Unser Team beschäftigt sich seit mehr als zwei Jahren mit Kundendienstautomatisierung. Kürzlich haben wir festgestellt, dass das Verbinden von Chatbots und virtuellen Assistenten nicht immer für Unternehmen von Vorteil ist.
Um dies zu sehen, stellen Sie sich diese Situation vor: Sie sind Manager in einer großen Bank, in der es für Kunden schwierig ist, sich in eine mobile Anwendung einzuloggen - jede Sekunde bricht bei der Anmeldung zusammen, weil das Einloggen so schwierig ist, wie es das große Fermat-Theorem überfordert.
Sie haben zwei Möglichkeiten:- Korrigieren Sie den Autorisierungsprozess - normalerweise gestalten Sie Bildschirme und beenden Sie die Qual der Benutzer. Es wird von NNN Rubel kosten.
- Support automatisieren - Schließen Sie einen virtuellen Assistenten an, der Kunden in der Verwendung der Anwendung unterrichtet. Es wird von NN Rubel kosten.
Die Automatisierung des Supports und die Einstellung eines Roboters sind in der Regel billiger, als Prozesse in einer Anwendung in den Sinn zu bringen. Daher entscheiden sich jetzt kurzsichtige Manager für die zweite Option - sie verlassen sich auf die erste Unterstützungslinie, um die Lücken in den Produkten damit zu schließen.
Dies gilt insbesondere für Unternehmensinnovatoren (Fintech, Reisen, Telekommunikation, E-Commerce) - sie haben virtuelle Assistenten bereits erfolgreich implementiert und konnten die meisten Probleme auf sich ziehen. Infolgedessen funktioniert die Unterstützung manchmal wie ein Stopfen, um Löcher in einem Boot zu schließen.
Fall. Die Bank wollte, dass unser virtueller Assistent die Zustellung der Karten mit den Kunden koordiniert. Bei der Skriptautomatisierung stellte sich heraus, dass der Prozess selbst falsch aufgebaut war: Der Benutzer wählt zunächst die Region aus, dann wird die Karte in die gewünschte Stadt gebracht und erst dann wird die Lieferadresse vereinbart.
Dieser Ansatz führt zu einer Reihe von Problemen mit denen, die sich nicht mit dem Thema Stadt befasst haben - es ist als "Moskau" vorbelegt und viele bemerken es einfach nicht. Infolgedessen ruft der Roboter den Kunden an und sagt: "Hallo, Ihre Karte in Moskau, wann ist es bequem zu liefern?" Und der Kunde antwortet: "Bl **, ich bin in Nowosibirsk, wie geht es Ihnen?"
Es ist nicht schwierig, einen solchen Vorgang zu beheben: Sie müssen lediglich in der Anwendung klar nachfragen, wo die Karte abgelegt werden soll. Wir mussten dem Roboter jedoch beibringen, korrekt auf das Gelenk zu reagieren und Karten an andere Regionen zu senden.
Infolgedessen verlor die Bank bei der Zustellung Geld und schloss den Fehler mithilfe des Supports, obwohl es sich lohnte, den Antragsprozess abzuschließen - es würde keine Probleme geben.
Dies ist kein Einzelfall. Wir haben die Anfragen von 6 Millionen Nutzern analysiert und festgestellt, dass die banalen Pfosten im Produkt die häufigsten Schmerzen sind.
5 der 10 häufigsten Hochfrequenzszenarien (Fintech, Einzelhandel, Telekommunikation) können geschlossen werden, wenn Sie Geschäftsprozesse oder das UX-Design ändern.
Die Frage ist jedoch, woher das Produktteam weiß,
was verbessert werden muss.
Bots können eine Antwort geben. Unsere neuronalen Netze gruppieren Benutzeranfragen und Gruppennachrichten desselben Typs in Gruppen (Cluster): Je größer die Gruppe, desto akuter und populärer das Problem. Wenn Sie sich den Cluster ansehen, können Sie verstehen, was es wert ist, behoben zu werden, um den Benutzern das Leben zu erleichtern.
Im letzten Jahr der Arbeit mit solchen Fällen haben wir festgestellt, dass Support-Automatisierung nicht immer gut ist, wenn wir vergessen, Produktprobleme zu lösen: Prozesse und Design ändern, die richtige Kommunikation aufbauen. Aber während der Support den Kunden hilft und lehrt, wie sie mit dem, was sie haben, umgehen sollen, nehmen es nur wenige ernst.
Und Assistenten sind teilweise schuld.Vergessene Funktion: Kommunikation
Der Versuch, alle Lücken in einem Produkt mit einem Roboter zu schließen, ist nicht das einzige Problem, das virtuelle Assistenten für ein Unternehmen verursachen.
Mit dem Aufkommen der Automatisierung in der ersten Zeile des Supports vergaßen alle, Informationen über Systemfehler und Anwenderschmerzen in das Unternehmen zu bringen. Wir haben uns auf den meisten Service-Support konzentriert, aber nicht darüber nachgedacht, wie die Kommunikation mit Produktmanagern hergestellt werden kann.
Deshalb sind unsere Kollegen aus der Ukraine einmal in diese Situation geraten: Sie haben einen Assistenten in einer großen Bank gestartet und den Umschaltalgorithmus für den Betreiber nicht ganz richtig eingestellt. Wenn die grundlegende Zahlungsfunktion fehlschlug und Kundenanfragen fielen, war der Roboter dumm, fragte, um die Frage neu zu formulieren, oder otmazyvatsya: "Ja, ja, wir werden es bald beheben."
Es war der zweite Tag, an dem der Assistent die Benutzer weiter tröstete, und niemand in der Bank wusste von dem Vorfall. In Bezug auf die Analyse war es schwierig, dies zu bemerken. Die Funktionalität war nicht überall eingeschränkt, sondern nur in einem kleinen Segment.
Nun, es gab verärgerte Kunden, die den Roboter umgingen: Jemand durchbrach die Schimpfwörter, die sie zwangen, zum Bediener zu wechseln, jemand rief die Manager an und meldete eine Panne. Die Bank hat endlich erkannt, was schief gelaufen ist und das Problem erst am zweiten Tag behoben.
Es war ein cooler Fall, der einen Fehler im Kommunikationsroboter → Manager aufwies. Wir erkannten, dass wir ein Modell erstellen und eine Notfallverbindung zwischen Assistenten und Produkten herstellen mussten.
Wie wir den Assistenten beigebracht haben, über Probleme zu sprechen
Zunächst mussten wir verstehen, worüber die Produkte zu informieren sind - mit anderen Worten, was als Vorfall angesehen wird und was nicht.
Damit der Roboter die Parameter des Anforderungsvolumens verstehen und Massenfehler von kleinen unterscheiden kann, haben wir ihn geschult, um den Vorfall anhand verschiedener Kriterien zu bestimmen:
- Anzahl der Benutzer - Gemäß der Nachrichtenhistorie des Kunden erkennt der Roboter die ungefähre Anzahl der aktiven Benutzer und bestimmt, wie viel Prozent der Anrufe als kritisch eingestuft werden können.
- Die Zeitspanne, für die Nachrichten über das Problem eingehen - wenn der Roboter einen starken Anstieg identischer Anrufe feststellt, korreliert er dies mit der Anzahl der Clients: Wenn der Fehler massiv ist, wird ein Vorfall ausgelöst (die Gleichheit wird durch unser grundlegendes neuronales Netzwerk bestimmt, das die Bedeutung von Anrufen im Text erkennt).
Der Clustering-Algorithmus identifiziert Gruppen ähnlicher Aufrufe, unabhängig davon, ob sie sich im Markup befinden oder nicht. Wenn Benutzer den Massensupport kontaktieren und die Dynamik der Nachrichten in den letzten Minuten / Stunden / Tagen zunimmt, ist dies ein Vorfall.
Noch nicht perfekt, aber wir haben gelernt, das Problem der Kommunikation mit den Mitarbeitern des Unternehmens zu lösen. Wenn der Assistent versteht, dass ein Problem aufgetreten ist, handelt er nach diesem Algorithmus:
- Startet einen Vorfall und sendet Benachrichtigungen an verantwortliche Mitarbeiter über festgelegte Telefonnummern / E-Mail.
- Er bittet darum, eine Nachricht zu schreiben, die als Antwort an die Benutzer gesendet wird: "Die Reparatur wird zwei Stunden dauern, wir bitten um Entschuldigung . "
- Nachdem der Fehler behoben wurde, schließt der Assistent das Ticket und kann an alle Opfer schreiben: "Hurra, wir haben alles behoben. " Dies ist praktisch, da Sie keine Antwort in der gesamten Datenbank senden müssen - der Roboter merkt sich nur die vom Problem betroffenen Personen.
Als der Assistent anfing, Massenfehler zu melden, stellten wir fest, dass viele Fehler mit technischen Problemen zusammenhängen. Und wir haben gelernt, schnell auf sie zu reagieren.
Zum Beispiel, als die Logik der Budgetzahlungen auf uns zukam und die Benutzer keine Steuern zahlen konnten, schickte der Roboter innerhalb einer Stunde einen Fehlerbericht. Das Team hat die Version schnell zurückgesetzt und das Problem schnell behoben.
Das ist viel besser als zu schreiben:
"Ja, ja, bald wird alles gut .
" Und ehrlicher in Bezug auf Benutzer.
Normalerweise konzentrieren sich alle an der Unterstützung der Support-Automatisierung Beteiligten darauf, Robotern beizubringen, wie sie schnell, effizient und kostengünstig reagieren können. Sie übersehen jedoch einen wichtigen Punkt: Die Aufgaben eines Support-Managers sind umfassender als nur das Schreiben einer Antwort.
Als wir uns eingehend mit allen Funktionen der Rolle befassten, die wir zu automatisieren versuchen, stellten wir fest, dass ein guter Kundenservice darin besteht, dass der Support das Team kontaktiert und ihm die Schmerzen der Benutzer mitteilt und das Unternehmen sein Produkt vervollständigt.
Andernfalls wird die Unterstützung zu einer ständigen Krücke für das Unternehmen: Sie schließt Lücken und otmazyvatsya bis zum letzten, anstatt Probleme zu lösen.