Развитие технологий, в основе которых лежит искусственный интеллект (ИИ или AI), неизбежно влияет на технологический ландшафт сферы обслуживания клиентов. Сегодня мы все чаще встречаем примеры эффективного применения так называемых чат-ботов, виртуальных ассистентов и ИИ-операторов контакт-центров.

ИИ-приложения решают сразу несколько важных задач. Прежде всего они предоставляют клиентам ответы на типовые вопросы и разгружают живых операторов, высвобождая их ресурсы для обработки более сложных проблем. Кроме того, они повышают скорость и качество принятия решений операторами.

По оценкам экспертов-аналитиков, роль технологий машинного обучения, чат-ботов и других вариантов прикладного использования ИИ в обслуживании клиентов в ближайшее пять лет существенно вырастет. Так, по оценкам агентства Juniper Research, к 2022 году только чат-боты помогут снизить расходы бизнеса на 8 млрд долларов США в годовом выражении. На 2017 год эта цифра составляла всего 20 млн. При этом, по данным отчета PwC за 2017 год, 31% руководителей высшего звена полагают, что применение персональных виртуальных помощников окажет на их бизнес существенное влияние, опережающее воздействие других подобных решений на базе искусственного интеллекта.

Омниканальность с искусственным интеллектом

Спектр возможных вариантов применения искусственного интеллекта в омниканальном обслуживании клиентов достаточно широк уже сейчас, хотя очевидно, что со временем будут появляться и новые направления.

  • Чат-боты

Чат-бот — это виртуальный «разумный» собеседник, который может использоваться в различных сценариях вовлечения клиента. Как правило, чат-боты имеют узкую направленность и поддерживают разговор на строго определенную тему. Функционируют на основе скриптов, способны переводить клиентов на взаимодействие с другими системами обслуживания и привлекать оператора. «Под капотом» у чат-ботов достаточно сложное программное обеспечение, которое призвано воспроизводить диалог с клиентом в режиме реального времени. Основная задача бота — собрать первичную информацию и передать ее оператору.

  • Виртуальный консьерж

Виртуальный консьерж, в отличие от чат-бота, предназначен для индивидуального, персонализированного обслуживания. В некоторых случаях здесь используется принцип «смешанного интеллекта» (Blended AI), когда живой оператор дополняет действия ИИ-консьержа. Другими словами, консьерж не решает задачи стандартизированных запросов, а помогает предоставить индивидуальное обслуживание. Сфера применения консьержа: заказ туристических путевок, поиск уникальных подарков и тому подобное.

  • Виртуальный помощник

Если консьерж помогает клиенту решать задачи разного уровня сложности, виртуальные помощники с применением ИИ выполняют роль личных консультантов. Они отвечают на те или иные вопросы и исполняют команды. К виртуальным помощникам относятся Siri от Apple, Amazon Echo, Cortana от Microsoft, Google Now. Виртуальные помощники обычно представляют собой целую платформу для различных типов устройств, на которой постепенно разворачиваются все новые и новые сервисы и приложения.

  • Когнитивные вычисления

В контексте обслуживания клиентов под когнитивными вычислениями мы понимаем симуляцию мыслительного процесса человека, с помощью которой можно в конечном итоге обеспечивать вовлечение клиентов. На основе когнитивных вычислений строятся самообучающиеся системы, которые способны проводить интеллектуальный анализ данных, обработку естественной речи, выявлять зависимости и шаблоны поведения, взаимодействовать с клиентами так, что их сложно отличить от живого оператора. Наиболее яркий пример платформы для когнитивных вычислений — IBM Watson.

Почему ИИ способен приносить выгоду?

Если говорить в общем, то успешные внедрения систем обслуживания клиентов с применением искусственного интеллекта позволяют оптимизировать затраты на обслуживание, повысить вовлеченность сотрудников и лояльность клиентов, а также оторваться от конкурентов за счет использования сверхсовременных технологий. Но это именно обобщенное представление о преимуществах. Рассмотрим их подробнее.

Непрерывное обслуживание

Когда у клиента есть проблема, он хочет разрешить ее немедленно. Именно поэтому компании стремятся предоставлять круглосуточное обслуживание. Чат-боты на основе ИИ помогают решить эту задачу. Они могут оказывать помощь клиентам по стандартным вопросам в режиме 24/7, в отличие от операторов контакт-центра.

Омниканальная интеграция

Клиенты взаимодействуют с компаниями по самым разным каналам — по телефону, через социальные сети, приложения и электронную почту. Соответственно, на первый план выходит необходимость интеграции данных, поступающих по всем каналам. ИИ-платформа позволяет агрегировать информацию, проводить анализ в автоматическом режиме и предоставлять его результаты оператору в готовом и наглядном виде. Таким образом, искусственный интеллект помогает операторам предоставлять качественное омниканальное обслуживание.

Сокращение времени ожидания

Искусственный интеллект способен брать на себя функции по оценке уровня приоритетности обращений и маршрутизации звонков наиболее подходящим агентам. В итоге можно добиться сокращения времени ожидания ответа.

Эффективное использование истории взаимодействий

Искусственный интеллект способен повысить эффективность использования данных об истории взаимодействий с клиентом. Сегодня компании собирают огромное количество информации о клиенте: маршрут, операции, отклики на маркетинговые акции, схемы поведения и тому подобное. По сей день большая часть такой информации складируется и никак не используется. Обучающийся ИИ, вероятно, сможет эффективнее обрабатывать этот массив информации, выявлять закономерности и предоставлять аналитику, необходимую для улучшения обслуживания.

Персонализация

Этот пункт напрямую связан с предыдущим. Если чат-боты и консьержи имеют доступ к обработанным данным об истории взаимодействий и могут оперативно передавать ее операторам контакт-центров, последние получают возможность предоставлять по-настоящему персонализированное обслуживание. Демонстрация заинтересованности в клиенте, в свою очередь, хорошо сказывается на лояльности.

Выстраивание отношений

Формирование прочной связи с клиентом — первый шаг на пути к его лояльности бренду. У людей есть естественные ограничения: они могут забыть о чем-то или не всё успеть сделать. Инструменты с использованием ИИ способны непрерывно отслеживать ситуацию и в подходящий момент выходить на связь с клиентом: будь то получение ценной обратной связи или поздравление с особой датой. При этом с подбором момента для контакта и формулировками обращения интеллектуальное приложение может справиться лучше, чем традиционные автоматизированные системы.

Прогнозирование

На основе глубокого анализа имеющейся информации о взаимодействиях с клиентами ИИ-платформа может делать достаточно точные прогнозы о будущих потребительских трендах, выявлять шаблоны поведения клиентов, прогнозировать их запросы. Кроме того, анализ эмоциональной окраски общения, естественной речи и совершенствование алгоритмов ИИ с помощью машинного обучения позволят точнее таргетировать предложения и улучшать товары и услуги на основе неявной обратной связи от клиентов.

Стратегический подход

В стратегическом плане для повышения качества омниканального обслуживания клиентов разумно внедрять современную автоматизацию с использованием искусственного интеллекта сразу во всех каналах взаимодействия. Подход, в котором предпочтения отдаются «точечным» улучшениям, имеет существенный недостаток: на выходе можно получить набор ИИ-инструментов и приложений, которые слабо связаны между собой, а значит, практически не реализуют свой огромный потенциал по эффективному использованию накопленных данных о клиентах.

Намного более логично с самого начала использовать ИИ-платформу, на которой по мере развития будут развернуты актуальные для бизнеса ИИ-инструменты. Постепенно они будут формировать единую среду с синергетическим эффектом, где интеллектуальные механизмы будут помогать операторам, расширяя их возможности, а также сокращать затраты на обслуживание клиентов.

Подобная платформа должна потенциально поддерживать автоматизацию сервисов с помощью ботов, автоматизацию приложений, базу знаний, инструменты прогнозной маршрутизации и анализа маршрута клиентов, центр управления сообщениями, инструментарий для обеспечения вовлеченности операторов контакт-центра и возможность создания специализированных микроприложений, учитывающих специфические потребности бизнеса. Кроме того, у нее должна быть возможность интеграции с платформами для когнитивных вычислений, такими как IBM Watson.

Текущие возможности ИИ-платформ

Компания Genesys в конце прошлого года представила свой собственный сервис Kate, который уже сейчас позволяет эффективно соединять работу оператора и действия ИИ-машины, то есть является полноценной платформой для внедрения и развития ИИ-инструментов для обслуживания клиентов. В Kate реализован так называемый принцип Blended AI (смешанный искусственный интеллект). Blended AI позволяет предоставлять персонализированное обслуживание за счет использования омниканальных данных. Он обеспечивает бесшовную интеграцию между голосовыми и мультимедийными каналами. Но самое главное — представляет собой необходимую базу для удовлетворения будущих потребностей бизнеса в области обслуживания клиентов.

Уже сейчас Kate умеет автоматически отвечать на сообщения клиентов в чатах, разговаривать по определенному сценарию, предлагать оператору лучший вариант ответа, дополнять ответ оператора. Она умеет автоматически собирать данные и прикреплять их к истории взаимодействия с конкретным человеком, может выполнять определенные действия за оператора — например, отправку формы. Наконец, Kate может выступать в роли супервизора, оценивая качество работы персонала контакт-центра.

Как работа подобных систем может выглядеть на практике?

Виртуальный помощник инициирует диалог с новым клиентом, который зашел на сайт. Проводит так называемую квалификацию клиента, собирает ключевые сведения и информацию о потребностях. Все это он передает оператору, который вступает в разговор подготовленным и предвосхищает ожидания клиента, что значительно облегчает совершение сделки при продаже сложных продуктов или услуг и сразу же формирует некоторую лояльность. В процессе общения с клиентом Kate также предлагает оператору те или иные варианты ответа, повышая качество взаимодействия.

Кроме того, с учетом сведений компетенциях операторов, Kate может на этапе квалификации определить, к какому оператору лучше всего направить клиента. Так ИИ-механизм сократит время ожидания, упростит маршрут клиента, направит его в нужную сторону и поспособствует успешному разрешению запроса.

Качественное обслуживание клиентов необходимо строить на эффективном сочетании возможностей искусственного интеллекта и человека. Гибкость, аналитические возможности ИИ должны дополняться человеческой эмпатией, эмоциональным восприятиям оператора и его умением действовать за рамками стандартных сценариев. Как показывают исследования, продажи комплексных продуктов должны завершаться человеком. Задача автоматизированных систем — обеспечить все необходимое, для того чтобы максимизировать шансы на успех.