En Dentsu Aegis Network, nos encanta experimentar, porque la experimentación es parte de la cultura de nuestra empresa. Gracias a los experimentos, uno puede ir más allá de los límites de su propia competencia, esfera, mirar las cosas desde un ángulo diferente, al mismo tiempo estudiar y aplicar algo nuevo en la práctica.
En este artículo quiero hablar sobre nuestros experimentos en el campo de los asistentes personales, con casos, anti-casos y, como es costumbre ahora decir, las lecciones finales aprendidas.
Prologo
Conocí a los chatbots un año en 2017, mientras Telegram
había estado promocionando su propia plataforma de bot abierto
durante 2 años , y Gartner
habló sobre las tendencias en su uso en las empresas. Luego, como parte del experimento, instalé el primer bot
RubBot , que utilizo hasta el día de hoy, cuando necesito averiguar rápidamente el tipo de cambio actual de las principales monedas.
Pero un punto de inflexión serio para nosotros, un chatbot de entusiastas de Dentsu Aegis Network, fue una reunión con los chicos de KROK en febrero de 2018, que solicitamos después de leer una serie de artículos (
¿Qué pueden hacer un chatbot y
Robots dentro de la oficina? ) Sobre Habré. La esencia de su bot corporativo interno se redujo a cosas simples: dar información básica y relevante, y también usar scripts de uso frecuente usando RPA: ordenar pases, planificar y organizar capacitaciones, viajes de negocios, obtener ayuda de Recursos Humanos, etc., pero es endiabladamente hermoso
, con comentarios comprensibles y señales similares a las de los humanos.
Fue entonces cuando surgió la idea de que necesitábamos un bot en Dentsu Aegis Network. En que canal Que caracteristicas A quien? ¿Es realmente necesario? ¿Hay bots ya hechos? ¿Quién es el más experimentado en el mercado en el mundo / en Rusia ahora?
En ese momento, estos problemas nos parecieron importantes, pero la euforia de lo que vi, la confianza de que todo saldría bien y el deseo de conseguir nuestro bot, que resolvería las preguntas de los empleados, superó cualquier duda, especialmente cuando los bots de chat comenzaron a aparecer como hongos después de la lluvia, en áreas y negocios donde no eran particularmente necesarios y eran, más bien, una adición al producto principal, una especie de corona de efectividad tecnológica y empinamiento.
Idea
Era 2018, y por casualidad conocimos a
Just-AI . Los chicos en ese momento ya tenían varios tipos de integraciones y
widgets en los sitios de los clientes , así como experiencia en la creación de scripts para asistentes de voz y texto.
Nuestra compañía ha tenido la idea de hacer una especie de catalogación de conocimiento y una herramienta que pueda extraer materiales y responder preguntas comunes utilizando metainformación (etiquetas, campos clave, entidades con nombre).
Por ejemplo:
- Presentaciones de la última conferencia digital ¿ Cambió de opinión ?
- Casos en FMCG?
- ¿La proporción de la población masculina en las ciudades rusas para 2015-2018?
- ¿Cómo conectarse a wifi?
Pero, después de haber jugado con toda esta variedad de problemas, decidimos que necesitábamos un escenario simple y comprensible que no se adaptara a unidades individuales o grupos de personas, sino a casi todos los empleados.
Como resultado, la elección se hizo a favor de un escenario para organizar reuniones internas. ¿Por qué exactamente él? Todo era bastante prosaico si elegía entre pedir un pase temporal y buscar información arbitraria sobre los recursos de la compañía.
Nos pareció que el escenario para organizar la reunión:- simple: seleccione participantes, sala de reuniones, fecha y hora;
- bastante popular: el 70% de los empleados organizan reuniones / participan en ellas al menos 1-2 veces por semana;
- Se puede implementar rápidamente: de 2 a 4 semanas.
De hecho, cada uno de los puntos resultó ser un orden de magnitud más difícil de implementar o no se confirmó en absoluto. Y en ese momento solo leíamos sobre
CustDev , en la práctica comenzamos a usarlo mucho más tarde, pero esta es una historia diferente :)
Primer fracaso
Si simplifica el proyecto para desarrollar y lanzar un bot de chat, obtendrá los siguientes pasos:
- Elegir un proveedor / plataforma de bot
- Elige un escenario
- Escribimos el escenario principal y sus ramas.
- Describe integraciones a / desde su infraestructura con un proveedor / plataforma de bot
- Implementamos integraciones y escenarios.
- Configuramos análisis, integraciones de prueba y escenarios.
- Poner en marcha
- Monitorear y girar
- Para resumir: éxito o fracaso
- Reflexionar
Nos pareció que el paso 5 sería el más difícil y largo, pero de hecho resultó que sería mucho más difícil pensar a través de la lógica del script, la redacción (paso 3) y resolver la mecánica de interactuar con la infraestructura (paso 4), especialmente si lo está haciendo por primera vez .
Pero de una forma u otra,
después de 6 meses (!) Pasamos por todos los pasos y el bot de chat apareció como un widget en la página principal del portal corporativo, que apareció discretamente en la esquina y alentó firmemente al empleado a hacer clic en él e iniciar un diálogo.
La primera semana registramos "mayor actividad", hasta 20 empleados trataron de organizar una reunión a través del bot de chat, y hasta 12 llegaron al final del escenario:
Y aquí nos dimos cuenta del problema principal:
competimos con al menos dos de los principales servicios de la compañía : reservar salas de reuniones en el portal, organizar reuniones a través de Outlook y organizar reuniones a través de secretarias.
El segundo problema igualmente importante fue que el poderoso idioma ruso es tan flexible que la pregunta: "¿Indicar la fecha y hora de la reunión?" la gente respondió (ranking de los más inofensivos):
- Hoy a las 12:00
- Mañana a las 4
- Cualquier libre
- Por ahora
- Y que hay
- Por qué
Como resultado, torcimos una pequeña lógica de conveniencia de elección, procesando respuestas y omitiendo algunos pasos, pero incluso con esto, fue una batalla desigual en la que dejamos nuestras armas ante la superioridad humana en la variabilidad de escenarios y formas de cambiar los parámetros iniciales.
Especificamos la hora y la fecha de la reunión, así como también seleccionamos la sala de reuniones.
Confirmamos todos los parámetros de la reunión y enviamos invitaciones a los calendarios.Es cierto que dejaron el widget en el portal con la esperanza de que pudiéramos enroscar algunos scripts más populares allí.
Resultado :
negativo , los problemas existentes se resuelven con herramientas familiares, la nueva herramienta no agrega valor adicional.
Primera experiencia positiva
Se acercaba el final de 2018 y un colega
compartió un artículo de VC sobre el bot de Telegram para el juego "Secret Santa", que rápidamente encontró una respuesta en nuestros corazones. En primer lugar, como la experiencia de crear sus propios bots en Telegram, y en segundo lugar, como una especie de mecánica de fanáticos, la participación en la que prometía mucho más éxito que la organización de reuniones.
Y dado que ya había una fecha límite inamovible, decidimos hacer que el escenario principal funcionara, sacrificando la belleza y la variabilidad. De hecho, resultó que el marco de Telegram para trabajar con bots nos permitió no solo recopilar y probar el bot en 2 semanas, sino también aportar brillo, haciendo que la comunicación sea más relajada.
A pesar de las dificultades de trabajar con Telegram en Rusia, en ese momento unas 50 personas estaban involucradas en Secret Santa, 27 pudieron intercambiar regalos.
A nivel de todo el grupo de compañías de la Red Dentsu Aegis, este todavía era un indicador bastante bajo (3-5%), pero consideramos que el experimento fue exitoso, porque:
- El bot trabajó todos los escenarios sin estrellarse
- Quedó claro que los empleados estaban listos para invertir su tiempo en experimentos, incluso sin beneficios obvios al final del experimento.
- La línea de información se ha convertido en un disparador para el compromiso
Resultado :
positivo , ocasión de información + mecánica del ventilador = posibilidad de involucrarse mucho más.
Nacimiento de Ivan
En el mismo 2018, pudimos sumergirnos más en lo que hay en el mercado de los asistentes virtuales: las plataformas en las que se ensamblan y los integradores que estaban listos para ensamblar un bot para cualquier solicitud y para el presupuesto de cualquier cliente.
Pero queríamos resolver un problema comercial, hacerlo por nuestra cuenta (el beneficio es la experiencia interna), tecnológicamente, sin crear un ejército de bots en diferentes canales (widget en el portal, Telegram, Lync / Teams messenger) y no salir demasiado del presupuesto de la dirección experimental.
Entonces nos reunimos con
autofaq.ai , y los chicos hablaron sobre su producto principal, cuya tarea es ayudar a responder preguntas repetitivas en formulaciones diferentes, pero cercanas en significado, mediante el uso de redes neuronales profundas y mecanismos para volver a entrenar la base con respuestas.
Aquí recordamos nuestra idea inicial: responder preguntas de los empleados en diferentes formulaciones, analizando información adicional en el contexto de una solicitud de un empleado. Entonces apareció el primer prototipo de demostración del bot de chat basado en Telegram:
Lo llamamos
"Ivan" (i1, leído como un i-wan), esto no es por la escasa inteligencia de nuestro héroe (todas las coincidencias son aleatorias), sino más bien, debido al nombre único de la plataforma (A1, B1, D1, I1, M1, V1 ), a los que hemos llegado recientemente.
El prototipo fue bien recibido por los empleados, como parte de una encuesta realizada después de la demostración, 105 personas votaron que la idea es genial y están listos para usarla en su trabajo.
Cuando llegamos a la etapa de llenado primario de la base, encontramos las siguientes dificultades:
- La reposición de la base de datos con respuestas o la adición de sinónimos a las preguntas es el mismo trabajo que las respuestas a estas preguntas en las salas de chat, en el correo y esto requiere una persona o un grupo de personas por separado
- la falta de operadores en línea para cambiar cuando el bot de chat no sabe la respuesta
- falta de retroalimentación para el empleado cuando su pregunta aparece en la base de datos de respuestas
- La tasa de cambio de la API por parte del contratista para implementar la lógica de trabajar con un bot de chat sin mecánica con los operadores
Resultado : mecánica compleja y
negativa de reponer la base de conocimiento de respuestas, falta de efecto económico, incluso retrasado, la necesidad de reclutar operadores en línea.
Ivan creciendo
En 2019, ya nos pusimos un poco más frescos sobre el tema de los bots de chat, pero en el verano se formaron estrellas al azar:
- Evento corporativo de salida (#WellDAN) para empleados planificados
- Dentsu Aegis Network se dio cuenta de que se nos puede dar un conocimiento profundo de la audiencia de Instagram.
- Los algoritmos y las bibliotecas de reconocimiento de caras abiertas en la foto funcionaron bien
Y decidimos que el chatbot Ivan en Telegram trabajará en la fiesta corporativa, que podrá:
- Informe sobre el evento, las transferencias, muestre el programa y el mapa de ubicación.
- Verificar empleado en un evento
- Encuentre colegas en la foto y hable sobre sus intereses mediante el análisis de perfiles abiertos de Instagram
Inicialmente, la mecánica era muy compleja, a veces no muy lógica, pero pudimos reducirlos a un escenario simple y comprensible:
1. Los empleados reciben una carta el día del evento con una descripción de lo que el chatbot Ivan puede hacer.
2. El empleado llega al evento, realiza un check-in y envía cualquier número de sus fotos selfie: debe enviar sus fotos del evento más tarde
3. Activa diferentes comandos bot
4. Comprueba cómo funciona la búsqueda de colegas en la foto y si tiene intereses comunes en función de la información de Instagram
Como resultado, gracias a la mecánica de los fanáticos, se enviaron 2403 mensajes a través del bot el día del evento, y 137 personas usaron el bot:
Resultado :
una mecánica
positiva y comprensible, la presencia de una fuente de noticias relevante para la mayoría de los empleados, móviles, como un canal prioritario, así como la reutilización de la plataforma de bot de chat.
Epílogo y la congelación de Ivan
Después de un evento corporativo de verano, nuestro chatbot aún trabajó en una conferencia grupal para clientes y socios. Pero de una forma u otra, se reducía a eventos únicos para ocasiones informativas específicas, o era de naturaleza puramente entretenida.
Por lo tanto, en este momento hemos decidido "congelar" esta dirección, con la esperanza de que en el futuro podamos encontrar un nicho en el que los chatbots funcionen mejor que las interfaces tradicionales a las que las personas están acostumbradas (barra de búsqueda, formulario de ingreso de datos, páginas FAQ), o no tendrán análogos en absoluto o tendrán una ventaja en la velocidad de resolución de problemas. Por ejemplo, pasar por el menú de voz 8-800 a través de un script en un bot de chat en lugar de usar comandos de tono desde el teléfono.
Entonces, antes de comenzar a desarrollar su propio chatbot o asistente de voz, intente comenzar estudiando casos
exitosos y
no tan buenos . Luego, existe una probabilidad distinta de cero de que sus experimentos conduzcan a la creación de un producto o servicio verdaderamente útil, conveniente y popular, que posteriormente se convertirá en un incentivo para el desarrollo de un entorno de comunicación donde los bots de chat
pueden convertirse en los progenitores de asistentes más modernos e inteligentes para los humanos.