Na Dentsu Aegis Network, adoramos experimentar, porque a experimentação faz parte da cultura de nossa empresa. Graças a experimentos, é possível ir além dos limites da própria competência, esfera, ver as coisas de um ângulo diferente, estudar simultaneamente e aplicar algo novo na prática.
Neste artigo, quero falar sobre nossos experimentos no campo de assistentes pessoais, com casos, casos anti-casos e, como é habitual dizer agora, as lições finais aprendidas.
Prólogo
Conheci chatbots por ano em 2017, enquanto o Telegram promove sua própria plataforma de bot aberta
há 2 anos , e o Gartner
falou sobre as tendências em seu uso nas empresas. Então, como parte do experimento, instalei o primeiro robô
RubBot , que uso até hoje, quando preciso descobrir rapidamente a taxa de câmbio atual das principais moedas.
Mas um ponto de virada sério para nós, um chatbot de entusiastas da Rede Dentsu Aegis, foi uma reunião com os caras do KROK em fevereiro de 2018, que pedimos depois de ler uma série de artigos (
O que um chatbot e
robôs dentro do escritório ) sobre Habré. A essência de seu bot corporativo interno foi reduzida a coisas simples - para fornecer informações básicas e relevantes e também para usar scripts frequentemente usados usando RPA - pedidos de passes, planejamento e organização de treinamentos, viagens de negócios, obtenção de ajuda de RH etc., mas é incrivelmente bonito
, com feedback compreensível e dicas semelhantes a humanos.
Foi então que surgiu a ideia de que precisávamos de um bot na Rede Dentsu Aegis. Em qual canal? Quais recursos? Para quem? É realmente necessário? Existem bots prontos? Quem agora é o mais experiente no mercado no mundo / na Rússia?
Naquele momento, essas questões pareciam importantes para nós, mas a euforia do que vi, a confiança de que tudo daria certo e o desejo de se apossar de nosso bot, que resolveria as perguntas dos funcionários, superavam qualquer dúvida, especialmente quando os bots de bate-papo começaram a aparecer como cogumelos após a chuva, em áreas e negócios em que não eram particularmente necessários e, em vez disso, eram uma adição ao produto principal, uma espécie de coroa de eficácia tecnológica e inclinação.
Idéia
Era 2018 e, por acaso, conhecemos o
Just-AI . Os caras da época já tinham vários tipos de integrações e
widgets nos sites dos clientes , além de experiência na criação de scripts para assistentes de voz e texto.
Nossa empresa há muito tempo teve a idéia de fazer uma espécie de catalogação de conhecimento e uma ferramenta capaz de extrair materiais e responder a perguntas comuns usando meta-informações (tags, campos-chave, entidades nomeadas).
Por exemplo:
- Apresentações da última conferência digital Mudou de idéia ?
- Casos em FMCG?
- A proporção da população masculina nas cidades russas para 2015-2018?
- Como se conectar ao wifi?
Mas, tendo nos contornado com toda essa variedade de questões, decidimos que precisávamos de um cenário simples e compreensível, que seria adequado não para unidades individuais ou grupos de pessoas, mas aqui para quase todos os funcionários.
Como resultado, a escolha foi feita em favor de um cenário para a organização de reuniões internas. Por que exatamente ele? Tudo era bastante prosaico se você escolher entre pedir um passe temporário e procurar informações arbitrárias sobre os recursos da empresa.
Pareceu-nos que o cenário para organizar a reunião:- simples: selecione participantes, sala de reuniões, data e hora;
- bastante popular: 70% dos funcionários organizam reuniões / participam delas pelo menos 1-2 vezes por semana;
- pode ser implementado rapidamente: de 2 a 4 semanas.
De fato, cada um dos pontos acabou sendo uma ordem de magnitude mais difícil de implementar, ou não foi confirmada. Naquela época, lemos apenas sobre o
CustDev , na prática, começamos a usá-lo muito mais tarde, mas essa é uma história diferente :)
Primeira falha
Se você simplificar o projeto para desenvolver e iniciar um bot de bate-papo, obterá o seguinte conjunto de etapas:
- Escolhendo uma plataforma de fornecedor / bot
- Escolha um cenário
- Escrevemos o cenário principal e seus ramos
- Descreve integrações de / para sua infraestrutura com uma plataforma de fornecedor / bot
- Implementamos integrações e cenários
- Configuramos análises, integrações de teste e cenários
- Iniciar
- Monitorar e girar
- Para resumir: sucesso ou fracasso
- Refletir
Pareceu-nos que a etapa 5 seria a mais difícil e longa, mas, na verdade, seria muito mais difícil pensar na lógica do script, nos direitos autorais (etapa 3) e na mecânica da interação com a infraestrutura (etapa 4), especialmente se você estiver fazendo isso pela primeira vez. .
Mas de uma forma ou de outra,
após 6 meses (!), Seguimos todas as etapas e o bot de bate-papo apareceu como um widget na página principal do portal corporativo, que apareceu discretamente no canto e encorajou fortemente o funcionário a clicar nele e iniciar um diálogo.
Na primeira semana, registramos “aumento de atividade”, até 20 funcionários tentaram marcar uma reunião por meio do bot de bate-papo e até 12 chegaram ao final do cenário:
E aqui percebemos o principal problema -
competimos com pelo menos dois dos principais serviços da empresa : reservar salas de reunião no portal, organizar reuniões através do Outlook e organizar reuniões através de secretárias.
O segundo problema igualmente importante foi que a poderosa língua russa é tão flexível que a pergunta: "Indica a data e a hora da reunião?" pessoas responderam (ranking dos mais inofensivos):
- Hoje às 12:00
- Amanhã às 4
- Qualquer livre
- Por enquanto
- E o que tem aí?
- Porque
Como resultado, distorcemos um pouco da lógica da conveniência da escolha, processando respostas e pulando algumas etapas, mas mesmo com isso, foi uma batalha desigual na qual colocamos nossos braços diante da superioridade humana na variabilidade de cenários e maneiras de alterar os parâmetros iniciais.
Especificamos a hora e a data da reunião, além de selecionar a sala de reunião
Confirmamos todos os parâmetros da reunião e enviamos convites para os calendáriosÉ verdade que eles deixaram o widget no portal na esperança de que pudéssemos estragar alguns scripts mais populares lá.
Resultado : problemas
negativos , existentes são resolvidos por ferramentas familiares, a nova ferramenta não agrega valor adicional.
Primeira experiência positiva
O final de 2018 estava chegando e um colega
compartilhou um artigo de VC no bot Telegram para o jogo "Secret Santa", que rapidamente encontrou uma resposta em nossos corações. Primeiro, como a experiência de criar seus próprios bots no Telegram e, segundo, como uma espécie de mecânica de fãs, envolvimento em que prometia muito mais sucesso do que organizar reuniões.
E como já havia um prazo imutável, decidimos fazer o cenário principal funcionar, sacrificando a beleza e a variabilidade. De fato, descobriu-se que a estrutura do Telegram para trabalhar com bots nos permitiu não apenas coletar e testar o bot em 2 semanas, mas também trazer brilho, tornando a comunicação mais relaxada.
Apesar das dificuldades de trabalhar com o Telegram na Rússia, naquele momento cerca de 50 pessoas estavam envolvidas no Papai Noel Secreto, 27 conseguiram trocar presentes.
No nível de todo o grupo de empresas da Dentsu Aegis Network, este ainda era um indicador bastante baixo (3-5%), mas consideramos o experimento bem-sucedido, porque:
- O bot trabalhou todos os cenários sem travar
- Ficou claro que os funcionários estavam prontos para investir seu tempo em experimentos, mesmo sem benefícios óbvios ao final do experimento.
- A linha de informações se tornou um gatilho para o engajamento
Resultado :
positivo , ocasião da informação + mecânica dos fãs = chance de se envolver muito mais.
Nascimento de Ivan
No mesmo 2018, pudemos nos aprofundar no que há no mercado de assistentes virtuais - as plataformas nas quais eles são montados e os integradores que estavam prontos para montar um bot para qualquer solicitação e orçamento de qualquer cliente.
Mas queríamos resolver um problema de negócios, fazê-lo por conta própria (o benefício é a experiência interna), tecnologicamente, sem criar um exército de bots em diferentes canais (widget no portal, messenger do Telegram, Lync / Teams) e sem sair muito do orçamento da direção experimental.
Então, nos encontramos com o
autofaq.ai , e os caras falaram sobre seu principal produto, cuja tarefa é ajudar a responder perguntas repetitivas em formulações diferentes, mas próximas em significado, através do uso de redes neurais profundas e mecanismos para reciclar a base com respostas.
Aqui lembramos a nossa ideia inicial - responder a perguntas de funcionários em diferentes formulações, analisando informações adicionais no contexto de uma solicitação de um funcionário. Então, o primeiro protótipo de demonstração do bot de bate-papo baseado no Telegram apareceu:
Nós o chamamos de
"Ivan" (i1, lido como um i-wan), isso não é da inteligência escassa de nosso herói (todas as coincidências são aleatórias), mas sim, devido ao nome único da plataforma (A1, B1, D1, I1, M1, V1 ), a que chegamos recentemente.
O protótipo foi bem recebido pelos funcionários. Como parte de uma pesquisa realizada após a demonstração, 105 pessoas votaram que a idéia é ótima e estão prontas para usá-la em seu trabalho.
Quando chegamos ao estágio de preenchimento primário da base, encontramos as seguintes dificuldades:
- reabastecer o banco de dados com respostas ou adicionar sinônimos a perguntas é o mesmo trabalho que as respostas para essas perguntas em salas de bate-papo, pelo correio e isso requer uma pessoa ou grupo de pessoas separado
- a falta de operadores online para mudar quando o bot de bate-papo não souber a resposta
- falta de feedback para o funcionário quando sua pergunta aparece no banco de dados de respostas
- a taxa de alteração da API pelo contratado para implementar a lógica de trabalhar com um bot de bate-papo sem mecânica com operadores
Resultado : mecânica
negativa e complexa de reabastecer a base de conhecimento de respostas, falta de efeito econômico, até adiada, a necessidade de recrutar operadores on-line.
Crescendo Ivan
Em 2019, já ficamos um pouco mais informados sobre o assunto dos robôs de bate-papo, mas no verão as estrelas se formaram aleatoriamente:
- Evento corporativo de saída (#WellDAN) para funcionários planejados
- A Rede Dentsu Aegis percebeu que podemos ter um profundo conhecimento do público do Instagram.
- Algoritmos e bibliotecas de reconhecimento de rosto aberto na foto funcionaram bem
E decidimos que o chatbot Ivan no Telegram funcionará na festa corporativa, que poderá:
- Conte sobre o evento, transferências, mostre o programa e o mapa de localização
- Verificar funcionário em um evento
- Encontre colegas na foto e fale sobre seus interesses analisando perfis abertos do Instagram
Inicialmente, a mecânica era muito complexa, às vezes não muito lógica, mas conseguimos reduzi-la a um cenário simples e compreensível:
1. Os funcionários recebem uma carta no dia do evento com uma descrição do que o chatbot Ivan pode fazer.
2. O funcionário chega ao evento, faz um check-in, enviando qualquer número de suas fotos de selfie - você precisa enviar as fotos dele mais tarde
3. Ativa diferentes comandos bot
4. Verifica como a pesquisa de colegas na foto funciona e se você tem interesses comuns com base nas informações do Instagram
Como resultado, graças a essa mecânica de fãs, 2403 mensagens foram enviadas pelo bot no dia do evento e 137 pessoas usaram o bot:
Resultado : mecânica
positiva e compreensível, presença de um feed de notícias relevante para a maioria dos funcionários, celular, como canal prioritário, e reutilização da plataforma de bot de bate-papo.
Epílogo e o congelamento de Ivan
Após um evento corporativo de verão, nosso chatbot ainda trabalhava em uma conferência em grupo para clientes e parceiros. Mas de uma forma ou de outra, tudo se resumia a eventos pontuais para ocasiões informativas específicas ou era de natureza puramente divertida.
Portanto, no momento em que decidimos "congelar" essa direção, na esperança de que, no futuro, possamos encontrar um nicho no qual os chatbots funcionem melhor do que as interfaces tradicionais às quais as pessoas estão acostumadas (barra de pesquisa, formulário de entrada de dados, páginas FAQ), ou eles não terão nenhum análogo ou terão uma vantagem na velocidade de resolução de problemas. Por exemplo, percorrer o menu de voz 8-800 por meio de um script em um bot de bate-papo em vez de usar comandos de tom do telefone.
Portanto, antes de começar a desenvolver seu próprio chatbot ou assistente de voz, tente começar estudando casos
bem - sucedidos e
não tão bons . Há uma probabilidade diferente de zero de que seus experimentos levarão à criação de um produto ou serviço realmente útil, conveniente e popular, que posteriormente se tornará um incentivo para o desenvolvimento de um ambiente de comunicação em que os bots de bate-papo
podem se tornar progenitores de assistentes mais modernos e inteligentes para os seres humanos.