Contact Center AI: третий участник в разговоре – это нормально


    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 приложений 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 связывают 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?
    Voximplant
    Облачная платформа голосовой и видеотелефонии

    Комментарии 13

      +1
      Спасибо за цикл статей, полуоффтопиичный вопрос: у меня сложилось ощущение по опыту общения как с поддержкой банков, так и поддержкой сотовых операторов, что персонал для голосовой поддержки, и даже для онлайн-чатов стабильно оказывается заметно ниже уровнем, чем для поддержки оффлайн — вроде Твиттера, ВК, и пр. каналов, заменивших нормальную почту.
      Это связано с очевидно сверхкороткими таймингами для онлайн, или с чем-то более заумным? Например, в скриптах для оффлайн прописывается допустимость более частого обращения оператора к внутренней базе знаний или даже к «старшим спецам».
        0
        Дело зачастую именно с таймингами, вернее KPI операторов поддержки, такими как средняя скорость ответа, количество запросов в чат и прочими…
        Например, для гарантийной поддержки бытовой техники целевой показатель может быть 8-10 запросов в час, т.е. по 6 минут на один диалог цель, а в них ведь ещё поздороваться нужно, познакомиться, рассказать про акцию и прочие…
        Для оффлайн поддержки KPI, гораздо, мягче, например для ВК у нас был KPI — 1 час на ответ. Оператор в таком режиме может планировать свою работу, например, быстро ответить шаблонами на стандартные вопросы, потом проконсультироваться и обсудить ответы на не стандартные вопросы.
          0
          Спа-си-бо! Тогда вопрос про скрипты Тинькова: как им удается быть такими дружелюбными? Как это прописывается в скриптах? Точнее: как они производят отбор тех, кто на такое способен?
          И самый главный вопрос:
          насколько это дороже?
          Потому что разница с другими — просто душераздирающа(-я меня).
            0
            К сожалению, ничего не могу рассказать про поддержку Тинькова, не работал у него.
            Работал в ритейле бытовой техники и в ОПСОС компании, обе топовые.
            Такие моменты как дружелюбность, хорошо управляется введением KPI на дружелюбность, при прослушке фиксируется и оцениваются такие параметры как:
            1. Поздоровался
            2. Улыбка в голосе
            3. Открытый вопрос
            4. Подведение итога («я правильно понял, что...?»)
            5. «Спросил: Я могу вам ещё чем то помочь?»

            Кроме, того, конечно дают послушать лучшие звонки, как пример.

            Скрипты по моему опыту не работают на 100%, они как каркас беседы используются…
              0
              Спасибо за ответы.
              Скрипты по моему опыту не работают на 100%
              Спасибо за подтверждение моего подозрения, что у Тинькова что-то хитрое используется — будем искать! (с) Брилл.Рука по поводу халата с перламутровыми пуговицами
        0
        Бот будет «слушать» разговор двух людей и помогать оператору, выдавая советы/ссылки по ходу беседы.

        А бот не будет за одно профилировать всех, кого слушает в нитересах корпорации добра?
          0

          Даже сейчас разговоры записываются, а потом могут быть обработаны как угодно. Тут дело не в боте.

            0

            Не боте, а в том, чем в основном зарабатывает компания, которая его сделала.

              +1

              Не говоря уже о том, что это привлечение третьей стороны к обработке персональных данных, на что нужно согласие клиента.

                0
                Думаю, этот момент должен и будет отражен в пользовательском соглашении на сайте/в приложении каждого конкретного сервиса, который использует CCAI. Но да, все мы знаем, насколько длинными бывают эти соглашения и каким шрифтом написаны – но это уже другой вопрос…
          0

          А можно реализовать, чтобы в разговоре оператора и клиента участвовал робот с подсказками, при этом его слышал только оператор, но не клиент?

            0
            Собственно, оно так и задумано по умолчанию – бота-ассистента слышит только сотрудник колл-центра.
              +1
              Боту нет смысла разговаривать с оператором, он ему просто пишет подсказки в рабочем месте оператора

            Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

            Самое читаемое