, т.к. сервис стал и быстрее, и качественнее. В доказательство компания приводит цифру: среднее время решения пользовательского запроса снизилось на 10 секунд.
Повышение лояльности к бренду
Неважно, используется ли CCAI для усиления чат-поддержки (PolicyBazaar) или для грамотной маршрутизации на лучшего оператора (Marks & Spencer), возможности AI помогают выстраивать лояльность к бренду. Какая же компания захочет, чтобы на сегодняшнем рынке услуг один плохой опыт взаимодействия с поддержкой вынудил клиента уйти к конкурентам?
Автор: nvpushkarskiy2
