В нашей компании мы ежедневно сталкиваемся с задачами оптимизации бизнес-процессов с использованием передовых технологий. Одним из наиболее востребованных направлений является интеграция искусственного интеллекта в системы поддержки и обслуживания клиентов.

Использование виртуальных агентов (ботов) стало необходимым для оказания онлайн-помощи клиентам. Однако, несмотря на то, что на исследование, разработку и внедрение таких виртуальных агентов было потрачено много усилий, клиенты часто разочаровываются в взаимодействии с виртуальным агентом и вместо этого требуют человека. Особенно это касается уже устаревших технологий подобных ботов, которые действуют на базе жёсткой логики скриптов.

Сегодня мы хотели поделиться интересным исследованием, которое проливает свет на эту актуальную тему. Речь пойдет о гибридном подходе, сочетающем традиционное “человеческое” обслуживание и новейшие разработки в области ИИ. Давайте разберемся, что это такое и какие возможности открывает!

Группа исследователей из Израиля предложила модель обслуживания клиентов, где виртуальные агенты или нейро-сотрудники (чат-боты) работают в тесной связке с живыми операторами колл-центра.

В такой системе запросы клиентов поступают сначала на автоматизированную обработку – чат-бот пытается найти ответ в базе знаний и предоставить его максимально быстро.

• Типовые и простые вопросы обрабатываются полностью в автоматическом режиме.
• Если чат-бот не может подобрать адекватный ответ или чувствует, что клиент остался неудовлетворен, происходит плавная передача обращения живому оператору.

Такой комбинированный подход позволяет добиться лучших показателей обслуживания по сравнению с традиционной “полностью человеческой” или “полностью автоматизированной” системами.

Гибридная модель обладает целым рядом преимуществ с точки зрения оптимизации бизнеса:

• Снижение нагрузки на операторов – чат-бот берет на себя рутинные запросы
• Рост скорости обслуживания за счет моментальных ответов бота
• Экономия ресурсов – нужно меньше операторов на то же количество клиентов
• Улучшение имиджа компании – клиентам нравится быстрый и качественный сервис

При этом гибридная модель сохраняет главное преимущество “человеческого” подхода – способность разбираться в нестандартных ситуациях и учитывать эмоции клиента.

Об этом свидетельствуют и проведенные эксперименты.

Эксперимент 1: Оптимизация гибридной среды обслуживания

В первом эксперименте фокусировались на оптимизации параметров гибридной среды, чтобы обеспечить эффективное обслуживание большего числа клиентов при сокращении времени ожидания. Было промоделировано обслуживание 41 клиента, которые при затруднениях задавали вопросы специальному чат-боту. Если бот не мог ответить, вопрос перенаправлялся живому оператору. Провели моделирование сравнения трех условий: чисто человеческое обслуживание, где количество клиентов было варьировано, и гибридное обслуживание.

На Рисунке 1 представлены результаты этого сравнения. Мы сопоставили количество клиентов, обслуживаемых в гибридной среде, с уменьшенным временем ожидания на одного клиента, основываясь на различных значениях числа клиентов в чисто человеческой среде.

Результаты эксперимента подтвердили наше предположение: гибридная среда действительно позволяет оператору обслуживать больше клиентов при уменьшенном времени ожидания. Это предоставляет беспроигрышную ситуацию для обеих сторон – оператора и клиентов.

Эксперимент 2: Оценка эффективности гибридного обслуживания

Во втором эксперименте аналитики стремились более детально исследовать удовлетворенность клиентов в условиях гибридного обслуживания, где человек-оператор взаимодействует с Нейро-сотрудниками. Исходя из успешных результатов первого эксперимента, где продемонстрирована возможность создания эффективного виртуального агента, провели сравнение двух условий обслуживания.

В условии 1 имело место чисто человеческое обслуживание, где один оператор обслуживал 11 клиентов. В условии 2 реализовано гибридное обслуживание, где один оператор, поддерживаемый виртуальными агентами, обслуживал 18 клиентов.

В эксперименте участвовали 20 рекрутов в роли клиентов, которые в конце каждой сессии оценивали свою удовлетворенность услугами по трем категориям: Время ожидания, Качество обслуживания в целом и Качество информации, полученной от службы поддержки.

Результаты, представленные на Рисунке 2, показывают, что:

• Количество одновременно обслуживаемых клиентов было больше в Условии 1 (18 с агентом против 11 без агента).
• Среднее время ожидания человека-оператора оставалось одинаковым в обоих условиях (61,8 против 63,3 часов).
• Качество обслуживания было выше в условии 1: клиенты получали более быстрые ответы на свои вопросы (51,2 против 90,7), быстрее завершали этапы разговора и давали более высокие оценки удовлетворенности.

Эти результаты подчеркивают, что в гибридной среде оператор может эффективно обслуживать большее количество клиентов и поддерживать более высокое качество обслуживания.

Для создания подобного решения необходимо интегрировать разные ИИ-технологии и решить ряд технических задач:

Чат-бот:

• Распознавание естественного языка (NLP) – извлечение смысла из текстовых вопросов клиентов с помощью Большой Языковой Модели, вроде ChatGPT
• Поиск похожих вопросов в базе знаний
• Формирование ответов на основе найденных похожих вопросов и ответов
• Определение уверенности бота в правильности ответа

Передача управления:

• Определение необходимости передачи вопроса оператору
• Реализация плавной передачи контекста диалога от бота к оператору

Интеграция систем:

• Интеграция чат-бота с системой обработки обращений
• Синхронизация состояния диалогов между разными системами
• Отслеживание статистики для анализа и оптимизации

Масштабируемость:

• Архитектура и инфраструктура, масштабирующаяся при увеличении нагрузки
• Автоматическое развертывание новых экземпляров ботов и распределение нагрузки

Ключевым моментом является плавная передача управления от бота к человеку. Это сложная задача, особенно чтобы клиенту не приходилось повторять информацию.

В нашей компании работает команда опытных инженеров и аналитиков данных, хорошо знакомых как с бизнес-процессами, так и с передовыми технологиями в сфере ИИ.

Мы готовы предложить:

• Провести аудит системы обслуживания клиентов и наметить пути для оптимизации
• Реализовать гибридное (или полностью автоматическое) решение с применением NLP, ML и других технологий
• Интегрировать его с вашей CRM-системой и каналами взаимодействия
• Обучить ваших сотрудников эффективно работать в новом формате
• Проводить постоянную доработку и улучшение системы ИИ на ваших данных

Если вы заинтересованы в повышении качества обслуживания клиентов и оптимизации бизнеса – давайте обсудим возможности сотрудничества!