Время чтения: 13 минут
Екатерина Мошкина
AI-обзвоны в МегаФоне: 90 тыс. звонков за 3 дня, Оскар за сценарий и другие лайфхаки
Голосовыми роботами, которые понимают реплики собеседника и звучат, почти как люди, уже не никого не удивишь – ни бизнес, ни потребителей. В телефонном канале роботы все чаще отвечают за обработку входящих обращений, маркетинговые опросы, NPS и простые задачи вроде записи на прием к врачу. Но в продажи с помощью голосовых ботов пока мало кто верит, хотя на российском рынке уже появились best practice. В этом году МегаФон запустил голосового робота Вику, которая за 3 дня обзвонила 90 000 абонентов с конверсией, сопоставимой с конверсией живого оператора.
Первый проект по разговорному искусственному интеллекту в МегаФоне стартовал в 2014 году, когда у Siri еще не было русскоязычной версии, а до старта разработки голосового ассистента Алиса оставалось 2 года. В российских контактных центрах уже повсеместно использовался кнопочный IVR (Interactive Voice Response), но с появлением у бизнеса сложных продуктов сценарии обслуживания в IVR становились все более запутанными, а взаимодействие с IVR – неудобным. Поэтому в МегаФоне решили одновременно повысить качество обслуживания и обеспечить высокий уровень автоматизации принципиально иным способом.
Так начался переход от кнопочного IVR к полноценному виртуальному помощнику Елена, которая стала первым голосовым ассистентом в России, работающим на входящих звонках.
Первым этапом было создание именно голосового консультанта, который распознавал бы и маршрутизировал запросы от клиентов по веткам IVR. Так удалось собрать самые частотные вопросы и сделать взаимодействие клиента с компанией куда проще. И даже на тот момент, если Елену вдруг временно отключали, клиенты просили включить ее обратно. Хотя многие все еще не понимали, как сформулировать свой вопрос так, чтобы Елена его поняла, поэтому все равно попадали на оператора.
Кстати, в МегаФоне вспоминают, что правильно делать голосовые запросы людей учили в том числе рекламные ролики Google. Поисковик продвигал функцию «Окей, Гугл» на федеральных каналах, и зрители начали понимать, как общаться с искусственным интеллектом и как с помощью голоса быстрее получить ответ.
Андрей Коньшин, руководитель проекта по внедрению ИИ в МегаФоне: «Сегодня Елена ежедневно принимает около 300 тысяч обращений, и большая их часть не требует привлечения оператора – клиенты решают все свои вопросы с виртуальным помощником. Все происходит быстро, им не нужно ждать, когда освободится оператор или пока он найдет в учетных системах подходящий ответ.
Елена, в отличие от операторов, работает без выходных и перерыва на обед, и имеет мгновенный доступ ко всей нужной информации. Причем она не ограничивается только голосовым каналом, Елена встречает клиента в чате приложения «МегаФон» или на сайте, и даже в смс. Мы постоянно работаем над повышением качества сервиса, чтобы клиентам было комфортно общаться с виртуальным консультантом. Учитывая рост популярности голосовых ассистентов от Google, Apple, Amazon и Яндекса, общение с роботами становится привычным делом, а значит, у нашей Елены большое будущее».
Андрей Коньшин, руководитель проекта по внедрению ИИ в МегаФоне
Когда Елена научилась качественно обслуживать абонентов, в сценариях появились продажи прямо через голосовое меню – когда клиенту озвучивается описание услуги и дается возможность ее подключить, выбрав голосом действие 1 или 2. Практика показывает, что люди чаще принимают решение о подключении услуг, если это можно сделать голосом прямо во время звонка. Но несмотря на потенциал, продажи через Елену в таком виде развивать не стали. Это могло отвлечь развитие ассистента от основной цели – помочь клиенту решить вопрос, с которым он обратился.
Звонок из «песочницы»
Андрей Коньшин: «В 2018 году на волне интереса к голосовым ассистентам мы решили досконально изучить тему продаж с помощью разговорного искусственного интеллекта. Мне и самому часто звонили чьи-то роботы и предлагали разные услуги: металлический голос долго и нудно бубнил о том, что мне доступна бесплатная консультация врача, которая была мне вовсе не нужна. Я, как и многие, бросал трубку. Такие звонки не вызывали ничего, кроме раздражения.
Но мне стало любопытно, как можно переосмыслить технологию, соединить потребность клиента и удобство подключения, чтобы и впечатление, и эффект от звонка были совершенно другими. МегаФон как раз открыл свой tech-инкубатор – «Технологическую песочницу» для тестирования инновационных технологий, где можно быстро проверять гипотезы на небольших пилотных проектах. Мы пригласили наиболее заметных игроков рынка разговорного ИИ на конкурсной основе поработать с гипотезой – может ли компания успешно продавать услуги с помощью робота во время исходящих звонков».
Для нас участие в «Технологической песочнице» было одним из способов показать МегаФону свои технологии и сделать это без сложных тендерных процедур и прочей бюрократии. Все-таки это в каком-то смысле профессиональный вызов, ведь на момент, когда МегаФон к нам обратился, на рынке почти не было успешных проектов с продажами через голосовых роботов.
Умные обзвоны, а тем более для продаж, это довольно новая, даже экспериментальная сфера, где лучшие практики только формируются. Работа на таких масштабных проектах прокачивает и компетенции вендора, дает возможность посмотреть на свои решения и практику их применения под новым углом, получить быстрый и честный фидбэк. Поэтому было интересно проверять гипотезы фактически в прямом эфире. К тому же, в «Технологической песочнице» очень азартная атмосфера – всегда интересно соперничать за лучший результат.
Александр Мусанов, руководитель проекта в Just AI
Для начала МегаФон подготовил выборку абонентов: с помощью собственной big data компания анализирует профиль клиента, чтобы подобрать релевантное персональное предложение. Это дает возможность значительно повысить конверсию продаж, а также не беспокоить абонентов, которым та или иная услуга совершенно не подходит. Для пилотного проекта выбрали бесплатную услугу «Плати когда удобно» (возможность подключать кредитный лимит для услуг связи).
Андрей Коньшин: «На тот момент мы даже не понимали, как лучше продавать с помощью робота, да и возможно ли это вообще. Мы дали участникам инкубатора скрипт, по которому эту услугу продают сотрудники контактного центра, и предоставили записи тестовых диалогов, имитирующих разговоры с клиентами. Предполагалось, что если пилот покажет, что роботы могут продавать, то мы сразу начнем их массово использовать для продаж разных услуг. Но оказалось, что все не так просто».
На первом этапе из эксперимента выбыли вендоры, которые использовали синтез речи. Выяснилось, что в клиентском обслуживании, когда человек намерен решить свой вопрос, его не раздражает синтезированный голос, а вот в продажах все по-другому. Команда Just AI, разработчика технологий разговорного искусственного интеллекта, пришла к выводу, что для исходящего и продающего звонка нужен максимально естественный голос – не профессионального диктора с поставленной речью, а голос обычного человека.
Безупречная дикция хороша для рекламы и озвучки, а в личном телефонном разговоре клиенту комфортнее говорить с обычным человеком. Да, речь должна быть грамотной, дружелюбной, но звучать просто и понятно, с паузами, покашливаниями, свойственными живой беседе интонациями. Чтобы добиться такого «натурального» эффекта, мы пригласили для записи реплик не профессионального диктора, а обычного человека.
Александр Мусанов
Пилот охватил 2 000 абонентов из Москвы и показал неплохую конверсию по подключению услуги. Но этого результата для обкатки технологии было недостаточно, ведь понятно, что получить согласие на бесплатную опцию не так сложно. Тогда МегаФон решил проверить гипотезу на более сложных кейсах, которые требуют от абонентов согласия потратить реальные деньги. Для этого были выбраны услуги «Безлимитный интернет» с различным номиналом и «Обещанный платеж» с комиссией за подключение.
Александр Мусанов, руководитель проекта в Just AI
Оскар за лучший сценарий
Для начала нужно было создать правильный сценарий. Чтобы он был инициативный, располагающий к диалогу, нужно серьезно вложиться в работу с возражениями, учесть все возможные варианты развития беседы, сделать так, чтобы бот не повторялся и не заходил в тупик.
МегаФон передал нам свой скрипт обзвона по обеим услугам. Но нужно понимать, что даже операторы контакт-центра, как бы вы их ни контролировали, не следуют ему на 100%: они живые люди, они часто импровизируют.
Любой скрипт содержит ответы для отработки возражений, но всего, что в реальности могут сказать клиенты или операторы, в нем точно не будет. Оптимальный сценарий рождается при комплексном подходе: тут нужен и собственный опыт реальных холодных продаж, и обработка тысяч звонков. Причем, обработка ведется не только при помощи машинного обучения, но и вручную.
Могу сказать, что провальные звонки, звонки, во время которых операторы вели себя некорректно или ошибались, даже важнее, чем успешные. Они нужны, чтобы понимать, каких ошибок можно избежать, на какие эмоции можно вызвать человека, как звучит уточнение, а где уже начинается возражение, в какой момент диалога стоит убеждать, а когда – остановиться.
А помимо самого сценария, важны тональность, темп речи диктора и даже длительность реплики вплоть до секунд. Есть и региональные особенности: например, мы пришли к выводу, что в Москве нужна скорость речи повыше – здесь люди готовы тратить деньги, но не готовы ждать.
Александр Мусанов
На реализацию проекта с момента получения скриптов до обзвона абонентов ушло три недели. Just AI имитировали, слушали и разбирали звонки, создавали первичный вариант сценария в NLU-платформе, тестировали его на десятках своих сотрудников с помощью синтеза речи, потом записывали с диктором (на запись сценария ушло около 30 часов) и снова прогоняли по тестовой базе из сотрудников. После отработки обратной связи и финальных корректировок сценария робот, которую назвали Викторией, была готова к выходу на абонентов МегаФона. Она обзвонила 90 000 клиентов по всей России за 3 дня и добилась практически той же конверсии, что оператор.
Робот против человека?
Андрей Коньшин: «На отраслевых конференциях часто приводят доводы, что люди не хотят общаться с роботом и бросают трубку, как только понимают, что на том конце провода не человек. Действительно, когда у робота бесстрастный голос, искусственные интонации, когда он плохо распознает речь, общаться с ним – то еще удовольствие. Но сегодня это лишь вопрос качества исполнения.
К тому же на деле не так важно, позвонил вам робот или живой человек, гораздо важнее, что продукт, который предлагают, вам выгоден и интересен. В практике Вики были звонки, когда абоненты понимали, что общаются с роботом, напрямую задавая вопрос «а ты робот?», и все равно продолжали диалог и подключали услуги. У живого оператора есть бесспорно важные качества – он может испытывать эмпатию и импровизировать в ходе беседы, но это не всегда идет на пользу конечной цели – продать клиенту то, чем он будет пользоваться долгое время».
Ведь есть и другая сторона медали. Усталость сотрудника или, как мы ее называем, эмоциональная нестабильность, свойственная человеку, сказывается на результате звонка. Особенно это заметно в телефонных продажах. Даже самый эффективный продавец не может работать со 100% отдачей весь день. На настроение оператора в течение рабочего дня влияет масса факторов.
Часто после нескольких десятков неудачных звонков операторам становится труднее работать с возражениями. А представьте, когда собеседник оператора – не самый вежливый человек? Тут грамотно противостоять чужим эмоциям еще сложнее. и это нормально, ведь на том и другом конце провода – люди. Робот же эмоционально устойчив и всегда дружелюбен, его невозможно вывести из себя или огорчить – он работает с возражениями по сценарию, психологическая атмосфера беседы для него не важна.
Александр Мусанов
В скорости и охвате с роботами конкурировать невозможно. 90 тысяч звонков робот Вика совершила за 3 дня, хотя могла бы справиться и за 8-часовой рабочий день (а если нужно, то и быстрее). Дело лишь в том, что масштабные обзвоны лучше проводить поэтапно, параллельно отслеживая статистику и при необходимости корректируя сценарий: на каком этапе закончился звонок, после какой фразы, после какого возражения. На проекте МегаФона Just AI использовал систему онлайн-мониторинга, которая фиксирует параметры прохождения сценария, конверсии, технические характеристики телефонии – всего 17 показателей.
90 000 звонков бот провел за 3 дня. для сравнения – в среднем один оператор делает около 120 звонков в день, 600 в неделю, 2 400 в месяц. Значит, для обзвона 90 тысяч клиентов, причем только по одному проекту, потребовалось бы занять 40 человек на целый месяц.
Человеческий фактор негативно сказывается и на отработке скриптов. Операторам контакт-центра выдается скрипт, но следовать ему на 100% они не будут – даже два человека не говорят по скрипту одинаково. А на больших объемах становится все сложнее отследить, что именно в диалоге пошло не так, ведь по факту все диалоги будут разными. У одного человека плохо с интонированием или не слишком приятный голос, второй забудет сказать важную строчку скрипта, третий заменяет некоторые слова, потому что они ему просто не нравятся.
В случае с роботом у бизнеса больше контролируемых способов для экспериментов, больше возможностей понять, что в скрипте работает хорошо, а что плохо. Отследив, что абоненты задают много вопросов про стоимость услуги и после этого быстро заканчивают разговор, иногда достаточно изменить эту часть скрипта и тем самым повлиять на конверсию. При наличии ресурсов и времени можно довести робота практически до идеального баланса – когда он правильно отвечает на любой вопрос клиента, может разъяснить все нюансы продукта, соединяет это с потребностями клиента. и делает это с нужным градусом настойчивости, не перегибая палку.
Даже успешный кейс есть куда развивать. Например, можно научить бота лучше понимать, что происходит на стороне собеседника. Когда человеку неудобно отвечать на звонок, он не всегда говорит: «Извините, не могу говорить».
Иногда мы делимся подробностями: «Я в больнице», «Я в роуминге», «Я за рулем», «Я в метро». Если сценарий не предусматривает обработки таких реплик, робот будет настойчиво продолжать разговор, и скорее всего вы положите трубку.
Да и вообще, на том конце трубки может произойти любая непредсказуемая для бота ситуация. Например, трубку может взять ребенок. И если оператор по голосу определил бы, что это не взрослый, то роботу нужны соответствующие сигналы (например, слова «мама», «папа»). В общем, по мере анализа диалогов даже по одному проекту мы делаем открытия, которые позволят усовершенствовать бота, повысить качество продажи.
Александр Мусанов
Конечно, далеко не все кейсы продаж сейчас можно автоматизировать с помощью робота. Робот справится с продажей универсальных продуктов и услуг, которые не требуют специальных знаний: у человека не должно возникать слишком много вопросов о том, как работает продукт, в чем его преимущество, как с ним взаимодействовать. Чем больше дополнительных вопросов может задать собеседник, тем труднее будет роботу ответить. Например, нет смысла экспериментировать со сложными b2b-решениями и финансовыми услугами, дорогими товарами и сервисами, которые требуют от человека более взвешенного решения, времени на обдумывание или длительной коммуникации.
До 60% составила экономия МегаФона на услугах контакт-центра по этому проекту.
Андрей Коньшин: «Признаться, я поначалу не верил, что Вика сможет показать сопоставимую с живым оператором конверсию и уж тем более превзойти ее (что и произошло в некоторых кейсах). Мне казалось, что ключевым фактором в продажах является способность оператора к импровизации, но робот доказал, что грамотный скрипт, которому следуют беспрекословно, важнее.
Да, робот тоже допускает ошибки и может неверно отработать диалог с клиентом, но за счет более высокой экономической эффективности он все равно выигрывает. Инвестиции в подобный проект могут окупиться после первого же масштабного обзвона. Технология может принести большие деньги бизнесу, ведь всегда есть, что продавать и что оптимизировать и в лидогенерации, и в продажах.
98% составила конверсия бота от конверсии оператора.
Мы уже провели обзвоны по нескольким продуктам, а сейчас стартовало еще несколько проектов совместно с Just AI. В такой требующей экспериментов области не получится работать с подрядчиком по принципу «Выслал ТЗ, жду результат», требуется постоянно работать над усовершенствованием скрипта и поиском ошибок как на стороне подрядчика, так и на стороне заказчика. Тут важно работать в команде: вместе проверять гипотезы, вместе ошибаться, потому что на том конце провода – твой клиент. Хочется верить, что подобные технологии уже в ближайшем будущем избавят многих людей от рутинной и скучной работы и позволят им использовать свои силы и умения в куда более творческих и интересных задачах».