Как внедрить чат-бота, чтобы принести пользу поддержке и клиентам

Кажется, что сотрудникам службы поддержки конкурировать с чат-ботами всё сложнее. Виртуальные помощники могут обработать больше заявок, быстрее собрать информацию, они меньше ошибаются, не болеют и не ходят в отпуск.

Эффект огромного отставания человека от искусственного интеллекта подогревается с разных сторон. Эксперты предрекают, что часть профессий уже сегодня становится неактуальной, нейросети постоянно дообучаются и удивляют своими результатами, а решения на базе ИИ активно интегрируются в повседневную жизнь.

Но вместо споров, кто выиграет человек или «машина», лучше ответить на другие вопросы. Нужно ли саппорту на самом деле внедрять чат-ботов в свою работу? Стоит ли инвестировать в ИИ? И если да, что потребуется учесть, и главное — как не навредить таким проектом клиентскому сервису?

Для чего внедрять ИИ в службу поддержки

ИИ помогает справляться с большим потоком обращений, берет на себя рутинные задачи, но не заменяет операторов и инженеров поддержки полностью. Сложные задачи пока остаются за человеком. Кроме того, часть задач можно закрыть возможностями базовой сервисной автоматизации. Как же разграничить зоны ответственности между технологиями и людьми, чтобы эффективнее распределить нагрузку?

Задача	Что поможет справиться	Почему
Маршрутизация запросов	Автоматизация процессов	С помощью автоматизации можно по категории обращения направить заявку сразу нужной команде или сотруднику. Это позволит инженерам поддержки не тратить время на первоначальное чтение обращения и выбор ответственных.
Подведение итогов общения с клиентом	ИИ + автоматизация процессов	Бот может обобщить все цепочки коммуникации с клиентом в емкий формат, чтобы оператор быстрее погрузился в контекст и изучил только самую важную информацию.
Быстрое решение простых вопросов	ИИ	Боты отлично справляются с простыми запросами по заданным сценариям и скриптам, сокращая нагрузку на службы поддержки.
Разрешение нетиповых вопросов	ИИ + человек	В более сложных запросах обученный бот сумеет разобраться, когда пора передать разговор представителю службы поддержки. Но до этого уточнит все недостающие данные, чтобы оператор сразу приступил к решению задачи.
Обработка эмоционально сложных запросов	Человек	В этом сегменте обращений люди по-прежнему пока незаменимы, т.к. специалисты поддержки могут проявить эмпатию, быстро поменять скрипт диалога или даже пошутить. Боты в таких задачах еще уступают, но их этому можно научить.

Что нужно учесть при внедрении ИИ

Разберем подробнее, какие вопросы стоит задать перед тем, как внедрять роботизированных помощников в процессы сервисного обслуживания.

1. Проанализировать, с какими запросами работает служба поддержки

Прежде всего необходимо исследовать поток обращений, который разбирает поддержка. Это поможет определиться с объемом работ и понять, целесообразно ли подключать для этого интеллектуального чат-бота и какие возможности ему нужны. Лучше проанализировать по трем направлениям.

Общая нагрузка. Внедрение технологий на основе ИИ потребует затрат, которые окупятся при больших масштабах обращений. Если в поддержку приходят 20 запросов в день и команда справляется, то внедрение ИИ скорее всего не оправдает себя. А если поддержка разбирает тысячи обращений, то передача даже 30% типовых вопросов поможет ощутимо снизить нагрузку на сервисных специалистов.

Оценка сложности вопросов. Если в поддержку часто обращаются пользователи с повторяющимися вопросами, которые легко решить по инструкции, их можно передать интеллектуальному чат-боту. Однако, сложные запросы лучше оставить специалистам. Для оптимального клиентского опыта можно выстроить такой процесс, где ИИ будет анализировать вопрос, подбирать ответ из базы знаний, а если он не находит ответ, то подключать человека.

Каналы подачи. Здесь важно, каким образом клиенты связываются с поддержкой. В компании могут использоваться разные каналы, например, телефон, почта, чаты, портал самообслуживания. Необходимо предусмотреть, чтобы бот мог обрабатывать запросы из всех источников и предоставлять обслуживание по единым правилам вне зависимости от канала подачи. Так, если клиенты чаще звонят в поддержку, то нужно сочетание технологий, чтобы сначала перевести голос в текст, найти ответ и затем озвучить его.

2. Оценить, сколько времени потребуется на настройку чат-бота

Обычно чат-боты обучаются на данных компании, поэтому для внедрения такой технологии необходимо время для сбора примеров, изучения и аналитики результатов работы. Потребуется дополнительно обучить операторов поддержки и погрузить их в новые процессы. Если поддержка уже перегружена и не справляется с потоком обращений, следует подготовиться к тому, что трудозатраты временно увеличатся.

Также нужно оценить, какие ресурсы привлечь, чтобы запустить чат-бота: кого выделить под эту задачу из команды и на какой срок? Если свободного времени на обучение команды нет, то возможно следует рассмотреть комплексные платформенные решения, которые будут встраиваться в существующую систему работы с заявками и не потребуют долгого переобучения. Чем раньше робот сможет влиться в процессы команды, тем раньше получится увидеть реальные результаты и окупить свои инвестиции.

3. Убедиться в соблюдении требований к конфиденциальности и безопасности данных

Чат-боты на основе генеративного ИИ обычно формулируют ответы на вопросы клиентов с помощью больших языковых моделей (Large Language Model, LLM). Например, GPT-4, Claude, Bard. Это значит, что информация клиентов обрабатывается сторонними моделями и может храниться на их стороне в течение определенного периода времени.

Чтобы гарантировать клиентам безопасность данных, важно понимать, на основе каких технологий работает чат-бот и как они регулируются. Например, у разработчика ПО может быть заключено соглашение с разработчиком LLM, которое закрепляет, что данные клиентов не хранятся.

При применении LLM нельзя обойти вопрос и контроля доступа к данным. Так, лучше заранее смоделировать различные сценарии работы с выбранной языковой моделью. Это позволит в дальнейшем исключить риск несанкционированного доступа пользователей через бота к конфиденциальной информации.

4. Выяснить, как чат-бот будет интегрирован в текущие процессы

Если компания задумывается над внедрением чат-бота, зачастую базовая автоматизация сервисного обслуживания уже есть. Внедрение новых технологий изменит установленные процессы. Оптимально, если эти изменения будут минимальными и бот встроится в существующую систему. Например, через механизмы интеграции.

Кроме того, внедрение ИИ — хороший момент для команды, чтобы перевести сервисные процессы на новую платформу с более развитым технологическим стеком. Потому что такое решение упростит задачу интеллектуальной автоматизации.

5. Определиться со сценарием общения для чат-бота

На старте применения ИИ в сервисном обслуживании технологии были далеки от идеальных, поэтому клиенты не ожидали от общения с роботизированными помощниками многого.

Сейчас технологии обработки естественного языка упрощают взаимодействие с чат-ботами, они учатся все лучше понимать человеческую речь и подстраиваться под диалог. ИИ может не просто подобрать ответ, а сгенерировать его на основе имеющихся сведений так, как это сделал бы человек.

Некоторые чат-боты уже умеют правильно задавать уточняющие вопросы, чтобы собрать все необходимые сведения для более детального ответа или подключить к решению наиболее подходящего специалиста поддержки тогда, когда это действительно необходимо.

6. Сохранить доверие клиентов

Кроме технических аспектов во внедрении чат-ботов есть и человеческий фактор. В прошлом у клиентов мог быть негативный опыт взаимодействия с примитивными ботами, у которых не получилось помочь здесь и сейчас. Как же изменить настороженное отношение к ИИ, чтобы сделать общение удобным?

Гибкость коммуникации. Важно, чтобы у пользователей был простой способ «дотянуться» до оператора-человека. Если клиент понимает, что в любой ситуации у него остается возможность обсудить вопрос с человеком, то он с большей вероятностью будет готов получить сервис и от роботизированного помощника.

Точность ответов и понятный язык. Если бот понимает, что хочет клиент и дает качественные ответы на естественном человеческом языке, то со временем решение обращений станет проще доверять ИИ и даже не замечать, что ведешь диалог не с специалистом поддержки.

7. Сформулировать ключевые показатели эффективности внедрения чат-бота

Перед внедрением любой технологии важно определиться, на какие показатели она повлияет. Когда часть задач поддержки возьмет на себя интеллектуальный чат-бот, привычные метрики нужно будет модернизировать.

Например, использование чат-бота в процессах поддержки может влиять на такие показатели:

• коэффициент оперативности (FCR, First Call Resolution) — насколько быстро решается запрос клиента в ходе первого контакта с поддержкой;
• оценка пользовательский усилий (CES, Customer Effort Score) — насколько клиенту легко получить ответ на свой запрос в целом;
• удовлетворенность пользователей услугой (CSAT, Customer Satisfaction Score) — комплексная оценка со стороны клиента от взаимодействия с поддержкой.

Если подытожить

Чтобы внедрение роботов принесло службе поддержки пользу, начните с базовых вопросов: какие обращения целесообразнее передать ИИ, а что лучше оставить за сотрудниками. Ведь на текущий момент боты точно не смогут заменить полностью операторов поддержки, но способны забрать массив рутинных задач. Главное — определить этих пожирателей рабочего времени, выстроить процессы по-новому, а возможности ИИ и инструменты автоматизации в этом помогут.