Bei Dentsu Aegis Network experimentieren wir gerne, weil das Experimentieren Teil unserer Unternehmenskultur ist. Dank Experimenten kann man über die Grenzen seiner eigenen Kompetenz und Sphäre hinausgehen, Dinge aus einem anderen Blickwinkel betrachten, gleichzeitig etwas Neues studieren und in der Praxis anwenden.
In diesem Artikel möchte ich über unsere Experimente auf dem Gebiet der persönlichen Assistenten sprechen, mit Fällen, Antifällen und, wie es jetzt üblich ist, den letzten gewonnenen Erkenntnissen.
Prolog
Ich habe Chatbots ein Jahr im Jahr 2017 getroffen, während Telegram
seit 2 Jahren für seine eigene offene Bot-Plattform wirbt und Gartner
über Trends bei ihrer Verwendung in Unternehmen
sprach . Dann habe ich im Rahmen des Experiments den ersten
RubBot- Bot installiert, den ich bis heute verwende, wenn ich schnell den aktuellen Wechselkurs der wichtigsten Währungen ermitteln muss.
Ein ernsthafter Wendepunkt für uns, einen Chatbot von Enthusiasten von Dentsu Aegis Network, war ein Treffen mit den Jungs von KROK im Februar 2018, um das wir gebeten hatten, nachdem wir eine Reihe von Artikeln (
Was kann ein Chatbot und
Roboter im Büro ) über Habré gelesen hatten. Die Essenz ihres internen Unternehmensbot wurde auf einfache Dinge reduziert - um grundlegende und relevante Informationen zu liefern und auch häufig verwendete Skripte mithilfe von RPA zu verwenden - Pässe zu bestellen, Schulungen zu planen und zu organisieren, Geschäftsreisen zu unternehmen, Hilfe von der Personalabteilung zu erhalten usw., aber es ist teuflisch schön
, mit verständlichem Feedback und menschenähnlichen Hinweisen.
Damals entstand die Idee, dass wir einen Bot im Dentsu Aegis Network brauchen. In welchem Kanal? Welche Funktionen? Zu wem? Wird es wirklich gebraucht? Gibt es fertige Bots? Wer ist jetzt der erfahrenste auf dem Markt der Welt / in Russland?
In diesem Moment schienen uns diese Probleme wichtig zu sein, aber die Euphorie von dem, was ich sah, das Vertrauen, dass alles klappen würde, und der Wunsch, unseren Bot zu ergreifen, der die Fragen der Mitarbeiter lösen würde, überwogen alle Zweifel, besonders als Chat-Bots nach Regen wie Pilze erschienen. in Bereichen und Unternehmen, in denen sie nicht besonders benötigt wurden und vielmehr eine Ergänzung des Hauptprodukts darstellten, eine Art Krone der technologischen Effektivität und Steilheit.
Idee
Es war 2018 und zufällig trafen wir
Just-AI . Die Jungs hatten zu dieser Zeit bereits verschiedene Arten von Integrationen und
Widgets auf Client-Sites sowie Erfahrung in der Erstellung von Skripten für Sprach- und Textassistenten.
Unser Unternehmen hatte lange die Idee, eine Art Katalogisierung von Wissen und ein Tool zu erstellen, mit dem Materialien abgerufen und häufig gestellte Fragen mithilfe von Metainformationen (Tags, Schlüsselfelder, benannte Entitäten) beantwortet werden können.
Zum Beispiel:
- Präsentationen von der letzten digitalen Konferenz Ihre Meinung ändern ?
- Fälle in FMCG?
- Der Anteil der männlichen Bevölkerung in russischen Städten für 2015-2018?
- Wie verbinde ich mich mit WiFi?
Nachdem wir uns jedoch mit all diesen Themen auseinandergesetzt hatten, entschieden wir, dass wir ein einfaches und verständliches Szenario benötigen, das nicht für einzelne Einheiten oder Personengruppen geeignet ist, sondern für fast alle Mitarbeiter.
Infolgedessen wurde die Wahl zugunsten eines Szenarios für die Organisation interner Besprechungen getroffen. Warum genau er? Alles war ziemlich prosaisch, wenn Sie zwischen der Bestellung eines temporären Passes und der Suche nach willkürlichen Informationen über die Ressourcen des Unternehmens wählen.
Es schien uns, dass das Szenario für die Organisation des Treffens:- einfach: Teilnehmer, Besprechungsraum, Datum und Uhrzeit auswählen;
- Sehr beliebt: 70% der Mitarbeiter organisieren Meetings / nehmen mindestens 1-2 Mal pro Woche an ihnen teil.
- kann schnell implementiert werden: von 2-4 Wochen.
Tatsächlich stellte sich heraus, dass jeder der Punkte entweder um eine Größenordnung schwieriger zu implementieren war, oder er wurde überhaupt nicht bestätigt. Und zu dieser Zeit haben wir nur über
CustDev gelesen, in der Praxis haben wir viel später damit begonnen, aber das ist eine andere Geschichte :)
Erster Fehler
Wenn Sie das Projekt zum Entwickeln und Starten eines Chat-Bots vereinfachen, erhalten Sie die folgenden Schritte:
- Auswahl einer Lieferanten- / Bot-Plattform
- Wählen Sie ein Szenario
- Wir schreiben das Hauptszenario und seine Zweige
- Beschreibt Integrationen zu / von Ihrer Infrastruktur mit einer Anbieter- / Bot-Plattform
- Wir implementieren Integrationen und Szenarien
- Wir richten Analysen, Testintegrationen und Szenarien ein
- Starten Sie
- Überwachen und drehen
- Zusammenfassend: Erfolg oder Misserfolg
- Reflektieren
Es schien uns, dass Schritt 5 am schwierigsten und langwierigsten sein würde, aber tatsächlich stellte sich heraus, dass es viel schwieriger sein würde, die Skriptlogik und das Copywriting (Schritt 3) zu durchdenken und die Mechanismen der Interaktion mit der Infrastruktur zu erarbeiten (Schritt 4), insbesondere wenn Sie dies zum ersten Mal tun .
Aber auf die eine oder andere Weise,
nach 6 Monaten (!) Wir gingen alle Schritte durch und der Chat-Bot erschien als Widget auf der Hauptseite des Unternehmensportals, das sich unauffällig in der Ecke abzeichnete und den Mitarbeiter nachdrücklich ermutigte, darauf zu klicken und einen Dialog zu initiieren.
In der ersten Woche verzeichneten wir eine „erhöhte Aktivität“. Bis zu 20 Mitarbeiter versuchten, ein Meeting über den Chat-Bot zu arrangieren, und bis zu 12 erreichten das Ende des Szenarios:
Und hier haben wir das Hauptproblem erkannt:
Wir konkurrieren mit mindestens zwei der Hauptdienste des Unternehmens : Buchung von Besprechungsräumen auf dem Portal, Organisation von Besprechungen über Outlook und Organisation von Besprechungen über Sekretäre.
Das zweite ebenso wichtige Problem war, dass die mächtige russische Sprache so flexibel ist, dass die Frage: „Datum und Uhrzeit des Treffens angeben?“ Leute antworteten (Rang von den harmlosesten):
- Heute um 12:00 Uhr
- Morgen um 4
- Jeder frei
- Fürs Erste
- Und was ist da?
- Warum?
Infolgedessen haben wir ein wenig Logik der Bequemlichkeit der Auswahl, der Verarbeitung von Antworten und des Überspringens einiger Schritte verdreht, aber selbst damit war es ein ungleicher Kampf, in dem wir unsere Waffen vor der menschlichen Überlegenheit in Bezug auf die Variabilität von Szenarien und Möglichkeiten zur Änderung der Anfangsparameter niedergelegt haben.
Wir geben die Uhrzeit und das Datum der Besprechung an und wählen den Besprechungsraum aus
Wir bestätigen alle Besprechungsparameter und senden Einladungen an die KalenderSie haben das Widget zwar auf dem Portal gelassen, in der Hoffnung, dass wir dort einige populärere Skripte einbinden könnten.
Ergebnis :
Negative , bestehende Probleme werden durch vertraute Tools gelöst, das neue Tool bietet keinen zusätzlichen Mehrwert.
Erste positive Erfahrung
Das Ende des Jahres 2018 rückte näher und ein Kollege
teilte einen VC-Artikel über den Telegramm-Bot für das Spiel „Secret Santa“ mit, der schnell eine Antwort in unseren Herzen fand. Erstens als Erfahrung, eigene Bots in Telegram zu erstellen, und zweitens als eine Art Fanmechanik, deren Beteiligung viel mehr Erfolg versprach als die Organisation von Meetings.
Und da es bereits eine unbewegliche Frist gab, beschlossen wir, das Hauptszenario zum Laufen zu bringen und dabei Schönheit und Variabilität zu opfern. Tatsächlich stellte sich heraus, dass das Telegramm-Framework für die Arbeit mit Bots es uns nicht nur ermöglichte, den Bot in zwei Wochen zu sammeln und zu testen, sondern auch Glanz zu bringen und die Kommunikation entspannter zu gestalten.
Trotz der Schwierigkeiten bei der Arbeit mit Telegram in Russland waren zu diesem Zeitpunkt etwa 50 Personen an Secret Santa beteiligt, 27 konnten Geschenke austauschen.
Auf der Ebene der gesamten Unternehmensgruppe von Dentsu Aegis Network war dies immer noch ein eher niedriger Indikator (3-5%), aber wir betrachteten das Experiment als erfolgreich, weil:
- Der Bot hat alle Szenarien ohne Absturz bearbeitet
- Es wurde deutlich, dass die Mitarbeiter bereit waren, ihre Zeit in Experimente zu investieren, auch ohne offensichtliche Vorteile am Ende des Experiments
- Die Info-Zeile ist zu einem Auslöser für das Engagement geworden
Ergebnis :
positiv , Info Anlass + Lüftermechanik = Chance, sich viel mehr zu engagieren.
Geburt von Ivan
Im selben Jahr 2018 konnten wir uns eingehender mit dem Markt der virtuellen Assistenten befassen - den Plattformen, auf denen sie zusammengestellt sind, und den Integratoren, die bereit waren, einen Bot für jede Anfrage und für jedes Kundenbudget zusammenzustellen.
Aber wir wollten ein Geschäftsproblem lösen, es selbst machen (der Vorteil ist internes Fachwissen), technologisch, ohne eine Armee von Bots in verschiedenen Kanälen (Widget auf dem Portal, Telegramm, Lync / Teams Messenger) zu erstellen und nicht zu viel herauszuholen aus dem Budget der experimentellen Richtung.
Also trafen wir uns mit
autofaq.ai und die Jungs sprachen über ihr Hauptprodukt, dessen Aufgabe es ist, bei der Beantwortung sich wiederholender Fragen in verschiedenen, aber bedeutungsvollen Formulierungen durch die Verwendung tiefer neuronaler Netze und Mechanismen zur Umschulung der Basis mit Antworten zu helfen.
Hier erinnerten wir uns an unsere ursprüngliche Idee, Fragen von Mitarbeitern in verschiedenen Formulierungen zu beantworten und zusätzliche Informationen im Kontext einer Anfrage eines Mitarbeiters zu analysieren. So erschien der erste Demo-Prototyp des auf Telegramm basierenden Chat-Bots:
Wir nannten ihn
"Ivan" (i1, gelesen wie ein i-wan), dies ist nicht von der mageren Intelligenz unseres Helden (alle Zufälle sind zufällig), sondern aufgrund der einzelnen Benennung der Plattform (A1, B1, D1, I1, M1, V1) ), zu dem wir kürzlich gekommen sind.
Der Prototyp wurde von den Mitarbeitern gut aufgenommen. Im Rahmen einer nach der Demonstration durchgeführten Umfrage stimmten 105 Personen dafür, dass die Idee großartig ist und sie bereit sind, sie für ihre Arbeit zu verwenden.
Als wir das Stadium der Primärfüllung der Basis erreichten, stießen wir auf folgende Schwierigkeiten:
- Das Auffüllen der Datenbank mit Antworten oder das Hinzufügen von Synonymen zu Fragen ist dieselbe Arbeit wie die Antworten auf diese Fragen in Chatrooms, in der E-Mail, und dies erfordert eine separate Person oder Gruppe von Personen
- das Fehlen von Online-Betreibern, zu denen gewechselt werden kann, wenn der Chat-Bot die Antwort nicht kennt
- Mangel an Feedback für den Mitarbeiter, wenn seine Frage in der Antwortdatenbank erscheint
- die Änderungsrate der API durch den Auftragnehmer, um die Logik der Arbeit mit einem Chat-Bot ohne Mechanik mit Bedienern zu implementieren
Ergebnis :
negative , komplexe Mechanismen zur Wiederauffüllung der Wissensbasis von Antworten, mangelnde wirtschaftliche Wirkung, sogar verzögert, die Notwendigkeit, Online-Betreiber zu rekrutieren.
Ivan aufwachsen
Im Jahr 2019 wurde das Thema Chat-Bots bereits etwas cooler, aber im Sommer bildeten sich zufällig Sterne:
- Outbound Corporate Event (#WellDAN) für Mitarbeiter geplant
- Das Dentsu Aegis Network hat erkannt, dass wir ein tiefes Wissen über das Instagram-Publikum erhalten können.
- Algorithmen und offene Gesichtserkennungsbibliotheken auf dem Foto funktionierten gut
Und wir haben beschlossen, dass der Chatbot Ivan in Telegram auf der Firmenfeier arbeiten wird, die in der Lage sein wird:
- Erzählen Sie von der Veranstaltung, übertragen Sie, zeigen Sie das Programm und die Lagekarte
- Überprüfen Sie den Mitarbeiter bei einer Veranstaltung
- Finden Sie Kollegen auf dem Foto und sprechen Sie über ihre Interessen, indem Sie offene Instagram-Profile analysieren
Anfangs war die Mechanik sehr komplex, manchmal nicht sehr logisch, aber wir konnten sie auf ein einfaches und verständliches Szenario reduzieren:
1. Die Mitarbeiter erhalten am Veranstaltungstag einen Brief mit einer Beschreibung der Möglichkeiten des Chatbots Ivan.
2. Der Mitarbeiter kommt zur Veranstaltung, führt einen Check-in durch und sendet eine beliebige Anzahl seiner Selfie-Fotos. Sie müssen seine Fotos von der Veranstaltung später senden
3. Aktiviert verschiedene Bot-Befehle
4. Überprüft anhand der Informationen von Instagram, wie die Suche nach Kollegen auf dem Foto funktioniert und ob Sie gemeinsame Interessen haben
Dank dieser Lüftermechanik wurden am Tag der Veranstaltung 2403 Nachrichten über den Bot gesendet, und 137 Personen verwendeten den Bot:
Ergebnis :
positive , verständliche Mechanik, Vorhandensein eines für die meisten Mitarbeiter relevanten Newsfeeds, mobil als Prioritätskanal sowie Wiederverwendung der Chat-Bot-Plattform.
Epilog und das Einfrieren von Ivan
Nach einer sommerlichen Firmenveranstaltung arbeitete unser Chatbot immer noch an einer Gruppenkonferenz für Kunden und Partner. Aber auf die eine oder andere Weise kam es entweder zu einmaligen Ereignissen zu bestimmten Informationszwecken oder war rein unterhaltsam.
Daher haben wir uns im Moment entschlossen, diese Richtung einzufrieren, in der Hoffnung, dass wir in Zukunft eine Nische finden können, in der Chatbots besser funktionieren als herkömmliche Schnittstellen, an die Menschen gewöhnt sind (Suchleiste, Dateneingabeformular, Seiten) FAQ), oder sie haben überhaupt keine Analoga oder haben einen Vorteil in der Geschwindigkeit der Problemlösung. Zum Beispiel durch das Sprachmenü 8-800 durch ein Skript in einem Chat-Bot gehen, anstatt Tonbefehle vom Telefon zu verwenden.
Bevor Sie also mit der Entwicklung Ihres eigenen Chatbots oder Sprachassistenten beginnen, sollten Sie zunächst
erfolgreiche und
weniger gute Fälle untersuchen. Dann besteht eine Wahrscheinlichkeit ungleich Null, dass Ihre Experimente zur Schaffung eines wirklich nützlichen, praktischen und beliebten Produkts oder einer Dienstleistung führen, die anschließend zu einem Anreiz für die Entwicklung einer Kommunikationsumgebung wird, in der Chat-Bots eingesetzt werden
können die Vorfahren moderner und intelligenterer Assistenten für den Menschen werden.