Время чтения: 12 минут
Светлана Захарова
О чем грустят компании: горькая, но полезная правда о внедрении ботов в бизнес
Когда на рынке только появились первые чат-боты, бизнесу сулили золотые горы, которые принесет экономия на клиентских коммуникациях. Вот и Juniper Research предсказывают, что к 2023 году боты будут экономить только банковскому сектору, здравоохранению и ритейлу по всему миру до $11 млрд в год. Но будем честными: увидеть профит в деньгах до сих пор удается далеко не всем, хотя сами боты становятся всё совершеннее, доступнее и действительно интеллектуальнее.
На чем все-таки спотыкается бизнес в погоне за искусственным интеллектом? Как рассчитать инвестиции и силы на проект? В общем, как оказаться среди тех, кто экономит (и даже зарабатывает) с помощью разговорного AI? Проливаем свет на тёмную сторону внедрения ботов.
Не понимаем, зачем нам это нужно
Часто клиенты возлагают на внедрение разговорного AI слишком много надежд. Компании обращаются за разработкой бота с амбициозными целями вроде: «Хочу разогнать весь отдел продаж – пусть бот продает». Но бот не закроет дыру в стратегии или в маркетинге, не сделает так, что на вас вдруг посыпятся клиенты и деньги. Бот – это инструмент, который нужно сначала создать, затем правильно использовать и постоянно развивать. Загвоздка в том, что бизнес не знает, что хочет от него получить.
SMB сложно определиться с целью внедрения бота – слишком много вариантов: первичная консультация, оформление доставки, подтверждение заказа, сбор лидов и т. д. Крупные компании, напротив, сразу ищут гэп в расходах и стараются его закрыть. И первым делом разговорный AI появляется в контакт-центре: там всегда есть, что оптимизировать, да и метрики давно изучены. Но оптимизация сама по себе – это не цель. Перед тем, как идти к вендору за ботом (либо перед тем, как взяться за разработку самостоятельно), нужно понять, чего именно вы хотите добиться.
Повысить скорость и качество обслуживания, снизить расходы на содержание контакт-центра, повысить эффективность работы операторов? Окей, но могут быть и другие цели. Например, можно масштабировать бизнес, увеличивая с помощью бота пропускную способность контакт-центра. Или добиться персонализации общения с клиентом за счет омниканальности и использования ботом клиентских данных.
Кроме того, российский бизнес пока рассматривает ботов исключительно как способ экономии, а не заработка или выхода на новую аудиторию. Хотя толковый маркетинговый навык для голосового ассистента способен принести чистую прибыль.
Вдохновляющий кейс в начале прошлого года продемонстрировал Nike: во время трансляции одного из матчей NBA телекомментатор Эрни Джонсон сообщил, что прямо сейчас, пока идет игра, зрители могут заказать пару кроссовок Nike из лимитированной коллекции, просто попросив Google Assistant. Кроссовки стоили $350, за шесть минут их забронировали 15 тысяч человек.
Не обязательно действовать сразу с таким размахом – на увеличение продаж сработает и разговорная игра для голосового ассистента, в конце которой пользователь получает скидку на товар вашего бренда.
Путаем прибыль и эффективность
Сокращение затрат на содержание того же контактного центра легко рассчитать, исходя из OPEX (operating expense, операционные издержки) — это аренда помещения и оборудования, зарплата и обучение сотрудников и прочие расходы, которые компания тратит в том числе на ежедневное обслуживание своих клиентов. На другой чаше весов – вложения и трудозатраты на создание бота, количество запросов, которое обычно обрабатывается сотрудниками, и трафик, который сможет обрабатывать бот. Берете и сравниваете.
Эффективность же – это более сложная история, она, скорее, про service level и уровень клиентского счастья. Вы пишете в чат с банком, что вам нужно перевыпустить кредитку, и бот посылает вас в отделение – ведь операция требует личного присутствия. Эффективно ли он сработал? С точки зрения автоматизации – да. Он распознал запрос, верно определил тематику и дал ответ, который заложен в сценарий. Но с позиции клиента – о какой эффективности идет речь? На показатели эффективности бота влияют объективные факторы: наличие операторов (может ли бот в принципе кому-то передать сложный запрос), регулярное обновление датасета, тематики, за которые бот отвечает. На основе этих факторов и корректируется service level.
Странно ожидать, что после внедрения бота, а точнее лишь от его внедрения, ваша прибыль внезапно подскочит. Внедряя бота, нужно смотреть на все бизнес-процессы в совокупности. Если бот сообщил вам о новой услуге Smart TV, предложил ее попробовать и подключил, то его влияние на прибыль понятно. Но если цикл сделки длится три-четыре месяца, то, чтобы знать, причем тут бот, нужно хорошо понимать свой цикл продаж, апсейла и клиентской поддержки. Нельзя винить бота в уходе клиента, если он справился и дал консультацию, но клиент столкнулся с плохой доставкой, обслуживанием, испорченным товаром. Бот – только часть команды.
Не думаем на опережение
Внедрение бота – это полноценный ИТ-проект с планированием минимум на несколько месяцев вперед. Если бота не тюнить, через полгода автоматизация может скатиться до нуля. Да, алгоритмы машинного обучения работают, но полностью на саморазвитие бота рассчитывать не стоит. А тюнинг неизбежен: в любой развивающейся компании появляются новые продукты и услуги, изменяются названия товаров и целевая аудитория, расширяется региональная сетка, а значит дополняются, меняются, исчезают и появляются тематики для бота – и это процесс, который может остановиться только вместе с бизнесом.
Судьбу бота нужно планировать и в контексте развития ИТ-инфраструктуры. Если сегодня компания использует одну CRM, а через полгода планирует перейти на другую или внедрить биллинг, этот момент тоже нужно продумать заранее. Ведь бота придется перенастроить, интегрировать с новой платформой, создать API.
Из чего складывается стоимость бота
1. Трафик и количество тематик.
Они тесно связаны и со стоимостью разработки бота, и с его окупаемостью, потому влияют на уровень автоматизации. На маленьком объеме обращений динамика прослеживается хуже. Предположим, из 7 000 запросов в месяц бот закрывает 20%, а стоит его разработка 500 тысяч – потому что строится на множестве тематик. Такой проект просто не будет рентабельным.
Пример. У агентства по проведению праздников за простой, казалось бы, тематикой «Организация события» будет стоять развесистое дерево сценария – детские праздники/свадьбы/юбилеи (а значит и очень разная аудитория), бонусы и скидки, партнеры по площадкам и кейтерингу, декор, развлечения и дополнительные услуги. Чем масштабнее сценарий – тем больше он потребует ресурсов.
? В каждой отрасли есть тематики, которые вообще не стоит отдавать боту. Это случаи, когда требуются эмпатия (например, в страховании при наступлении страхового случая) или аутентификация клиента, отработка возражений и негатива.
2. Логи.
Чтобы создать и затем обучать бота, нужны диалоги с клиентами – датасет, сформированный на основе истории общения в чатах, почте, телефонных разговоров. Без данных бот учится либо плохо, либо очень долго. Если у компании заготовлены скрипты или шаблоны – отлично. Если нет, придется потратить на это ресурсы, свои или вендорские. Заказчикам, у которых нет датасета, мы рекомендуем поставить чат с клиентами, чтобы накопить логи и уже на их основе создавать бота. Причем логи должны быть привязаны к целям проекта: иногда нам дают логи технической поддержки, чтобы по ним автоматизировать продажи.
3. Каналы.
Чат-виджет на сайте, соцсети, телеграм, WhatsApp, почта, голосовой канал – сегодня внедрить бота можно куда угодно. Некоторые платформы позволяют подключать одного бота сразу к нескольким каналам: вы можете создать сценарий для телеграма, обкатать его на клиентах, а затем с минимальными трудозатратами подключить к чату ВКонтакте. Однако нужно учитывать, что у каждой платформы есть свои технические ограничения и свои концептуальные возможности. Так, адаптация телеграм-бота под «Алису», скорее всего, потребует переосмысления UX-сценария, подбора дополнительных материалов, проверку новых гипотез.
У голосовых каналов подвохов больше. Качество телефонного бота зависит не только от NLU-движка, но и от ASR (automatic speech recognition, распознавание речи) – то есть нужна хорошая транскрибация речи из голоса в текст, чтобы бот верно понимал клиента. Если ASR-система распознает плохо, то на вход боту попадает всякий хлам, с которым он попросту не справится.
? У компаний часто возникает желание получить выхлоп от бота в канале, который никогда ранее не продвигался (а то и вовсе не существовал). Подумайте, как вы будете нагонять в этот канал трафик, кто будет вашей аудиторией. И помните, что новый канал увеличивает количество обращений, расширяет аудиторию, но не снижает общую нагрузку.
4. Требования SLA.
Это service level agreement, соглашение об уровне обслуживания. По сути, речь о глубине и масштабе технической поддержки со стороны поставщика решения. Расширенный SLA, например, подразумевает, что клиент платит дополнительно за возможность позвонить вендору в любое время дня и ночи, чтобы решить проблему.
5. Количество и сложность интеграций с ИТ-системами.
Без логов бот может показать низкий процент автоматизации. Наличие логов повышает ее до 60-70%. А если бот интегрирован с внутренними системами (например, биллинг, CRM) и базами данных, на которых он сможет учиться, можно ожидать автоматизацию на уровне 80% и выше. Нужно заранее подумать, какие системы вы используете при работе с клиентами сейчас, есть ли к ним доступ и насколько легко его организовать.
Большинство продуктов позволяют взаимодействовать с внешними системами через HTTP-вызовы, но для сложных кейсов (например, при интеграции с той же CRM), может потребоваться поддержка конкретного решения со стороны платформы.
6. ИТ-решение для создания бота.
Стоимость продуктов для разработки ботов по рынку очень сильно варьируется, как отличаются и их возможности: от кастомизации и доступа к аналитике до серьезных бизнес-преимуществ вроде технологий понимания естественного языка и сохранения контекста диалога, распознавания и синтеза речи, машинного обучения и нейросетевых алгоритмов.
Малый бизнес может использовать более экономичные и не требующие навыков программирования решения вроде конструкторов ботов. Даже в этой категории на рынке есть вполне серьезные решения: некоторые конструкторы имеют встроенные NLU-алгоритмы, чтобы бот понимал живой язык и контекст вопросов, позволяют регулировать трафик, поддерживают интеграцию с CRM, биллингом или другими сервисами. Цена на NLU-продукт для SMB в среднем начинается от 5000 в месяц.
? При выборе решения обязательно проговаривайте возможность планового обновления. Чтобы, выйдя в плюс, не обнаружить, что ваша платформа морально устарела и нужно снова тратить деньги, чтобы не скатиться к тому, с чего начинали. У продуктов постоянно появляется новая функциональность, развивается аналитика, улучшается качество движка NLU, добавляются метрики, классификаторы, API для интеграции со сторонними платформами и подключения ботов в новые каналы (например, еще недавно в платформах не работал WhatsApp, потому что мессенджер не предоставлял открытых API). И конечно, лучше удостовериться, что у вас будет доступ к этим благам по мере развития продукта.
7. On-prem или Cloud.
Желание развернуть бота в своей ИТ-инфраструктуре отражается на стоимости проекта, но при этом положительно влияет на эффективность бота и возможности его масштабировать.
К чему морально готовиться на старте
Вы не сделаете хорошего бота за месяц
Для крупных компаний полгода на разработку и внедрение бота – это норма. Часто клиенты второпях хотят избежать приемо-сдаточных испытаний, хотя именно на этом этапе может выясниться, что вам нужен новый контент, новая гипотеза или вообще новая идея. Первые бизнес-навыки для «Алисы» проходили через 3-5 фокус-групп, прежде чем оказаться в открытом каталоге голосового ассистента. И мы знаем случаи, когда после таких испытаний навыки переписывались почти полностью.
После выхода бота в продакшн выдохнуть тоже не получится. Я бы закладывала два-три месяца на тюнинг бота и его обкатку на свежем материале. Обучаться на логах хорошо, но боту все равно придется столкнуться с чем-то новеньким. А вам – наблюдать за ним, смотреть, что идет по плану, а что нет, читать диалоги.
Вам может понадобиться пилот
Пилотный проект необходим, если есть сомнения, нужен ли вам бот как таковой, сможете ли вы его адаптировать под свои бизнес-процессы и тематики. И особенно – если вы не знаете, какое же из представленных на рынке решений выбрать, или хотите проверить, соответствуют ли маркетинговые обещания вендоров реальности.
Кстати, для вендоров пилотные проекты – это боль, потому что заказчики не хотят тратить деньги и силы на подготовку пилота, а потом разочаровываются в возможностях бота. Рассчитывая на то, что пилот будет бесплатным или сильно дешевле, чем полноценная реализация, бизнес может устанавливать на пилоте такие же KPI, как для полномасштабного проекта.
? Нужно четко понимать, в чем разница между пилотом и промышленной эксплуатацией. Будете ли вы закрывать все свои тематики, будут ли уже во время пилота нужны интеграции с другими ИТ-системами, «скормите» ли вы боту какие-то логи диалогов или пока нет, какова будет длительность пилота и на какой трафик он рассчитан, во всех ли каналах вы будете его использовать, кто вас будет поддерживать – вендор или ваши сотрудники? Все это влияет на стоимость самого пилота, но он же страхует вас от дорогостоящих ошибок, позволяет развить свою экспертизу.
Вам потребуется поддержка коллег
Очень важно определиться, кто будет заниматься созданием и внедрением бота. И тут я говорю не о выборе подрядчика, а о вашей собственной команде. За чат-ботом всегда стоят люди – проектные менеджеры, которые отвечают за цели и KPI, лингвисты, которые работают над созданием диалогов и сценариев, программисты, которые отвечают за реализацию. И все вместе они работают над тем, чтобы проект был в конечном итоге полезен для клиентов.
Если это актуально для вашего бизнеса, лучше с самого начала поставить в известность службу безопасности. Согласовать внедрение с отделом маркетинга, особенно, если вы планируете задействовать бота в новых каналах коммуникации. К его появлению должны быть готовы и сотрудники клиентских служб, которые будут работать с ним в связке (порой это требует пересмотра бизнес-процессов и KPI специалистов).
Вам придется ближе узнать свою аудиторию
Кто будет общаться с вашим ботом в том или ином канале? VIP или массовые клиенты? Какого пола и возраста? Как они привыкли общаться с вашим брендом? Нужно понимать, что за целевая аудитория обращается в тот канал, где работает бот, чтобы уже на этапе его разработки подобрать правильный ответ и учитывать стиль общения.
Удостоверьтесь, что ваша аудитория вообще готова к взаимодействию с искусственным интеллектом. О том, что обслуживание ведется роботом, этичнее предупреждать, тогда у клиента не возникнет ощущение, что его обманывают или что у компании нет на него времени. К тому же, исследования показывают, что с ботом люди общаются снисходительнее. И это можно использовать.
Вы не получите профит в день запуска
Внедрение бота имеет накопительный эффект. KPI могут снизиться на фоне роста обращений, даже если бот будет закрывать большой процент частотных запросов: без бота у вас было 10 тысяч обращений, а с ботом, который не спит и работает 24/7, стало 50 тысяч.
Но при постоянном дообучении бота, при интеграции его с CRM и биллинговыми системами процент автоматизации будет расти. Вы запустили бота, и он закрыл 30% обращений? Отлично, теперь можно увеличить этот процент. Разбирать catch-all (нераспознанные ботом фразы), расширять датасет, развивать интеграции.
? При этом лучше действовать по системе MVP (minimum viable product, минимально жизнеспособный продукт), когда вы получаете фидбэк от пользователей и не тратите силы на то, что им не нужно. Идите небольшими шажками, закрывая все больше тематик, постепенно усложняя сценарий новыми данными, подключая и обучая операторов.
Морали не будет. Если у вас есть каналы коммуникации, рано или поздно вы решитесь их автоматизировать. Подойдя к задаче подготовленным, вы сможете добиться результата намного быстрее. И будете этим результатом на самом деле довольны.
Статья была впервые опубликована на IncRussia в декабре 2019 г.