Как не надо внедрять разговорный AI: горькая, но полезная правда о ботах в бизнесе
Как только на рынке появились первые чатботы, бизнесу начали сулить золотые горы, которые принесет экономия на клиентских коммуникациях. Juniper Research предсказывает, что к 2023 году боты будут экономить банковскому сектору, здравоохранению и ретейлу по всему миру до $11 млрд в год. Но увидеть профит в деньгах до сих пор удается далеко не всем. Рассказываем, на чем спотыкается бизнес в погоне за искусственным интеллектом и как научиться экономить (и даже зарабатывать) с помощью разговорного AI.
Не понимаем, зачем
Часто руководители возлагают на внедрение разговорного AI слишком много надежд. Компании приходят к разработчикам с амбициозными целями вроде: «Хочу разогнать весь отдел продаж — пусть бот продает». Но бот не закроет дыру в стратегии или в маркетинге, с ботом на вас не посыплюттся клиенты и деньги. Бот — это инструмент. Загвоздка в том, что бизнес часто не знает, чего он от него хочет.
У стартапа среди возможных вариантов — первичная консультация, оформление доставки, подтверждение заказа, сбор лидов и т. д. Российский бизнес пока рассматривает ботов исключительно как способ экономии, а не заработка или выхода на новую аудиторию. Хотя толковый маркетинговый навык для голосового ассистента способен принести чистую прибыль. Вдохновляющий кейс в начале этого года продемонстрировал Nike: во время трансляции одного из матчей NBA телекомментатор Эрни Джонсон сообщил, что прямо сейчас, пока идет игра, зрители могут заказать пару кроссовок Nike из лимитированной коллекции, просто попросив Google ssistant. Кроссовки стоили $350, за 6 минут их забронировали 15 тыс. человек.
Не обязательно действовать сразу с таким размахом — на увеличение продаж сработает и разговорная игра для голосового ассистента, в конце которой пользователь получает скидку на товар вашего бренда.
Путаем прибыль и эффективность
Сокращение затрат на содержание того же контактного центра легко рассчитать исходя из OPEX (operating expense, операционные издержки) — это аренда помещения и оборудования, зарплата и обучение сотрудников и прочие расходы, в том числе на ежедневное обслуживание клиентов. На другой чаше весов — вложения и трудозатраты на создание бота, количество запросов, которое обычно обрабатывается сотрудниками, и трафик, который сможет обрабатывать бот.
Эффективность — более сложная история, она, скорее, про уровень клиентского счастья. Вы пишете в чат с банком, что вам нужно перевыпустить кредитку, и бот посылает вас в отделение — ведь операция требует личного присутствия. Эффективно ли он сработал? С точки зрения автоматизации — да. Он распознал запрос, верно определил тематику и дал ответ, который заложен в сценарий. Но клиент при этом вряд ли счастлив.
Странно ожидать, что после внедрения бота, а точнее — лишь от его внедрения, ваша прибыль внезапно подскочит. Нужно смотреть на все бизнес-процессы в совокупности. Если цикл сделки длится 3—4 месяца, то, нужно хорошо понимать свой цикл продаж, апсейла и клиентской поддержки, чтобы знать, при чем тут бот. Нельзя винить бота в уходе клиента, если он справился и дал консультацию, но клиент столкнулся с плохой доставкой, обслуживанием, испорченным товаром. Бот — только часть команды.
Не думаем на опережение
Внедрение бота — это полноценный IT-проект с планированием минимум на несколько месяцев вперед. Если бота не тюнить, через полгода автоматизация может скатиться до нуля. Да, алгоритмы машинного обучения работают, но полностью на саморазвитие бота рассчитывать не стоит. А тюнинг неизбежен: в любой развивающейся компании появляются новые продукты и услуги, изменяются названия товаров и целевая аудитория, расширяется региональная сетка, а значит, дополняются, меняются, исчезают и появляются тематики для бота, — и это процесс, который может остановиться только вместе с бизнесом.
Судьбу бота нужно планировать и в контексте развития IT-инфраструктуры. Если сегодня компания использует одну CRM, а через полгода планирует перейти на другую или внедрить биллинг, этот момент тоже нужно продумать заранее. Ведь бота придется перенастроить, интегрировать с новой платформой, создать API.
Сколько стоит твой бот?
Трафик и количество тематик. Они тесно связаны и со стоимостью разработки бота, и с его окупаемостью, поэтому влияют на уровень автоматизации. На маленьком объеме обращений динамика прослеживается хуже. Предположим, из 7 тыс. запросов в месяц бот закрывает 20%, а стоит его разработка 500 тыс. руб. – потому что строится на множестве тематик. Такой проект просто не будет рентабельным.
ВАЖНО
В каждой отрасли есть тематики, которые вообще не стоит отдавать боту. Это случаи, когда требуются эмпатия (например в страховании при наступлении страхового случая) или аутентификация клиента, отработка возражений и негатива.
Логи. Чтобы создать и затем обучать бота, нужны диалоги с клиентами — датасет, сформированный на основе истории общения в чатах, почте, телефонных разговоров. Если у компании заготовлены скрипты или шаблоны — отлично. Если нет, придется потратить на это ресурсы, свои или вендорские. Причем логи должны быть привязаны к целям проекта: не стоит давать разработчику логи технической поддержки, чтобы по ним автоматизировать продажи.
Каналы. Чат-виджет на сайте, соцсети, телеграм, WhatsApp, почта, голосовой канал – сегодня внедрить бота можно куда угодно. Некоторые платформы позволяют подключать одного бота сразу к нескольким каналам: вы можете создать сценарий для телеграма, обкатать его на клиентах, а затем с минимальными трудозатратами подключить к чату «ВКонтакте». Однако нужно учитывать, что у каждой платформы есть свои технические ограничения и свои концептуальные возможности. Так, адаптация телеграм-бота под «Алису», скорее всего, потребует переосмысления UX сценария, подбора дополнительных материалов, проверку новых гипотез.
ВАЖНО
У компаний часто возникает желание получить выхлоп от бота в канале, который никогда ранее не продвигался (а то и вовсе не существовал). Подумайте, как вы будете нагонять в этот канал трафик, кто будет вашей аудиторией.
Требования SLA (service level agreement, соглашение об уровне обслуживания). По сути, речь о глубине и масштабе технической поддержки со стороны поставщика решения. Расширенный SLA, например, подразумевает, что клиент платит дополнительно за возможность позвонить вендору в любое время дня и ночи, чтобы решить проблему.
Количество и сложность интеграций с ИТ-системами. Без логов бот может показать низкий процент автоматизации. Наличие логов повышает ее до 60—70%. А если бот интегрирован с внутренними системами (например биллинг, CRM) и базами данных, на которых он сможет учиться, можно ожидать автоматизацию на уровне 80% и выше. Нужно заранее подумать, какие системы вы используете при работе с клиентами сейчас, есть ли к ним доступ и насколько легко его организовать.
ИТ-решение для создания бота. Стоимость продуктов для разработки ботов по рынку очень сильно варьируется, как отличаются и их возможности: от кастомизации и доступа к аналитике до серьезных бизнес-преимуществ вроде технологий понимания естественного языка и сохранения контекста диалога, распознавания и синтеза речи, машинного обучения и нейросетевых алгоритмов.
Малый бизнес может использовать более экономичные и не требующие навыков программирования решения вроде конструкторов ботов. Даже в этой категории на рынке есть вполне серьезные решения: некоторые конструкторы имеют встроенные NLU-алгоритмы, чтобы бот понимал живой язык и контекст вопросов, позволяют регулировать трафик, поддерживают интеграцию с CRM, биллингом или другими сервисами. Цена на NLU-продукт для SMB в среднем начинается от 5 тыс. в месяц.
ВАЖНО
При выборе решения обязательно проговаривайте возможность планового обновления. Чтобы, выйдя в плюс, не обнаружить, что ваша платформа морально устарела и нужно снова тратить деньги, чтобы не скатиться к тому, с чего начинали.
On-prem или Cloud. Желание развернуть бота в своей IT-инфраструктуре отражается на стоимости проекта, но при этом положительно влияет на эффективность бота и возможность его масштабировать.
К чему морально готовиться на старте
Вы не сделаете хорошего бота за месяц. Полгода на разработку и внедрение бота — это норма. Часто клиенты второпях хотят избежать приемо-сдаточных испытаний, хотя именно на этом этапе может выясниться, что вам нужен новый контент, новая гипотеза или вообще новая идея.
После выхода бота в продакшн выдохнуть тоже не получится. Закладывайте 2—3 месяца на тюнинг бота и его обкатку на свежем материале. Обучаться на логах хорошо, но боту все равно придется столкнуться с чем-то новеньким. А вам — наблюдать за ним, смотреть, что идет по плану, а что нет, читать диалоги.
Вам может понадобиться пилот. Пилотный проект необходим, если есть сомнения, нужен ли вам бот как таковой, сможете ли вы его адаптировать под свои бизнес-процессы и тематики. Это не бесплатно, но страхует вас от дорогостоящих ошибок и позволяет развить свою экспертизу.
Вам потребуется поддержка коллег. Очень важно определить, кто будет заниматься созданием и внедрением бота. За чатботом всегда стоят люди — проектные менеджеры, которые отвечают за цели и KPI, лингвисты, которые работают над созданием диалогов и сценариев, программисты, которые отвечают за реализацию. Согласуйте нововведение с отделом маркетинга, если вы планируете задействовать бота в новых каналах коммуникации. К его появлению должны быть готовы и сотрудники клиентских служб, которые будут работать с ним в связке (порой это требует пересмотра бизнес-процессов и KPI специалистов).
Вам придется ближе узнать свою аудиторию. Кто будет общаться с вашим ботом в том или ином канале? VIP или массовые клиенты? Какого пола и возраста? Как они привыкли общаться с вашим брендом?
Удостоверьтесь, что ваша аудитория вообще готова к взаимодействию с искусственным интеллектом. О том, что обслуживание ведется роботом, этичнее предупреждать, тогда у клиента не возникнет ощущение, что его обманывают или что у компании нет на него времени. К тому же, исследования показывают, что с ботом люди общаются снисходительнее. Это можно использовать!
Вы не получите профит в день запуска. Внедрение бота имеет накопительный эффект. KPI могут снизиться на фоне роста обращений, даже если бот будет закрывать большой процент частотных запросов: без бота у вас было 10 тыс. обращений, а с ботом, который не спит и работает 24/7, стало 50 тыс.
Но при постоянном дообучении бота, при интеграции его с CRM и биллинговыми системами процент автоматизации будет расти. Вы запустили бота, и он закрыл 30% обращений? Отлично, теперь можно увеличить этот процент. Разбирать catch-all (нераспознанные ботом фразы), расширять датасет, развивать интеграции.
При этом лучше действовать по системе MVP (minimum viable product, минимально жизнеспособный продукт), когда вы получаете фидбэк от пользователей и не тратите силы на то, что им не нужно. Идите небольшими шажками, закрывая все больше тематик, постепенно усложняя сценарий новыми данными, подключая и обучая операторов.
