«Позови человека». Почему боты не заменят живых операторов на 100 процентов

Что умеют современные голосовые роботы

Сегодня, позвонив в службу поддержки любой крупной компании, вы вряд ли попадете на человека: сначала сработает автоответчик, который умеет переводить звонок на нужный отдел в зависимости от вопроса клиента, или же оснащенный ИИ-робот, способный проконсультировать вас по стандартным вопросам.

Набор умений такой автоматизированной системы зависит от того, чему ее обучили: в банках это могут быть ответы на вопросы о кредитных заявках, в онлайн-торговле — уточнения по доставке. Разумеется, чем больше компания вкладывается в разработку — деньгами, временем, сбором качественных данных, — тем более продвинутое решение будет на выходе. Современные речевые технологии позволяют создавать роботов, которые понимают естественную речь, распознают запросы на основе неполных данных и делают паузы во время разговора — как будто бы для вдоха.

Далеко не все компании, встающие на путь автоматизации, используют технологические возможности в полной мере: они создают неэффективных ботов, которые не приносят ни пользы бизнесу, ни удовлетворения клиентам. Во многом из-за некачественных настроек и сформировалось негативное отношение пользователей к ботам: часто проще дождаться оператора, чем пытаться добиться пользы от робота.

Эту проблему пытаются преодолеть ведущие компании, получающие десятки тысяч звонков ежедневно. Чтобы боты быстро удовлетворяли запросы клиентов, автоматизация проводится в связке с аналитикой и постоянным тестированием новых гипотез. Результаты позволяют говорить об изменении отношения пользователей в лучшую сторону.  Так, в Tinkoff боты закрывают 30–40% обращений в службу поддержки банка. Интересны также результаты автоматизации телемаркетинга в экосистеме СБЕРа: за год работы в этом направлении число телефонных продаж выросло на 50%, при этом половину сделок закрывают голосовые роботы.

Как роботы помогают бизнесу и где они бессильны

Исследование, проведенное MIT и BCG в 18 странах в 2019 году, показало, что 90% крупных компаний уже используют решения на базе искусственного интеллекта для улучшения клиентского опыта: роботы дешевле и быстрее живых сотрудников, их легче контролировать.

По оценкам Voximplant, около трети телефонных звонков в российских крупных компаниях сейчас обрабатывают не операторы колл-центров, а роботы, и через три-пять лет этот показатель вырастет до 80%. При этом 60% звонков робот сможет обрабатывать самостоятельно и в 20% случаев может потребоваться переключение на оператора для предоставления дополнительной информации или решения нестандартного вопроса.

Две трети опрошенных MIT видят в голосовых и чат-ботах потенциал для персонализации общения с клиентами. С одной стороны, это действительно так, начиная с таких простых примеров, как автоматическое приветствие клиента по имени при входящих звонках, и заканчивая сложными связками аналитики и телефонии, позволяющими делать качественные допродажи. С другой стороны, роботы не умеют, как люди, подстраиваться под лексический уровень и эмоциональный фон собеседника. Таким образом, стопроцентный переход к автоматизации невозможен не только из-за ограниченных знаний робота, но и из-за неспособности понимать намерения собеседника по его интонации.

Каким станет клиентский сервис в ближайшие годы

Исходя из вышесказанного, представляется логичным следующий сценарий развития клиентского сервиса: массовую обработку звонков возьмут на себя роботы, тогда как живые операторы займутся обслуживанием VIP-клиентов и будут сопровождать особо крупные проекты. Можно предположить, что через пару лет использование ботов в сделках с высоким чеком или в люксовом сегменте будет неуместно: если компания готова заплатить за сотрудника, который проявит эмпатию, значит, она ценит своих клиентов.

Почему же, учитывая все недостатки, бизнес может не бояться потерять массовую аудиторию в ходе автоматизации? Во-первых, все больше развивается культура взаимодействия с ботами: пользователи видят, что во многих кейсах робот решает проблему быстрее человека, и учатся понятно задавать свои вопросы. Во-вторых, технологии активно развиваются и с каждым годом могут брать на себя все более сложные задачи. Такие качественные изменения, происходящие с обеих сторон, позволяют приблизить момент абсолютно комфортного взаимодействия человека с роботом, к которому, вероятно, мы когда-нибудь придем.

Чтобы это стало возможным, потребуются серьезные доработки технологий распознавания голоса и ИИ-движков, которые должны воспринимать сказанное не только по ключевым словам, но и анализируя общий контекст и интонацию разговора. В этих направлениях ведется активная работа, но говорить о вау-результатах пока рано: даже в разговоре двух людей нередко возникает недопонимание — чего ожидать от взаимодействия с машиной?

Третий важный момент, помимо поведения пользователей и уровня развитости технологий, — готовность к автоматизации самого бизнеса. Сегодня технологические вендоры предлагают гораздо больше возможностей, чем используют компании. Поэтому стоит еще раз подчеркнуть, что, желая оптимизировать расходы на клиентский сервис, компания должна быть готова серьезно вложиться в проведение качественной аналитики и обучение машин под свои нужды.

Автор Алексей Айларов

Вам может быть интересно:

• История учителя из Африки, который боролся с коррупцией и бежал в Россию. Его могут казнить
• Сначала стерилизовали, а теперь заставляют рожать. Как политика «одна семья — один ребенок» привела Китай к демографическому кризису
• Принуждение и аномалии. Чем запомнятся праймериз «Единой России»

Больше текстов о политике и обществе — в нашем телеграм-канале «Проект “Сноб” — Общество». Присоединяйтесь