Как научить чат-бота подбирать индивидуальные предложения для клиентов и находить самые дешевые билеты
История о том, как с помощью чат-бота в Tutu.ru решили автоматизировать поиск билетов на поезда, самолеты и автобусы. В кейсе — NLU-сервис, интеграция с сервисом онлайн-консультирования и два встроенных API.
Идея проекта
При наличии удобного интерфейса для поиска билетов на сайте и в мобильном приложении многие пользователи Tutu.ru предпочитали узнавать о расписании и наличии мест в формате диалога. Как показала аналитика, 20% всех чатов составляли вопросы по расписанию движения поездов, электричек, самолетов и автобусов и наличию свободных мест. Операторы тратили значительную часть рабочего времени на поддержку по таким вопросам и для удобства использовали шаблоны. Это навело на мысль максимально упростить общение с пользователями и сделать это с помощью чат-бота.
За счет проекта в Tutu.ru хотели помочь пользователям быстрее находить нужную информацию, ускорить обработку запросов в моменты пиковых нагрузок, таких как сезон отпусков и время открытия границ, а также освободить операторов от рутинной работы и тем самым повысить их KPI.
Этапы разработки
Разработку вели поэтапно. MVP-версия проекта автоматизировала поиск по поездам, в дальнейшем функционал бота расширили и включили в него поиск авиабилетов и билетов на автобус.
Для написания сценария команда системного интегратора «Юнистар», партнера Just AI, проанализировала логи диалогов, связанных с поиском билетов. Нужно было найти часто встречающиеся формулировки, чтобы понимать, какие сущности (последовательности слов, объединенных некоторым смыслом или правилом) использовать и по каким словам составить паттерны (правила, описывающие ключевые слова и выражения). NLU-ядро CAILA в платформе JAICP, на которой велась разработка, позволило научить чат-бота понимать естественную речь клиентов.
В экосистему бота встроены два API. Первое при отправки локации выводит ближайшие аэропорты и вокзалы и их коды, второе используется для прямого подключения бота к внутренней системе поиска билетов на сайте Tutu.ru в режиме реального времени. Поиск учитывает место отправления и прибытия, нужные даты и дополнительные параметры, такие как категория билета (купе или плацкарта), билет в один конец или туда-обратно. Так как доступных билетов как правило очень много, прокси-сервер помогает отфильтровывать предложения по релевантности и цене. В результате поиска генерируется ссылка, по которой пользователь может купить билет.
Чтобы бот имел возможность не только отвечать на запросы сам, но и при необходимости подключать операторов, для проекта разработали интеграцию с системой для онлайн-консультирования клиентов. Порядка 20% диалогов переводятся на операторов.
Все диалоги пользователей можно поделить на чаты с ботом, с ботом и оператором и только с оператором. Два последних варианта не всегда означают, что бот не справился с задачей: мы считаем, что сценарий прошел успешно, если запрос был корректно квалифицирован как нетиповой и переадресован на сотрудника поддержки. Мы постепенно улучшаем бота, но важнее показателя автоматизации для нас, чтобы клиент решил свою проблему
Наталья Коваленко, Product Owner, Tutu.ru
Бота внедрили во все популярные у пользователей каналы: мобильное приложение, личный кабинет и сайт Tutu.ru, а также Telegram, Viber и ВКонтакте. Основной трафик идет из приложения. Бот сам пишет первое сообщение, инициируя общение с пользователями. Кроме сценария поиска, он умеет уточнять статус заказов и передавать полученные данные оператору.
Результат
В среднем бот обрабатывает 80-90% запросов по сценарию поиска билетов и закрывает 50% диалогов. Если помощник не может решить вопрос под ключ, он задает дополнительные вопросы и подключает оператора. Сотрудники поддержки обрабатывают 10-20% запросов: сложные маршруты за рамками сценария или ситуации, в которых боту трудно понять собеседника, например, когда запрос сделан транслитом. Благодаря внедрению чат-бота нагрузку на операторов удалось снизить на 10%.