Работа колл-центров зачастую состоит из типовых диалогов. Поручать такие задачи людям нерационально и дорого. Намного проще и выгодней подключить роботов к обработке входящих звонков, их классификации по областям запроса, а также к выполнению простых рутинных операций. Исходящие звонки тоже вполне возможны. Роботы могут «подогревать» аудиторию, предоставлять информацию, транслировать специальные предложения и акции, получать обратную связь, проводить опросы удовлетворенности и многое другое. Разумеется, некоторые коммуникации по-прежнему требуют участия оператора, но их совсем немного.
— Для чего используются боты компании Robovoice?
— Чаще всего наша платформа используется для решения сервисных задач: автоматизация входящей линии или совершение полезных исходящих звонков для маркетинга, лидогенерации, продаж, обслуживания и контроля удовлетворенности.
Использование ботов возможно и для «холодной» аудитории, а также для ее «подогрева». В таких случаях мы оказываем предпочтение предзаписанной человеческой речи, а не синтезированному голосу. При хорошо выстроенной содержательной части диалога очень сложно определить, что разговор ведет робот.
Видео. HR-робот
При «холодных» звонках боты особенно полезны, когда нужно за короткое время обзвонить большую базу контактов. Таким образом отбираются «теплые» клиенты, которых потом передают на дальнейшую проработку менеджерам.
— Как вы обучаете роботов отвечать на звонки?
— Мы используем две разные технологии, выбор которых зависит от поставленных задач.
В более простых случаях мы используем «регулярные выражения» — наполнение справочников ключевыми словами и частями слов. Получая развернутый ответ, робот вычленяет ключевое слово и идет дальше по дереву диалога.
Вторая технология — интент-анализ. Он основан на использовании нейронных сетей и машинного обучения. Технология применяется для сложных кейсов и задач, например для приема входящих звонков с вопросами в свободной форме. В таких случаях администратор системы выполняет первичное наполнение нейронной сети примерами. С их помощью робот определяет, с какой категорией связан тот или иной вопрос, предлагает ответ, а затем оценивает вероятность того, что он правильный. Нейросеть обучается, а оператор корректирует ее работу, выбирая правильные варианты и исключая неправильные.
Первоначальное наполнение нейросети выполняется разными способами. Один из них — использовать накопленные диалоги (транскрибированные звонки операторов с клиентами), которые позволяют загрузить в решение все необходимые данные. Главное требование к таким записям — двухканальность с распределением оператор/клиент.
— Какие движки вы используете для создания своих ботов? На основе какого решения идет распознавание речи и ее синтез?
— Мы пошли по пути использования сторонних сервисов, поэтому не привязаны к тому или иному движку. Заказчик может выбрать любой вариант в зависимости от его собственных потребностей.
Но важно понимать, что движок – это один из элементов. Наша платформа превращает программный код в интеллектуальную систему с возможностью размещения в облаке. В ней есть один из лучших визуальных редакторов по созданию скриптов, позволяющий на интерфейсном уровне создавать новые блоки. Благодаря этому наши клиенты могут повышать свою экспертизу по работе с платформой и со временем научиться самостоятельно модифицировать и поддерживать систему.
— Как заказчику сориентироваться в том, какой движок ему нужен, и какая модель бота подойдет больше для поставленных целей?
— Мы часто сталкиваемся с тем, что заказчик не до конца понимает, как должен выглядеть нужный бот, и какие точно функции он должен выполнять. Это нормальная ситуация. Мы помогаем найти оптимальный вариант решения поставленных задач как в части скрипта, так и в части интеграции в ИТ-систему.
— Были ли у вас уже интересные внедрения? Расскажите о них, пожалуйста.
— Одним из уникальных кейсов является бот, выполненный нами для медицинского учреждения. Он предназначен для записи пациентов к врачу. Робот идентифицирует пациента в базе по номеру телефона, дате рождения и ФИО, а после этого задает перечень вопросов, позволяя гибко выбрать клинику (по ближайшему району или станции метро).
Робот проверяет, в какой клинике есть специалист нужного профиля, и есть ли техническая возможность записать туда пациента. Если в системе есть пометка, что пациент уже посещал определенного врача в выбранной клинике, бот уточняет, есть ли необходимость записаться к тому же специалисту.
На последнем этапе робот помогает подобрать временной слот, комфортный для клиента. Результатом диалога является успешная запись в нужную клинику и к нужному специалисту.
Робот постепенно развивается и масштабируется. В его функционал добавляются новые возможности и опции. На очереди — реализация исходящих звонков.
Еще одним интересным проектом стало решение для телемедицины. Внедренный нами робот проводит опросы и снимает метрики пациентов. Он очень гибко реагирует на различные ситуации. Например, может не просто опросить пациента, но и проверить, находятся ли его метрики в пределах нормы. Если нет, отправляет данные врачу, чтобы он связался с пациентом и принял меры.
Один из особенно эффектных наших кейсов связан с проведением опросов населения. Колл-центр клиента делал по 900 тыс. звонков в день. Из них 500 тыс. были состоявшимися. Для этого использовалось от 500 до 1000 линий. Сейчас все это делает наш робот.
— Как выглядит внедрение типового проекта?
— На первом этапе мы осуществляем консалтинг и внедряем пилотный проект. Помогаем клиенту разобраться в технологиях и инструментах платформы. Формулируем и прорабатываем поставленную задачу. Решаем, что именно потребуется.
Пилотные проекты позволяют протестировать робота с помощью фокус-группы заказчика или на выборке клиентов. При этом задаются критерии успешности тестирования.
Мы используем итерационный подход — внедряем решение на небольшой промежуток времени или распространяем его на небольшую часть клиентской базы. По результатам делаем анализ и проводим постобработку, вырабатываем ряд предложений по улучшению (обогащение скрипта, корректировка логики диалога).
После того как достигнут необходимый порог KPI, робот запускается в ИТ-систему заказчика и начинает работу на постоянной основе.
Также мы можем провести обучение команды заказчика инструментам и возможностям доработки и развития внедренных технологий. В случае необходимости — полностью возьмем обеспечение работы и развитие платформы на себя.