يعمل فريقنا في أتمتة خدمة العملاء لأكثر من عامين. في الآونة الأخيرة ، أدركنا أن ربط chatbots والمساعدين الظاهري لا يفيد الشركات دائمًا.
لنرى ذلك ، تخيل هذا الموقف: أنت مدير في بنك كبير ، حيث يصعب على العملاء تسجيل الدخول إلى أحد تطبيقات الهاتف المحمول - كل ثانية واحدة تنهار في مرحلة تسجيل الدخول ، لأن تسجيل الدخول يكون صعبًا مثل التغلب على نظرية فيرما العظيمة.
لديك خياران:- قم بتصحيح عملية التفويض - عادةً تصميم الشاشات ووضع حد لعذاب المستخدمين. سيكلف من روبل NNN.
- أتمتة الدعم - قم بتوصيل مساعد افتراضي سيقوم بتعليم العملاء كيفية استخدام التطبيق. سيكلف من روبل NN.
عادةً ما تكون أتمتة الدعم وتوظيف الروبوت أرخص من جلب العمليات إلى الذهن في أي تطبيق. لذلك ، يختار المديرون الآن قصير النظر الخيار الثاني - فهم يعتمدون على السطر الأول من الدعم لإغلاق الثغرات الموجودة في المنتجات به.
ينطبق هذا بشكل خاص على المبتكرين في مجال الأعمال (fintech ، والسفر ، والاتصالات ، والتجارة الإلكترونية) - لقد قاموا بالفعل بتنفيذ مساعدين افتراضيين بنجاح وتمكنوا من إلقاء معظم المشاكل عليهم. نتيجة لذلك ، يعمل الدعم في بعض الأحيان كقابس لإغلاق الثقوب في القارب.
القضية. أراد البنك أن يقوم مساعدنا الافتراضي بتنسيق تسليم البطاقات مع العملاء. أثناء أتمتة البرنامج النصي ، اتضح أن العملية نفسها قد بنيت بشكل غير صحيح: يقوم المستخدم أولاً بتحديد المنطقة ، ثم يتم إحضار الخريطة إلى المدينة المطلوبة وعندها فقط يتم الاتفاق على عنوان التسليم.
هذا النهج يؤدي إلى مجموعة من المشاكل مع أولئك الذين لم ينتبهوا إلى المادة المتعلقة بالمدينة - يتم ملؤها مسبقًا باسم "موسكو" والكثير منهم ببساطة لا يلاحظون ذلك. نتيجة لذلك ، يقوم الروبوت بالاتصال بالعميل ويقول: "مرحبًا ، بطاقتك في موسكو ، متى تكون مناسبة للتوصيل؟" ، ورد العميل: "Bl ** ، أنا في نوفوسيبيرسك ، كيف حالك؟"
ليس من الصعب إصلاح مثل هذه العملية: عليك فقط أن تسأل بوضوح في التطبيق أين تأخذ البطاقة. ولكن كان علينا أن نعلم الروبوت أن يستجيب بشكل صحيح للمفصل وإرسال بطاقات إلى مناطق أخرى.
ونتيجة لذلك ، فقد البنك أمواله عند التسليم وأغلق الخطأ بمساعدة الدعم ، على الرغم من أنه كان يستحق إكمال عملية التقديم - لن تكون هناك أية مشكلات.
هذه ليست حالة معزولة. قمنا بتحليل طلبات 6 ملايين مستخدم ورأينا أن الألم الأكثر شيوعًا هو عضادات عادية في المنتج.
يمكن إغلاق 5 من أكثر 10 سيناريوهات عالية التردد (في fintech ، البيع بالتجزئة ، الاتصالات) إذا قمت بتعديل العمليات التجارية أو تغيير تصميم UX.
لكن السؤال هو كيف يعرف فريق المنتج
ما الذي يجب تحسينه؟
السير يمكن أن تعطي إجابة. تقوم شبكاتنا العصبية بتجميع طلبات المستخدمين ورسائل المجموعة من نفس النوع في مجموعات (مجموعات): كلما كانت المجموعة أكبر ، كانت المشكلة أكثر حدة وشعبية. إذا نظرت إلى المجموعة ، يمكنك فهم ما يستحق الإصلاح لجعل الحياة أسهل للمستخدمين.
خلال العام الماضي من التعامل مع مثل هذه الحالات ، استنتجنا أن دعم التشغيل الآلي ليس جيدًا دائمًا إذا نسينا حل مشكلات المنتج: تغيير العمليات والتصميم وبناء التواصل الصحيح. ولكن في حين أن الدعم يتعامل مع العملاء ويعلمهم كيفية استخدام ما لديهم ، إلا أن قلة من الناس يأخذون الأمر على محمل الجد.
والمساعدون مسؤولون جزئيا.وظيفة منسية: الاتصالات
إن محاولة إغلاق جميع الثقوب الموجودة في أحد المنتجات باستخدام برنامج روبوت ليست هي المشكلة الوحيدة التي يخلقها المساعدون الظاهريون للشركة.
مع ظهور الأتمتة على خطوط الدعم الأولى ، نسي الجميع نقل معلومات عن فشل النظام وألم المستخدم إلى الشركة. لقد ركزنا على معظم خدمات الدعم ، لكننا لم نفكر في كيفية إنشاء اتصال مع مديري المنتجات.
لذلك ، بمجرد أن واجه زملاؤنا من أوكرانيا هذا الموقف: أطلقوا مساعدًا في بنك كبير واحد ولم يقموا بإنشاء خوارزمية التبديل للمشغل بشكل صحيح تمامًا. عندما فشلت وظيفة الدفع الأساسية ، وتراجعت طلبات العملاء ، كان الروبوت غبيًا ، وطُلب إعادة صياغة السؤال ، أو otmazyvatsya: "نعم ، نعم ، سنقوم بإصلاحه قريبًا."
في اليوم الثاني ، واصل المساعد ضبط المستخدمين ، ولم يكن أحد داخل البنك على علم بالحادث. كان من الصعب ملاحظة التحليلات - لم تقع الوظيفة في كل مكان ، ولكن على شريحة صغيرة فقط.
حسنًا ، كان هناك عملاء غاضبون تحايلوا على الروبوت: قام شخص ما باختراقه كلمات أقسمت أجبرتهم على التحول إلى المشغل ، واتصل شخص ما بالمديرين وأبلغ عن حدوث انهيار. وأخيراً أدرك البنك ما حدث من خطأ وحل المشكلة فقط في اليوم الثاني.
كانت حالة رائعة أظهرت وجود خلل في مدير اتصالات الروبوت. لقد أدركنا أننا بحاجة إلى إنشاء نموذج وإنشاء اتصال للطوارئ بين المساعدين والمنتجات.
كيف علمنا المساعدين للحديث عن المشاكل
بادئ ذي بدء ، كنا بحاجة إلى فهم ما يجب إبلاغه بالمنتجات - وبعبارة أخرى ، ما يعتبر حادثًا وما هو غير ذلك.
من أجل أن يتعلم الروبوت فهم معايير حجم الطلبات وتمييز الأخطاء الجماعية عن الأخطاء الصغيرة ، قمنا بتدريبه لتحديد الحادث بواسطة عدة معايير:
- عدد المستخدمين - وفقًا لسجل رسائل العميل ، يتعرف الروبوت على العدد التقريبي للمستخدمين النشطين ويحدد النسبة المئوية للمكالمات التي يمكن اعتبارها مهمة.
- طول الفترة الزمنية التي تظهر فيها الرسائل المتعلقة بالمشكلة - عندما يرى الروبوت زيادة حادة في المكالمات المتماثلة ، فإنه يربطها بعدد العملاء: إذا كان الخطأ كبيرًا ، يبدأ الحادث (يتم تحديد التشابه من خلال شبكتنا العصبية الأساسية ، والتي تتعرف على معنى المكالمات في النص).
تحدد خوارزمية التجميع مجموعات من المكالمات المماثلة ، بغض النظر عما إذا كانت في الترميز أم لا. إذا اتصل المستخدمون بالدعم الشامل وكانت ديناميات الرسائل تنمو خلال الدقائق / الساعات / الأيام القليلة الماضية - فهذه حادثة.
ليست مثالية بعد ، لكننا تعلمنا كيفية حل مشكلة التواصل مع موظفي الشركة. إذا كان المساعد يفهم أن مشكلة قد حدثت ، فإنه يتصرف وفقًا لهذه الخوارزمية:
- تبدأ حادثة وترسل إخطارات إلى الموظفين المسؤولين عن طريق أرقام الهاتف / البريد الإلكتروني المحددة مسبقًا.
- يطلب منك كتابة رسالة سيتم إرسالها إلى المستخدمين ردًا على ذلك: على سبيل المثال ، "سيستغرق الإصلاح ساعتين ، نعتذر" .
- بعد إصلاح الخلل ، يغلق المساعد التذكرة ويستطيع أن يكتب إلى جميع الضحايا: "هوراي ، لقد أصلحنا كل شيء" . هذا أمر مريح ، نظرًا لأنك لست مضطرًا إلى إرسال إجابة عبر قاعدة البيانات - يتذكر الروبوت فقط المتأثرين بالمشكلة.
عندما بدأ المساعد في الإبلاغ عن حالات الفشل الشامل ، رأينا أن العديد من الأخطاء كانت مرتبطة بالمشكلات الفنية. وتعلمنا كيفية الاستجابة بسرعة لهم.
على سبيل المثال ، عندما وصل إلينا منطق مدفوعات الميزانية ولم يتمكن المستخدمون من دفع الضرائب ، أرسل الروبوت تقريرًا عن الخطأ في غضون ساعة. استعاد الفريق النسخة بسرعة وحل المشكلة بسرعة.
هذا أفضل بكثير من الكتابة:
"نعم ، نعم ، قريباً سيكون كل شيء على ما يرام" . وأكثر صدقا فيما يتعلق المستخدمين.
عادة ، يركز كل من يشارك في دعم التشغيل الآلي للدعم على تعليم الروبوتات كيفية الاستجابة بسرعة وكفاءة ورخيصة. لكنهم يفوتون نقطة مهمة: مهام مدير الدعم أوسع من مجرد كتابة إجابة.
عندما بدأنا في دراسة جميع وظائف الدور الذي نحاول تشغيله آليًا بعمق ، رأينا أن خدمة العملاء الجيدة هي عندما يتصل الدعم بالفريق ويخبرهم عن آلام المستخدمين ، وتقوم الشركة بإكمال منتجها.
خلاف ذلك ، يصبح الدعم عكازًا دائمًا للشركة: إنه يغلق الثقوب و otmazyvatsya إلى الأخير ، بدلاً من حل المشكلات.