USDКурс снизился 1.9629
EURКурс снизился 2.3103
Светлана Баксичева | 14 августа 2017

"Машина терпит всё". Как работается роботу-оператору Василисе в "Белавиа", и какому бизнесу нужны такие решения

Несколько недель назад в справочной службе «Белавиа» на звонки клиентов начал отвечать робот «Василиса», который заменяет часть операторов контакт-центра. Алексей Паутов, CIO компании-разработчика, рассказал Bel.biz, насколько выгодно внедрять такие технологии в бизнес-процессы, и почему 100% автоматизация пока невозможна.  

«Василису» создали в компании «Технологии коммуникаций». Разработкой подобных решений автоматизации контакт-центров здесь занимаются с 2013 года, за это время специалисты выпустили уже три поколения систем.

Зачем голосовые роботы колл-центрам

Большинство вопросов, с которыми люди обращаются в контакт-центр, типовые. Оператор отвечает по заранее заготовленной схеме, и в определенных ситуациях его можно заменить роботом, который строит диалог аналогичным образом. Но наш робот не похож на примитивного чат-бота или автоинформатор, потому что у заказчика нет цели вести отвлеченный диалог или в одностороннем порядке сообщать заранее заготовленную информацию. «Василиса»  — интеллектуальная система, призванная автоматизировать бизнес-процессы компании. Робот общается с клиентами по любым каналам, самый сложный из которых — голосовой. 

Алексей Паутов, CIO "Технологии коммуникаций"

Мы не ставим перед собой задачу ответить на любой вопрос клиента, но категорически против того, чтобы робот говорил «я не знаю, не понял ваш запрос». Чтобы этого не происходило, нужно постепенно «загонять» позвонившего в рамки уточняющих вопросов. То же самое, кстати, происходит и в обычных контакт-центрах, когда с клиентами общается оператор.

Разработка «Технологии коммуникаций» интегрируется с информационными системами компании-заказчика. Робот мгновенно отвечает на вызов звонящего, что позволяет решить основную проблему многих контакт-центров — очереди.

Психология общения для эффективной коммуникации

Люди, близкие к технологиям, привыкли работать с интерфейсами «да-нет». Но в жизни всё иначе. На вопрос «вы клиент компании?» не обязательно последует ответ «да» или «нет». Клиент может ответить просто «клиент». Если этот момент не проработан, робот переспросит: «да» или «нет»? И если звонящий клиент забыл, что у него спрашивали, он запутается. Как итог: бизнес-процесс нарушен, на оператора переключают негодующего клиента.

Чтобы избежать подобных ситуаций, во время работы мы учитываем психологию общения и особенности коммуникации с человеком. Например, текстовые чат-боты, общаясь с клиентами, перед ответом делают паузы. Они могут отвечать мгновенно, но замедляются, чтобы текстовая коммуникация выглядела более естественно. В случае с голосовым форматом ситуация обратная — ответ должен поступить мгновенно. Поэтому, когда человек звонит в автоматизированный нами контакт-центр, голосовой поток обрабатывается в режиме реального времени, система анализирует его и превращает в текст.

Чтобы добиться быстрой реакции робота на вопрос, нужно решить много технических задач. Например: как определить, что человек замолчал, а не сделал паузу во время разговора? Ведь все люди говорят по-разному: одни растягивают слова, другие во время общения могут задуматься. Мы анализируем подобные моменты и стараемся, чтобы диалог с роботом нельзя было отличить от диалога с живым оператором.

Эмпатия vs. «Ваш звонок очень важен для нас»

Основная претензия клиентов контакт-центра — ожидание в очереди. У некоторых компаний оно может составлять даже 4 часа! Подобные ситуации возможны, например, из-за отключения электроэнергии, после удачной маркетинговой акции. Во время аварий и нештатных ситуаций связаться с оператором практически невозможно, возникает лавина повторных звонков, все линии заняты. Ведь штат операторов комплектуется, исходя из средней нагрузки. Соответственно, любое значительное отклонение от нормы влечет фактический паралич работы колл-центра. 

Робот позволяет отвечать посредством всех каналов связи заказчика и, как было отмечено ранее, выполнять работу оператора. Кроме того, для нештатных ситуаций есть технологии оперативного реагирования. Они основываются на данных мониторинга. В классическом контакт-центре в таком случае говорят «пожалуйста, ждите». В массе звонков люди, которым можно помочь прямо сейчас, попросту теряются. Робот же способен обработать все поступающие запросы и выделить клиентов, которых не касается глобальная проблема.

Абстрагироваться от хамства и собирать фидбек о компании

У нас есть примеры, когда люди орали матом на робота из-за недовольства сервисом компании. Многие клиенты могут кричать, рассказывая о наболевшем. Машина всё терпит и на любой негатив отвечает спокойным, вежливым голосом, помогает клиенту успокоиться и настроиться на конструктивный диалог. Это на руку операторам колл-центра, на которых могут переключить клиента.

То, что робота воспринимают как вещь и в его присутствии говорят всё, что думают, хотя он «всё слышит», — даёт нашему заказчику ценную информацию о реальном отношении клиента к компании, продукту, ситуации.

Другой пример, как робот может собирать информацию: человек сообщает неполные сведения или уходит в сторону от темы разговора. В таком случае «Василиса» попросит предоставить недостающие данные. Может быть и так, что разговор не заладился. Тогда клиента переключат на оператора. Но робот уже успел получить базовые данные (фамилия, телефон, номер договора и т.д.), которые передадут работнику колл-центра. Это экономит время и избавляет клиента от необходимости называть все заново. 

Два подхода к преобразованию речи в текст 

Существует два основных подхода к преобразованию речи в текст: поиск ключевых слов и распознавание слитной речи. Первый подход может использоваться, например, правоохранительными органами, когда нужно выделить разговоры, в которых звучит кодовое слово (скажем, «бомба»): система ждет конкретное слово и сигнализирует, когда его произнесли. Распознавание слитной речи базируется на поиске ключевых слов, но это – более сложная задача, так как она включает анализ особенностей языка (структура, элементы, вероятности следования одних слов после других). Робот, который внедрён в «Белавиа», использует синтез данных методов.

На вопросы клиентов «Василиса» отвечает на английском и русском языках. Вопрос с беларусским остаётся открытым. По умолчанию разговор начинается с фразы «for English say English» — пока это самый удобный вариант. У нас была идея автоматически определять английскую речь, после чего включать соответствующий режим. Но мы хотим максимально исключить возможность ошибок. Ведь слово «English» может произнести каждый. Поэтому мы решили: если за определенный период слово «English» не прозвучало, значит, клиент говорит по-русски.

Каким бизнесам нужен робот-консультант

Основные наши клиенты — телеком-компании, банки, ритейл.  Есть интерес со стороны госструктур, особенно ЖКХ. Основное условие для внедрения системы — налаженные бизнес-процессы. Если их нет, то и автоматизировать нечего. Если процессы хорошо поставлены, действия операторов прописаны в сценариях и фиксируются в информационных системах, мы можем автоматизировать до 90% запросов. 

Экономика автоматизации начинается от определенного количества трафика. Минимальная цифра — 100 тыс. диалогов в месяц. В таком случае, это не просто «модная фишка», а реальная выгода, возможность улучшать UX и быть ближе к клиентам.

Как на этот проект решилась «Белавиа»? Авиакомпания последние несколько лет активно занимается модернизацией: воздушный флот, ребрендинг, сайт. Клиентский сервис — говоря компьютерным языком, интерфейс — также требует изменений, чтобы соответствовать уровню, к которому стремится руководство компании. Кстати, именно авиакомпания предложила имя Василиса, так как оно ассоциируется с васильком на логотипе. Обычно мы используем более универсальные и короткие имена, по возможности уникальные, например, Алиса. 

Автоматизация коммуникаций как международный тренд

Сектору B2C сегодня необходимо быть ближе к клиенту. По данным аналитиков Frost&Sullivan, в 2020 году клиентский опыт будет превалировать над ценой и свойствами продукта и станет «ключевым дифференциатором бренда». Поэтому компании идут в соцсети и стремятся общаться с клиентами напрямую, без посредников.

Но тесный контакт с клиентом требует много времени, живые операторы не всегда способны справиться, к тому же в ряде случае нужен персональный менеджер. Иметь в штате одного менеджера на каждые 100 клиентов (условно) для большинства B2C-бизнесов — роскошь. Поэтому ситуация развивается так: с одной стороны, используется big data, как источник данных, с другой — роботизированная система-консультант, как платформа для общения. Со временем живые люди останутся только в премиальном сегменте: здесь стопроцентная автоматизация невозможна, ведь робот — это алгоритм без эмоций, который не способен на индивидуальный подход.

Фото: Юлия Нехай






Будь в курсе событий
Подпишитесь на наш пятничный дайджест, чтобы не пропустить интересные материалы за неделю