Вы наверняка часто видели картину: коммунальщики замостили красивую дорожку через двор, а люди все равно прут по газону в пяти метрах от нее и таки протаптывают “народную” тропу. Почему так происходит. Потому, что красивые дорожки рисует на бумаге архитектор, который в этом дворе никогда не был. И его картинка не имеет ничего общего c действительно удобным путем из точки А в точку B.

С чат-ботами происходит то же самое. Компания “вымостила” удобный и привлекательный, на ее взгляд, путь для клиента в виде бота, который при обращении выдает 25 окошек с самыми разными вариантами решения запроса. А человек по ту сторону экрана все равно тычет пальцем в кнопку “Соединить с оператором”, которую дизайнер так старательно спрятал в самом конце списка.

Давайте признаемся честно: 90% чат-ботов реально бесят. Почему так происходит?

Думать как клиент ≠ быть клиентом

Главная причина — конфликт интересов компании и клиента. Каждый хочет, чтобы удобно было в первую очередь ему. Компании надоели однотипные запросы, и руководство решает, что с ними прекрасно будет справляться чат-бот. А клиенту просто нужно, чтобы его проблему решили прямо сейчас. У него сразу поднимается давление и потеют руки, когда на экране высвечивается “Привет, я бот Маня, повторите ваш вопрос еще раз. Я недавно появилась в компании и только учусь”.

Все же будем объективными, некоторые компании пытаются думать как их клиенты. Но есть огромная разница между ”думать как клиент” и “быть клиентом”. Тем более, что компания все равно делает это из своего представления о мире и с учетом внутренних бизнес-процессов. 

Простой пример. Компания “А” — продавец всякой разной бытовой техники —  решила реализовывать кондиционеры. Директор по развитию бизнеса напряг сотрудников, те сделали ресерч и увидели, что тысячи людей ищут в гугле “купить кондиционер Москва”. Менеджеры радостно потерли руки — вон какой большой “пирог”, нам-то кусочек от него точно достанется. Запустили рекламу, клики идут, бюджет тает — а покупок нет.

Все потому, что когда клиент покупает товар, ему нужен не сам предмет, а решение его проблемы. То есть человек хочет получить не кондиционер, а прохладу в помещении. И сам по себе этот агрегат проблему не решит, его нужно правильно установить и т.д. А это уже совсем другая история, в которую обычные ресейлеры техники не ввязываются.

То есть компании крайне важно быть в одном контексте с клиентом и понимать его истинные потребности. Это касается всего, что создает компания, чат-ботов в том числе.

Чтобы бот — и, соответственно, компания — был на одной волне с пользователями, необходимо заранее для его обучения создать базу знаний клиентского опыта. Это все коммуникации клиентов с вашей компанией, которые завершились успешно.

Сюда включаем и простые запросы, типа:

  •  “Нужен ли паспорт для покупки? — Да, необходимо предоставить паспорт или другой документ, удостоверяющий личность”. 
  • “Как вы работаете в выходные? — Мы работаем с 9.00 до 18.00”.

И сложные, которые состоят из большого количества цепочек коммуникаций. Все это потом бот будет брать за образец для решения задач в режиме онлайн.

Базу знаний мало собрать, важно это сделать в удобной форме. Мы даже продаем это как отдельную услугу —  минутка рекламы 🙂 — и делаем базы в виде порталов. Так как если делать это в формате документов, то получится “Война и мир” — сотни страниц информации.

Идем дальше. Базу мало создать, надо обучить бота ею пользоваться. Искусственный интеллект не обладает абстрактным мышлением. Он должен проанализировать тысячи кейсов из обращений клиентов и ответов компании — ту самую базу — увидеть совпадения и только после этого сможет предлагать пользователям варианты решений, которые когда-то уже удовлетворяли запросы клиентов. Как раз будет “мостить дорожку”, которую до этого покупатели протаптывали по “газону”.  Через две недели такой бот уже может обрабатывать 30% запросов, через два месяца — 70%

Это еще не все...

Есть еще одна проблема, кроме отсутствия адекватной и удобной для компании базы данных. Это интеграция ботов.

Часто в компании бот, контакт-центр и отдел по работе с клиентами вообще никак не пересекаются. Каждый имитирует бурную деятельность, а “воз остается и ныне там”.  И получаем ситуацию — когда бот не может решить проблему, то тупо сбрасывает пользователя на оператора, даже не передав тому простую историю переписки. А злой уставший клиент в очередной раз слышит: “Добрый день, чем могу вам помочь?”. Эпик фейл, короче 🙁

Бот и оператор должны “знать” друг друга и работать в одной связке. Если бот не может закрыть задачу — а это происходит примерно в 30% случаев, — он предлагает оператору возможные варианты действий. Он как бы говорит: “Я не знаю, как поступить в этой ситуации, но у меня есть доступ к базе данных и вот что может тебе помочь”. То есть наш бот не только общается с клиентом, но и выступает интеллектуальным ассистентом оператора. Это и есть настоящая синергия базы знаний, контакт-центра и чат-бота. В итоге, проблема клиента решается быстрее и уровень клиентской удовлетворенности растет.

“Рецепт” крутого чат-бота

С проблемами — все ясно, а как сделать “вау”?

  1. Формировать ожидания клиентов. Часто пользователь, который пишет вопрос боту, ждет мгновенного решения проблемы. Но это возможно не всегда. Приведу пример. Клиент пишет вопрос в чат банка в воскресенье, а получает ответ только в понедельник, так как в банке был нерабочий день. Доволен ли клиент — вряд ли.

    Как можно было поступить в этой ситуации? Подключить ситуативное реагирование: при обращении бот мог бы выдать информацию о том, что сегодня выходной, но клиент может подробно описать проблему, оставить контакты и сотрудник банка свяжется с ним в понедельник. То есть сразу сформировать ожидания клиента: сегодня не ответят, но завтра проблему точно решат.

  2. Давать обратную связь. Часто бывает, что клиент отправляет запрос боту, тот передает его оператору и оба исчезают в неизвестном направлении. Оператор работает над решением проблемы и ему сложно отвлекаться, чтобы периодически “сигналить”, что он на связи и задача в работе. Эту функцию можно успешно передать боту, который через определенные промежутки времени будет писать клиенту, что в компании про него не забыли.

  3. Повышать качество коммуникаций. Приведу личный пример. Я покупал несколько акций и хотел их так же продать одним портфелем, а не каждую бумагу отдельно. Написал в чат банка. Ответ о том, что вопрос в работе, пришел мне… через 40 минут. Окей. Через какое-то время мне скинули ссылку на FAQ, где описывалось, как продать… каждую акцию по отдельности. В итоге, часа через 3 коммуникаций мне пришел ответ, что продать бумаги одним портфелем просто невозможно. Согласитесь,что можно было это выяснить за пару минут, без шаблонных ответов о том, что “вопрос в работе”, “вот вам инструкция” и т.д.

Все эти моменты — это триггеры для аналитиков, замерять SLA и выяснять, в каком именно контексте находится клиент, и в соответствии с этим обучать бота.

Хотите получать полезный контент и быть в курсе последних событий

Подписывайтесь 😉

Recommended Posts