«Многие компании, пытавшиеся внедрить инструменты и технологии искусственного интеллекта в клиентский сервис, разочарованы в них потому, что не получают результата сразу или получают не то, что ожидали. Но 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 — экспертность, а еще опыт и компетенции — критично важны для того, чтобы тест не провалился, и заказчик не потерял деньги.
При этом многие из тех, кто уже попробовал чат-боты, отказался от них, и чаще всего потому, что клиенты раздражаются, когда говорят с ботом, из-за их некачественной проработки и, как следствие, плохих ответов. Так, по нашему опыту, в соцсетях около 90% пользователей предпочитают сразу обращаться за помощью к специалисту. В этом случае бизнесу не удается оптимизировать человеческие ресурсы и автоматизировать поддержку клиентов. И если такой простой и недорогой инструмент раздражает пользователей, то чтобы настроить искусственный интеллект, получать от него пользу и приносить ее клиентам, нужно вкладывать значительные ресурсы.
Сфер, где можно применять ИИ и другие технологии, очень много, но пока что это не те сферы, где нужно решать сложную проблему, и не те, где нужно проанализировать много информации. Не в смысле информации как массива данных, а сведений, которые относятся к конкретному вопросу клиента, где нужно, скажем, выбрать его статистику.
Если говорить о нашей работе — мы сервис для управления интернет-рекламой — мы не можем предметно ответить на вопрос, если не видим рекламную кампанию клиента. Например, чтобы реклама нашего клиента в Telegram Ads проходила модерацию с первого раза, мы зачастую смотрим его объявления, посадочные страницы и показываем, что нужно исправить. В результате 94% кампаний успешно проходят проверку рекламной системы.
Более того, на нашем крайне высококонкурентном рынке важен уровень экспертности поддержки и человечный подход. И поэтому мы не можем отказаться от «живых» экспертов в клиентском сервисе в пользу ИИ-технологий: они пока не умеют ни оказывать предметную помощь, ни предоставлять экспертную поддержку, ни соблюдать человечный подход.
В разное время мы использовали в работе разные технологии. У нас был чат-бот, который помогал получить в запросе пользователя сразу всю нужную информацию для его решения, без необходимости задавать уточняющие вопросы. Что важно, дополнительная информация отличалась в зависимости от запроса.
Сейчас мы используем речевую аналитику, чтобы сегментировать обращения клиентов по тематикам и на основе этой статистики давать обратную связь продуктовой команде. Также у нас есть голосовой робот Настя, которого мы используем для прозвонов различных баз клиентов. С его помощью мы быстро обрабатываем большие базы и тратим гораздо меньше ресурса, чем в ситуации, если бы их обзванивали люди. Кстати, когда мы внедрили робота, клиенты положительно реагировали и даже не сразу понимали, что говорят не с реальным человеком. Однако сейчас такие роботы часто используют в спам-звонках, и отношение к ним становится негативным.
ИИ-технологии сильны в том, что касается обучения специалистов, автоматизации типовых задач, анализа больших массивов данных, тестирования — количество сфер колоссально.
Наши клиенты — агентства интернет-рекламы и прямые рекламодатели (малый и средний бизнес) — на внутреннем маркетплейсе eLama бесплатно используют платные инструменты, работающие на основе ИИ-технологий. С их помощью они пишут тексты объявлений, статьи в блог, оптимизированные описания товаров для карточек на маркетплейсах, а также готовят визуальную составляющую: баннеры, картинки для постов в соцсетях, инфографику для товаров. А благодаря другим инструментам на основе ИИ повышают эффективность рекламных кампаний. Так наш бизнес помогает клиентам быстрее выполнять ежедневные задачи, оптимизировать затраты на ФОТ и сами сервисы, достигать лучших результатов, а также добавляет ценность собственному сервису.
Сейчас для сотрудников клиентского сервиса мы хотим внедрить GPT-помощника, который будет помогать находить нужную информацию и составлять ответы быстрее. Мы уже протестировали его на вопросах о маркировке рекламы, по результатам теста сотрудники отвечают почти в два раза быстрее. Этот тест доказал нам пользу такого решения, но полноценная разработка требует инвестиции больших ресурсов, в том числе обучения системы. Использовать для такого рода ответов просто GPT-чат в Telegram не получится: технологии нужно обучить на наших базах знаний, в которых есть вся необходимая информация для ответа и которой нет в открытом доступе в интернете.
На мой взгляд, все усилия сейчас нужно направлять на то, чтобы научиться предугадывать потребность клиента до того, как он ее осознал и пришел в поддержку. К нам часто приходят с вопросом «почему у моей рекламы мало кликов», ответ на который — список возможных причин и действий для их устранения. И если инструмент сможет на опережение отправлять этот список пользователю, все будут счастливы: и мы, и клиент, и бизнес».
