Клиентский сервис в условиях жесткой рыночной конкуренции, борьбы за потребителя и дефицита кадров приобретает новое значение в самых разных отраслях экономики и становится неотъемлемой частью любого серьезного бизнеса. Развитие цифровых технологий делает подобные решения доступными не только для крупных компаний, но и для малых и средних предприятий. По мнению экспертов, уже через два-три года практика обслуживания клиентов в России кардинально изменится. Пока же компании пробуют те или иные технологические решения в области клиентского сервиса, но не всегда этот опыт оказывается удачным. Какие цифровые технологии клиентского сервиса уже хорошо себя зарекомендовали, насколько они эффективны для бизнеса и смогут ли они полностью заменить человека — обсудили участники круглого стола «Клиентский сервис и технологии: нечеловеческие возможности», организованного РБК Петербург и ИМИСП в рамках проекта Customer eXperience Award.
Поговорите с ботом
Редкая компания сегодня не пробовала внедрить в свою деятельность решения на базе искусственного интеллекта, в том числе и в сферу обслуживания клиентов. Самым распространенным сервисом, которым пользуются практически все организации, на данный момент являются чат-боты. Они помогают компаниям снизить потребности в найме нового персонала, что чрезвычайно актуально в условиях дефицитного рынка труда, и повышают скорость обслуживания клиентов. Однако, подчеркнули участники дискуссии, на практике оказывается, что не все вопросы, с которыми клиенты обращаются в службы поддержки, можно решить через чат-боты.
«Важно добиться того, чтобы клиент решал свой вопрос, причем делал это максимально комфортно для себя. И если он не может этого сделать через чат-бот, то его следует «отправить» на консультацию к оператору-человеку», — говорит специалист по внедрению ИИ-решений для поддержки клиентов СДЭК Александр Зиновьев.
Решение простых вопросов клиента можно осуществлять через чат-бот, а в сложных, конфликтных ситуациях, а также, если для разрешения проблемы клиенту и компании требуется совершить много последовательных действий, «вести» человека должен человек, согласен руководитель бизнес-партнеров клиентского сервиса «Авито» Александр Юрьев. В целом же, констатировали участники круглого стола, на данный момент компании автоматизируют с помощью чат-ботов от 30 до 50% всего объема клиентского сервиса в зависимости от ее сферы деятельности или бизнес-направления, все остальные проблемы клиентов решают все же «человеческие» сотрудники.
От простого к сложному
Причинами такой популярности чат-ботов служат их простота и доступность как для компаний, так и для клиентов. «На рынке есть много готовых и относительно недорогих решений. Платишь некую сумму, загружаешь свою историю диалогов и получаешь результат. Это можно сделать за пару недель, это доступно, и любая компания может себе это сейчас позволить», — рассуждает директор по развитию клиентского опыта «Единого ЦУПИС» Ольга Беспалова.
«Сейчас вокруг нейросетей много хайпа, и поэтому есть путаница в понятиях. Чат-бот нельзя назвать технологией ИИ. Это оцифрованные ответы на популярные вопросы, упакованные в компактный и привычный пользователю интерфейс, в чат. Клиент умеет этим пользоваться, ему понятно, что нужно делать. Он задает вопрос — машина отвечает, все это упрощает жизнь», — отмечает руководитель сервиса организации ремонта Ugol Кирилл Тимофеев.
Между тем, говорят участники круглого стола, несмотря на повсеместное использование чат-ботов, на стадию активного внедрения и применения более сложных технологий на базе искусственного интеллекта компании еще не вышли. «Редко кто сегодня не пробовал использовать ИИ в своей работе, и большинство идет по пути изучения возможностей чат-ботов, но это далеко не все возможности ИИ. И, кажется, у нас будет очень интересное будущее, так как возможных сценариев невероятное количество, и мы наблюдаем отличную конкуренцию бизнесов, которые принесут пользу клиентам в первую очередь», — считает вице-президент отделения PMI, эксперт в области проектного управления и ИИ-сервисов Иван Алексеев.
«При этом многие из тех, кто уже попробовал чат-боты, отказался от них не потому, что они плохо работают, а потому что клиенты раздражаются, когда говорят с ботом. И если такой простой и дешевый инструмент раздражает пользователей, то чтобы настроить искусственный интеллект, получать от него пользу и приносить ее клиентам, нужно вкладывать значительные ресурсы», — замечает руководитель Службы Заботы платформы управления интернет-рекламой eLama Анастасия Богданова.
«Мы говорим «искусственный интеллект», но, если быть честными, это все равно не интеллект. Это предобученная машина. Если углубиться в содержание понятия «интеллект», то мы коснемся таких сфер, как эмоции, сенсорика, психология, даже окружающая среда. Все это ИИ или чат-боты считать не могут», — уточняет Кирилл Тимофеев.
На данной стадии искусственный интеллект еще недостаточно развит для использования внутри закрытого контура компании, и зачастую совершает ошибки, указывает директор по клиентскому сервису Пивоваренной компании «Балтика» Иван Канаев. Причина этого, по его словам, в пока еще небольшом массиве данных, собранных в каждой конкретной компании, на которых машина может обучаться. «Чем больше данных, тем лучше ИИ будет учиться, и тем точнее будут становиться его рекомендации и ответы. Как один из вариантов, отраслевые «учебные данные» могли бы существенно ускорить внедрение. Однако это дело будущего, а пока ошибки искусственного интеллекта его дискредитируют», — говорит Иван Канаев.
Малое проникновение инструментов клиентского сервиса, основанных на технологии искусственного интеллекта, эксперты объясняют как неготовностью к их использованию со стороны пользователей, так и неадаптированностью самих решений к потребностям бизнеса. «В случае внедрения действительно интеллектуальных технологий, позволяющих автоматизировать нестандартные процессы внутри компании — а они везде индивидуальны, — руководителям стоит понимать, что это требует больших затрат и несет серьезные риски», — полагает Ольга Беспалова.
«Основным препятствием на пути внедрения технологий искусственного интеллекта является необходимость изменения устоявшихся процессов. Это, в свою очередь, может потребовать трансформационных изменений внутри компании, вплоть до возможного изменения самой бизнес-модели», — согласен директор по клиентскому опыту VK Роман Кананыхин.
Разочаровывающий интеллект
Внедряя «умные» технологии и инструменты, руководитель должен быть готов реагировать на те данные, которые выдает искусственный интеллект, рассказывает руководитель направления «Умный город» дирекции информационных систем «Ситроникс КТ» Анастасия Ершова.
«Мы установили систему «Умный город» в одном из районов Ленобласти, и глава местного комитета по ЖКХ в режиме онлайн мог видеть, что происходит с освещением, уборкой снега, состоянием дорожного полотна, пробками на подведомственной территории. Пришлось перестраивать уже налаженные механизмы действия всех коммунальных служб, что потребовало определенных усилий и времени», — вспоминает Анастасия Ершова.
Серьезным фактором, сдерживающим проникновение цифровых технологий, является и сопротивление новшествам со стороны менеджеров среднего звена, добавляет Иван Алексеев. «Когда мы говорим про автоматизацию процессов в компании, результатом часто мы ждем повышение эффективности труда. И у этого результата есть свои выгодополучатели, при этом есть и те, кто этому не рад. Это менеджеры среднего звена, которые ситуацию видят как необходимость делать больше с теми же ресурсами, либо столько же, но с меньшими. Любая автоматизация — это изменение, управлять такими изменениями надо соответствующим образом», — поясняет Иван Алексеев.
Зачастую сотрудники не понимают, как использовать данные и аналитику, выдаваемые искусственным интеллектом, добавляет Иван Канаев. «Умная технология, умный сервис каждый день выдает какие-нибудь отчеты. И что с ними делать, если все процессы в компании построены так, что на каждый цикл согласований уходит неделя, месяц? В итоге результаты работы искусственного интеллекта оказываются не нужными, и кажется, что компания провела автоматизацию ради самой автоматизации, потому что результатами этого процесса пользоваться невозможно», — поясняет Иван Канаев. Для того, чтобы технологии действительно приносили пользу, необходимо еще до их внедрения понимать, какой эффект они окажут на все процессы и цепочки клиентского сервиса и какие регламенты оказания услуги, возможно, придется менять, уверен топ-менеджер.
Большинство компаний, пытавшихся внедрить инструменты и технологии искусственного интеллекта в клиентский сервис, разочарованы в них потому, что не получают результат сразу или получают не то, что ожидали, отмечает Анастасия Богданова.
«Однако поскольку технологии на основе искусственного интеллекта очень дорогие, их нельзя просто внедрить, попробовать и отказаться. Они требуют понимания, зачем этот инструмент нужен и что с его помощью мы хотим улучшить, а еще долгих согласований, в том числе утверждения больших бюджетов, и хорошей экспертизы, чтобы качественно внедрить и настроить технологию. Последнее — экспертиза — критично важна для того, чтобы тест не провалился, и заказчик не потерял деньги», — поясняет Анастасия Богданова.
Все для счастья
Логичное направление развития цифровых инструментов клиентского сервиса лежит в области предугадывания запросов клиентов и предотвращения появления у них проблем, полагают участники дискуссии. «Счастье — это предиктивность. С точки зрения технологии — возможность заранее предугадывать запрос и помогать. При этом делать это эмпатично, чего технологии пока не умеют», — говорит Александр Юрьев.
Для каждой отрасли это развитие будет иметь свой специфический характер. «Например, для нашего бизнеса актуальным является интеграция чат-ботов с базами данных клиентов — это позволит сократить время разрешения сложных ситуаций и внедрить проактивный подход к обслуживанию клиентов», — говорит Ольга Беспалова.
Отрасль строительства и ремонта ждет от искусственного интеллекта точного распознавания запроса клиента. «Сейчас наша программа может точно рассчитать стоимость ремонта квартиры, но для этого клиенту нужно самостоятельно проставлять опции. Все, что клиент хочет, мы уже умеем. Но зачастую он сам не знает, что хочет, не знает, как называются те или иные решения. Мы можем дать подсказки, прописать долгие пояснения текстом — но это усложнит задачу. Поэтому нужен интерпретатор с пользовательского языка на профессиональный. Чтобы клиент мог рассказать о своем запросе, а машина правильно поняла нативный язык, выбрала нужные клиенту работы и рассчитала смету в один клик», — говорит Кирилл Тимофеев.
Сфера гостеприимства нуждается в интеграторах, способных обрабатывать большой объем информации, поступающей из каналов продаж, социальных сетей, системы PMS и т.д., и сочетать ее с накопленной информацией об индивидуальных потребностях и предпочтениях гостей — не просто бронировать номер, но и предлагать нужные услуги, считает генеральный директор Vezhan Hospitality Евгения Вежан.
Компетенций существующей рекомендательной системы в туризме не хватает, согласна Анастасия Ершова. «Хотелось бы, чтобы некий помощник выдавал индивидуальные рекомендации по проведению досуга в городе посещения, например, по ресторанам, культурным мероприятиям», — поясняет она.
Искусственный интеллект мог бы также помогать персоналу гостиниц совершенствовать коммуникации с клиентом. «Например, обрабатывать и анализировать диалоги персонала с гостями с точки зрения эмоций, давать рекомендации. Это позволит увеличить уровень удовлетворенности клиентов и снизит уровень стресса у сотрудников», — уверена Евгения Вежан.
Важную роль в развитии инструментов искусственного интеллекта в клиентском сервисе играет готовность самих клиентов к взаимодействию с машинным разумом, подчеркивает Александр Зиновьев. «У нас есть определенная доля клиентов, которые, получив информацию от тех же ботов в поддержке, обращаются с тем же вопросом к оператору-человеку. Для них важно услышать то же самое, но от человека, это психологический фактор», — рассказывает он. По мнению Александра Зиновьева, причина этого заключается не в уровне развития технологии, а в доверии пользователей к этим технологиям. «Эту проблему решит только время», — полагает он.
Активное внедрение инструментов клиентского сервиса на основе искусственного интеллекта можно ожидать лишь через несколько лет. Это станет возможным, когда сами технологии станут более доступными по цене и проще в плане внедрения и интеграции с уже существующими решениями и системами в компаниях. Помимо технологической готовности компании важно учитывать организационную адаптивность к изменениям, полагает Роман Кананыхин.
