Как в 2 раза сократить нагрузку на операторов с помощью умного чат-бота: кейс Aitech

О клиенте

Новосибирская компания Aitech Electronic Technology поставляет комплектующие для ноутбуков по всей России. В месяц сайт Aitech посещают порядка 50 000 пользователей, а количество заказов составляет около 900 в месяц. В штате компании есть пять операторов — они обрабатывают обрабатывают заказы и решают вопросы на сайте, по телефону и электронной почте.

Как началось наше сотрудничество

Раньше на сайте Aitech был онлайн-чат без искусственного интеллекта от другой компании. В первую очередь его подключали, чтобы оказать лучшую поддержку текущим клиентам, а во-вторых — привлекать потенциальных, используя триггерные механики. Но стоимость сервиса за простой онлайн-чат была слишком высокой. В итоге сервис не окупался, поэтому от него отказались.

Собственник компании был заинтересован в новых инструментах, а на тот момент на слуху был Chat GPT, поэтому в декабре 2022 года ему стало интересно посмотреть на наше решение — чат-бот для сайта с искусственным интеллектом BITCDP. Мы провели демонстрацию, после которой стало понятно, что с помощью бота можно решить две задачи бизнеса.

Какие проблемы мог решить умный чат-бот

Терялись клиенты из других часовых поясов. Офис компании находится в Новосибирске и все операторы тоже из этого города, но обращаются в Aitech и пользователи из других регионов и, соответственно, из разных часовых поясов.

Из-за привязки сотрудников к одному часовому поясу выходило так, что если пользователь заходил на сайт после 18:00 по новосибирскому времени, то он не мог сразу получить ответ на вопрос. В итоге он покидал страницу и искал нужные комплектующие в других магазинах, объявлениях или маркетплейсах. Клиенту могли перезвонить на следующий день, но чаще предложение для него уже было неактуальным.

Операторам приходилось часто отвечать на одни и те же вопросы. Если у пользователей возникал вопрос, то они звонили в магазин, а операторы давали ответ. Это стандартная практика, но вопросы бывали и спамные, что снижало пропускную способность команды по работе только с целевыми заявками. А если говорить про работу с целевыми пользователями, то часто они задавали однотипные вопросы — например, хотели узнать условия доставки или уточнить что-то по конкретному заказу. В итоге работа становилась слишком рутинной.

Решение должно быть максимально простым: требования от заказчика

Когда мы обсуждали детали сотрудничества, клиент говорил, что для него, как для представителя малого бизнеса, важна простота решения. То есть это должен быть продукт, с которым операторы смогут начать работу сразу — без длительного обучения по огромным инструкциям или видеогайдам. А получить готовое решение было важно как можно быстрее, чтобы не ждать недели на предпроектное исследование, разработку, согласования и прочие задачи.

Умный чат-бот был как раз таким решением, но обо всем по порядку.

Что мы сделали

Разработали сценарии для ответов пользователям. Для этого мы создали майнд-карту с ответвлениями в зависимости от запроса пользователя. Вопросы отобрали сами среди самых популярных — об условиях доставки, адресе магазина, времени работы и пр.

Так выглядит майнд-карта концепции чат-бота

Обучили чат-бот. Для каждого вопроса мы прописали ответы с учетом многоуровневости, то есть когда пользователь задает один вопрос, а затем чат-бот при необходимости что-то уточняет у человека. После этого в режиме тестирования посмотрели, как бот справляется с задачей. Если видели нерелевантный ответ, то показывали ему связь — где ответ правильный, а где нет.

Список вопросов, на которые пользователи могут получить ответ

Детальная карточка вопроса и ответа

Анализ и тренировка искусственного интеллекта

Анализ и тренировка искусственного интеллекта

На основе наших корректировок и внутренних механизмов обучения бот стал давать нужные ответы.

Умный чат-бот без обучения — инструмент непредсказуемый: может давать нерелевантную информацию или что-то выдумывать. Процесс обучения — не самый сложный, но требует времени, особенно, если раньше не было навыка работать с AI. В случае с Aitech обучение чат-бота мы взяли на себя, поэтому быстро предоставили готовый продукт, который приносит результат.

Запустили чат-бота. Добавили сотрудников в личный кабинет сервиса, настроили права, добавили код JavaScript для отображения чата на сайте. Сотрудники сразу приступили к работе, вопросов по работе с чатом у них не возникло.

Так как интерфейс сервиса интуитивно понятный, проводить специальное обучение для операторов не потребовалось

В итоге для старта проекта потребовалось пять дней, на этом этапе Бот смог забрать на себя порядка 20% вопросов, с которыми приходили пользователи.

Как работает запущенный чат-бот

Чат-бот Aitech ориентирован на пользователей, которые изначально заходят на сайт с вопросами, поэтому они нажимают на иконку диалогового окна и в поле задают вопрос. Но на тот случай, если пользователи не обратили внимание на иконку, мы настроили триггерный сценарий, при котором бот появляется через 45 секунд, представляется и говорит, что к нему можно обратиться с вопросами.

Так выглядит сообщение, которое появляется при триггерном сценарии

Если это шаблонный вопрос, то бот отвечает на него сам, не привлекая сотрудника. Если же вопрос касается тонких моментов, то бот автоматически определяет оператора и перенаправляет на него пользователя. В этот момент оператору приходит push-уведомление о новом диалоге, а дальнейшее общение происходит либо по почте, либо в самом диалогом окне бота.

Со стороны оператора работа построена как общение в мессенджере: в диалоговом окне он может писать сообщения, прикреплять фото, записывать аудио и ставить эмодзи. По итогам общения в диалоговом окне пользователь может поставить оценку за качество обслуживания.

Также в личном кабинете доступна тепловая карта, по которой можно понять, в какие дни недели и в какое время поступает больше всего обращений

Что мы делали после запуска

Чтобы умный робот Aitech приносил больше пользы, мы выполнили несколько доработок:

Расширили список вопросов и переобучили робота. В течение первого месяца мы расширяли список вопросов, которые задают пользователи. Отбирали их по итогам обращений в чате и общения с операторами — они рассказывали, по каким вопросам часто работают с клиентами. После этого провели новое обучение, после которого робот смог взять на себя уже около 40-50% вопросов.

Настроили отображение статуса заказа. Мы хотели сделать так, чтобы робот отображал статус заказа, а пользователь видел, какая логистическая компания занимается перевозкой, какой статус заказа, оплаты и т.д. Для этого настроили связь чат-бота с базой данных магазина.

Теперь клиенты Aitech могут ввести в чат-бот номер заказа и сразу получить информацию о нем без необходимости звонить в поддержку

Работает это так: пользователь вводит номер заказа, а чат-бот отправляет запрос в базу данных интернет-магазина, получает массив данных о заказе и преобразует его в короткое сообщение со всей основной информацией и отправляет пользователю.

За счет работы на базе языковой модели пользователи могут задавать вопросы в любой форме — обученный чат-бот все равно их поймет и выдаст релевантный ответ

Сделали небольшие доработки для автоматизации

Помимо настройки чат-бота взяли на себя задачи по упрощению работы сотрудников:

Назначение диалогов на операторов. Чат-бот направляет клиента на конкретного оператора, но может быть такое, что оператор начал диалог, а клиент долго долго не отвечал или написал только на следующий день. В это время сотрудник может быть на обеде или не работать в этот день, тогда с клиентом работает другой оператор. Он мог назначить диалог на себя самостоятельно, но чтобы лишний раз не нажимать на кнопку, мы добавили автоматическое назначение.

Отправление сообщений по диалогу в бухгалтерию. Для составления некоторых документов бухгалтеру нужны были сообщения от клиентов, которые поступали на общую электронную почту. Чтобы не приходилось отправлять диалоги вручную, мы настроили автоматическую передачу сообщений на почту бухгалтера.

Результаты

Сроки запуска — 5 дней. Через 5 дней после старта проекта Aitech получил готовое решение, которое сразу стало приносить ценность, а через месяц мы доработали его, чтобы чат-бот взял на себя больше работы.

Объем обращений, который на себя взял чат-бот — 50%. Около половины вопросов клиентов чат-бот берет на себя, а это около 15 обращений в день или 450 в месяц. Если оценивать по времени, то раньше на работу с обращениям у операторов уходило около шести часов в день, а сейчас около трех.

Стало проще взаимодействовать с клиентами. За 10 месяцев в личном кабинете компании появилось 14 900 диалогов — операторы в любой момент могут перейти в каждый из них, посмотреть его историю и быстрее дать пользователю релевантный ответ.

Клиент остался доволен решением и продолжает его использовать, а в дальнейшем мы расширим его функционал.

Планы на будущее

В ближайшее время мы подключим к сайту Авито и ВКонтакте — когда пользователи будут задавать там вопросы, операторы будут видеть обращения со всех источников в одном окне и либо отвечать на них самостоятельно, либо использовать помощника с искусственным интеллектом. Помощник будет генерировать ответы, а пользователь сможет отправить их в один клик или слегка подкорректировать при необходимости.