Как усилить автоматизацию коммуникаций с клиентами с помощью искусственного интеллекта

Автоматизация коммуникаций — это подход, который позволяет переложить часть рутинных задач на бота-ассистента с искусственным интеллектом, при этом сократив влияние человеческого фактора на результат взаимодействия с клиентом. Ассистент помогает сделать каждый контакт своевременным, сохраняя персонализированный подход и повышая лояльность заказчиков. Он может совершать исходящие и принимать входящие звонки и сообщения, управлять заявками и обращениями, совершать рассылки. 

Успех бизнеса напрямую зависит от коммуникации с клиентами, поэтому оптимизация процессов взаимодействия с ними — одно из важнейших направлений автоматизации в компании. Ниже приводим примеры использования чат-бота для различных задач в рамках взаимодействия с заказчиками.

ИИ-ассистент освобождает сотрудников для работы с нестандартными запросами и решения стратегических задач. Он отвечает на распространенные вопросы, обрабатывает претензии, консультирует клиентов по услугам компании, помогает оформить и отследить статусы заказов, оставить заявку и проследить за прогрессом ее обработки. А для формирования персонального подхода в общении используются данные из других систем компании, например, историю взаимодействия с клиентом можно получать из CRM-системы, а статусы заказов из системы учета.

Одним из главных преимуществ автоматизации коммуникаций с клиентами является омниканальный сбор аналитики. Все необходимые бизнесу показатели по коммуникации будут гарантированно собраны воедино и переданы в CRM-систему или BI-платформу для построения отчетов и анализа метрик.

Автоматизированный сбор данных особенно важен в тех случаях, когда человеческий фактор мешает полноценному анализу. Так, менеджеры по продажам могут не уделять время лидам, которые приняли за нецелевые. В то же время, возможно, именно в них кроется новое направление для диверсификации бизнеса. Оператор колл-центра может не придавать значения тому, что после определенной части скрипта некоторые потенциальные клиенты отсеивается. Без оцифрованной аналитики подобные нюансы будут оставаться на уровне исполнителей, не позволяя руководителям в полной мере отследить реальные причины отказов от услуг и тенденции среди целевой аудитории.

Автоматизация позволяет собирать различные метрики, которые могут быть общими или точечными. Общие метрики дают представление об основополагающих показателях, например, о количестве поступивших обращений из каждого из каналов коммуникации за определенный период. Однако именно с помощью точечных метрик можно выстраивать причинно-следственные связи и проверять гипотезы. К примеру, с помощью оцифровки конверсии перехода пользователя по веткам диалога можно выявить недостаточно продающие формулировки или тенденцию в заинтересованности клиентов в другой категории товаров. А составляя альтернативные ветки диалога, можно провести A/B-тестирование и, опираясь на автоматически собранную аналитику, выявить наилучший пользовательский путь.

На платформе JAICP от компании Just AI с помощью low-code можно создавать проекты для различных целей. Умные сценарные и генеративные боты с пониманием естественного языка могут работать как в текстовых, так и в голосовых каналах. Они ведут живой диалог и оперативно обрабатывают всю необходимую информацию о клиенте за счёт интеграции с системами компании. Помимо распространённых LLM-моделей бот также можно подключить к ещё одному продукту JustAI — базе знаний для генерации ответов на основании информации из документации и с сайта компании.

Внедрение подобных решений особенно актуально для компаний с большим потоком обращений, например, для дистрибьюторов, банков и логистических компаний.

На текущий момент многие пользователи уже умеют улавливать стиль сгенерированных текстов, и довольно редко это вызывает положительные эмоции, ведь в таком подходе клиент зачастую не чувствует индивидуальный подход и заботу о его удобстве и комфорте при контакте с компанией. Именно поэтому мы рекомендуем использовать в проектах комбинацию генеративного искусственного интеллекта со сценарными разделами. Это обеспечивает соблюдение стандартов компании, сохраняя гибкость в ответе пользователю.

1. Мы начинаем со сбора требований заказчика, проводим несколько встреч для синхронизации в понимании решаемых задач и целей автоматизации;
2. Составляем предложение по функциональности будущего бота и проводим демонстрацию на близких для отрасли заказчика примерах;
3. Согласовываем наполнение проекта, документально фиксируем договоренности и приступаем к реализации;
4. Анализируем историю коммуникации заказчика с его клиентами, изучаем регламенты, скрипты, переписки и звонки, чтобы составить представление о наиболее подходящем стиле общения с аудиторией нашего клиента и сформировать структуру будущего бота-ассистента;
5. Переносим структуру на платформу JAICP, настраиваем компоненты бота и разрабатываем интеграции с другими системами;
6. Проводим тестирование и вносим финальные корректировки;
7. Проводим опытную эксплуатацию и выводим решение в массовое использование

Текстовые и голосовые боты хорошо справляются с задачей сортировки и отбора заявок. За счёт возможности заранее заложить все необходимые вопросы, которые бот должен задать клиенту, заявки в CRM будут автоматически распределены. Например, бот определит принадлежность клиентов к b2b или b2c, разным направлениям продаж или к отраслям, в которых работают клиенты. Помимо сортировки бот фильтрует спам и нецелевые заявки. К примеру, если логистическая компания занимается только крупногабаритными перевозками, а клиент хочет отправить малогабаритный груз, он автоматически получает ответ об отсутствии возможности заказа и альтернативные предложения. В CRM подобный заказ не поступает, и менеджеры не тратят время на его обработку, но он фиксируется в аналитике.

Нельзя не упомянуть ещё один пример успешного применения — приём рекламаций. При обработке возражений клиент ожидает ответ незамедлительно, и время, потраченное оператором на уточнение деталей заказа, может значительно усилить недовольство. С такими ситуациями боты-ассистенты справляются быстрее, узнавая все необходимые нюансы за счёт интеграции с системами компании. Например, из карточки заказа бот в считанные секунды может узнать его текущий статус, причину задержки, состав заказа, срок гарантии и другие нужные для ответа на запрос пользователя параметры. Так, клиенту не придётся долго ждать ответа на линии или в чате. Голосовой бот в свою очередь способен говорить записанным человеческим или синтезированным, приближённым к человеческому, голосом. С помощью этого инструмента клиент получит заранее выверенный ответ на свою претензию быстро и с нужной эмоциональной окраской. 

С помощью бота-ассистента можно предоставлять пользователям ответы, сгенерированные из большого объёма документов. Например, если в компании много инструкций по эксплуатации продукции, их можно объединить в базу знаний. Из неё бот будет получать информацию и составлять связанные предложения из разных источников, например, нескольких файлов или страниц сайта. Такое решение позволяет пользователю получать исчерпывающие ответы на вопросы, успешно заменяя экспертные консультации сотрудников. 

Мы настраиваем функционал ботов-ассистентов индивидуально под специфику бизнеса и целевой аудитории, чтобы сохранить эффективность коммуникации и разгрузить сотрудников от рутинных запросов. Автоматизация коммуникации открывает возможность оцифровать нужные бизнесу показатели, определить объективные факторы конверсии лидов и заложить основу роста потребительской лояльности и оптимизации бизнес-процессов.

Будем рады помочь вам создать своего ИИ-ассистента!