Индустрия чат-ботов, которая испытала инвестиционный бум в 2016 году, на первый взгляд, сбавила темпы развития. Но это мнимое затишье, поскольку как раз сейчас идет процесс освоения полученных средств и создания новых компетенций, которые через один-два года изменят нашу жизнь до неузнаваемости. По прогнозу исследовательской и консалтинговой компании Gartner, к 2020 году 85% всех видов взаимодействий между организациями и пользователями будут осуществляться через чат-боты. Руководитель отдела SMM Ситимобил Владислав Кузьменко рассказал, как на чат-ботов можно переложить не только клиентский сервис, но и маркетинг в мессенджерах, расширение целевой аудитории при минимальных расходах.
4 вида чат-ботов
BI Intelligence, исследовательская служба премии Business Insider, выделила четыре основных направления развития автоматических текстовых коммуникаций:
- боты-подсказчики (The Chatbots Explainer);
- банковские чат-боты (Chatbots in Banking);
- боты с монетизацией (Chatbot Monetization);
- боты для совершения покупок с интегрированной функцией оплаты (Conversational Commerce).
Два последних сегмента индустрии чат-ботов еще далеки до практического воплощения и, несмотря на появление множества стартапов, ориентируются, скорее, на вероятные потребности заказчиков, чем на реальный спрос. Что касается ботов-подсказчиков и банковских ботов, то они появились одними из первых и, по состоянию на 2018 год, обеспечили индустрии основной рост.
«За последние два года чат-боты перестали быть хайпом, про который рассказывают стартаперы на конференциях, а стали работающей технологией, используемой повсеместно. Например, PayPal присылает квитанции в чат, боту KLM можно задать вопрос про перелет или сделать check-in», — отмечает Дмитрий Думик, СЕО и сооснователь Chatfuel — платформы для создания чат-ботов.
Подсказчики
Боты-подсказчики очень разнообразны по функционалу и способам взаимодействия со сторонними устройствами и другими источниками информации. При этом в основе их работы может лежать как принцип запроса данных по определенной команде, так и возможность задать вопрос в произвольной форме. В этом случае в бот интегрируются технологии базовой обработки естественного языка или создания регулярных грамматик.
Подобные решения, как правило, не требуют использования ИИ, поскольку работают в ограниченном и контролируемом диалоговом пространстве, где тематика запросов и зона ответственности чат-бота определены заранее.
Простой, но эффективный кейс по использованию ботов-подсказчиков есть, например, в компании «Партия еды», которая занимается доставкой продуктов для приготовления блюд по определенным рецептам. По словам СЕО и основателя компании Михаила Перегудова, все производственные цеха компании оснащены датчиками температуры, которые каждые десять секунд снимают показания. Аналогичные датчики компания кладет в транспортные средства, которые доставляют продукты по городу или за его пределы. И есть бот, у которого можно запросить график температуры за последний день, месяц или любой период. Кроме того, бот автоматически уведомит ответственных сотрудников о нарушении температурных границ в помещении или в транспортном средстве, а также предупредит, если дверь в производственный цех открыта более 40 секунд. Это позволяет сохранять продукты свежими. Есть бот для поваров и для отдела логистики. Последний позволяет курьеру добавить свой трек, чтобы диспетчер видел на карте перемещение всех курьеров сервиса.
Компания DOC+ разработала более сложный анамнез-бот с использованием алгоритмов машинного обучения и доверила ему подготовку медицинского кейса для врача на основе анализа симптомов и истории болезни пациента. По словам Ильи Ларченко, директора по инновациям DOC+, благодаря этому доктор может сфокусироваться сразу на диагностике и лечении, имея всю информацию о пациенте заранее.
В мире подобные системы разрабатывают английская компания Babylon и немецкая ADA, обе привлекли инвестиции от крупнейших мировых венчурных фондов. Задача подобных систем — максимально упростить и сделать доступным получение мгновенной профессиональной медицинской помощи, облегчить работу врача, а также снизить вероятность ошибки.
Ключевые алгоритмы анамнез-бота были обучены на оцифрованных данных 100 тыс. обезличенных медицинских карт пациентов DOC+. При этом бот создавался в тесном сотрудничестве с врачами клиники: более 30 докторов принимали участие в этапах разработки логики алгоритмов, формирования базы симптомов и вопросов, а также тестирования.
Банковские боты
Классические банки, которые испытывают мощное давление со стороны финтех-компаний, с радостью приняли появление чат-ботов, которые работают 24/7, автоматизируют рутинные операции взаимодействия с клиентами и вовлекают оператора-человека только для решения сложных вопросов, существенно экономя средства владельцу.
Основная зона ответственности Chatbots in Banking — это сегмент b2c или внутрикорпоративные коммуникации. Например, в компании по залоговому кредитованию «Национальный кредит» чат-бот используется для привлечения новых клиентов и ответов на типовые вопросы, снижая тем самым нагрузку на операторов.
По словам СЕО компании Владимира Звонарева, бот также является одним из лучших инструментов для получения обратной связи по качеству сервиса. Если произошел сбой в личном кабинете, оператор сразу узнает об этом и устраняет проблему.
Кроме того, внедрение чат-бота привело к росту конверсии — часто людям сложно заполнить форму на сайте, они оставляют заявку, специалист связывается в течение нескольких минут. Этот же бот может провести клиента по цепочке вопросов до нужного оператора, например, в зависимости от региона.
В банке «Точка» чат-бот является частью системы внутренних коммуникаций и использует, в том числе, модель Explainer. По словам Александра Головина, менеджера по продукту «Чат», бот автоматически анализирует текст сообщения и выдает сотруднику банка подсказку с дальнейшими действиями. Получается, что с клиентом общается живой человек, а бот ему только помогает.
«Мы считаем, что целиком отдавать ботам общение с клиентами не в нашей философии, и боты еще не готовы полностью заменить сотрудника онлайн-офиса. Например, когда клиент эмоционален, бот не сможет грамотно построить диалог», — считает Головин. Его мнение разделяет и Владимир Звонарев.
Кроме того, банки используют ботов для выполнения простого финансового функционала. В той же «Точке» работает Facebook-бот, который поможет клиенту найти ближайшие по геолокации банкоматы, а после авторизации — сделать перевод и узнать остаток на счете. Но и из общения с Facebook-ботом клиент легко может переключиться на сотрудника. К тому же, есть алгоритмы, которые помогают ботам определять тональность обращения клиента. Агрессию или радость в текстовом сообщении легко распознать за счет использования некоторых наборов слов, восклицательных знаков, кнопки CapsLock.
Похожие боты используются HR-подразделениями крупных компаний при массовом наборе персонала на отдельные позиции. Они пользуются большой популярностью в России, но редко применяются зарубежными кадровыми агентствами, которые предпочитают классический подход к рекрутингу.
При этом чат-боты с функцией первичного клиринга трафика массовых соискателей неожиданно нашли место при приеме в вузы. Например, британский Leeds Beckett University переложил на бота Becky взаимодействие с абитуриентами.
В университете проанализировали поведение потенциальных студентов и пришли к выводу, что эта аудитория испытывает дискомфорт при общении с консультантами вуза при поступлении. По итогам был создан чат-бот, который взял на себя всю цепочку взаимодействия, включая подачу вступительного заявления.
Конверсия абитуриентов в студенты у Becky в 2017-2018 учебном году составила 46,6%, у классических вузовских консультантов Leeds этот показатель не превышает 11%. В результате чат-бот, на разработку которого было потрачено 30 фунтов, обеспечил вузу доход в 2,5 млн фунтов в год в виде оплаты за обучение привлеченных студентов, установив рекорд монетизации.
А люди знают?
Судя по активностям интернет-пользователей, чат-боты по-прежнему остаются ключевым трендом в сфере персональных и бизнес-коммуникационных технологий.
Согласно исследованию, проведенному Facebook IQ, активность обсуждения чат-ботов в период с января 2017-го по январь 2018 года выросла в 5,6 раза. По данным Алекса Галерта (Alex Galert), CEO платформы по созданию чат-ботов BRAIN, в настоящее время только в FB работает более 100 тыс. ботов, которые созданы для связи бизнеса с потребителями товаров и услуг.
Согласно Отчету о глобальных тенденциях в человеческом капитале за 2017 год, который традиционно выпускает консалтинговая группа Deloitte, 41% руководителей компаний заявили, что уже внедрили чат-боты или сделают это в ближайшем будущем. Еще 35% респондентов запустили пилотные прототипы.
По данным опроса, проведенного сайтом Statista.com по всему миру в 2017 году, 34% респондентов заявили, что предпочли бы иметь дело с чат-ботом при покупках в интернет-магазинах. На втором и третьем месте оказались услуги здравоохранения и общение с телекоммуникационными операторами. Каждый пятый респондент заявил, что готов иметь дело с чат-ботами по банковским или финансовым консультациям.
Подтверждением этой статистики применительно к e-commerce является успех тайваньского стартапа Beauty Player, который использовал чат-бот на Chatfuel для удовлетворения входящего спроса. Запустив продажу новых косметических масок, компания столкнулась с большим мультиязычным трафиком запросов по продукту, условиям покупки и сотрудничеству, который не могла обработать физически.
Функционал по первичному консультированию покупателей и проведению их по воронке продаж был передан боту, который обеспечил проекту 40% доходов на сумму $250 тыс. в месяц. Кроме того, чат-бот анализирует целевую аудиторию и выгружает данные в формате Facebook Ads, что позволило оптимизировать рекламные кампании, вдвое снизить стоимость лида в этой сети и в десять раз повысить ROAS (окупаемость расходов на рекламу) за счет увеличения среднего чека.
По мнению Фаша Чанга, CEO компании GoSky Aibeauty, разработавшей бота для Beauty Player, подобная интеграция верхнего уровня (Chat Fuel бот + Facebook Ads) открывает перед e-commerсe неожиданные перспективы. На бота можно переложить не только клиентский сервис, но и маркетинг в мессенджерах. Накопленные персональные данные позволяют выполнять поиск по аватару потенциального покупателя и тем самым быстро расширять целевую аудиторию бренда при минимальных расходах.
При этом консультирование, информирование о новинках и акциях, продажи и предоставление первичной информации дистрибьюторам уже считаются стандартным функционалом подобных чат-ботов, которые есть у Unilever, Sephora или H&M. Британская сеть отелей Radisson Blu делегировала боту Эдварду функции виртуального консьержа, переложив на него переписку с гостями и освободив администраторов от ответов на рутинные вопросы.
Фактически такие чат-боты могут продавать и продвигать что угодно, а общение с пользователем и последующий маркетинг всегда персонализированы и усложняются по мере самообучения программы.
По мнению Алекса Галерта, чат-боты в полной мере соответствуют ожиданиям пользователей: они быстры, доступны 24/7 и действительно способны давать ответы на вопросы. При этом времена изменились, и чат-боты больше не являются прерогативой молодежи — их принимают разные возрастные группы.
Для бизнеса это принесет, во-первых, экономию средств за счет повышения трафика самообслуживания, во-вторых, повышение конверсии, в-третьих и в-четвертых, — решение проблем доведения до пользователей нужной информации с ее фиксацией и улучшение внутренних регламентов самих компаний.
«Чат-боты будут помогать бизнесу становиться более эффективным. Простой пример — одна компания собирала контактную информацию на сайте через Facebook, поисковый трафик и после делала рассылку и обзвон, — отмечает Дмитрий Думик. — У них был огромный колл-центр, который обзванивал людей и пытался превратить собранную контактную информацию в лиды. Когда появился чат-бот, то они смогли эти освободившиеся ресурсы направить на самое главное — на донесение ценностей компании своим клиентам. Теперь все потенциальные клиенты сначала общаются с чат-ботом и через серию легких коротких вопросов дают больше информации о себе. И это одинаково здорово для всех: для потребителей, которые понимают лучше компанию и ее предложение, и для бизнеса, который знает, как наиболее эффективно помочь конкретному клиенту».
И таких примеров будет больше. Потому что сейчас неэффективность общения между бизнесом и клиентами решается за счет ручного труда. Когда эти процессы можно автоматизировать, освободившиеся ресурсы направляются на качество обслуживания. В длительной перспективе это поможет компаниям не только выстраивать эффективное и более человечное взаимодействие с клиентами, но и поддерживать их за счет наличия большого количества информации о конкретном пользователе.