Чат-боты в контакт-центрах: будущее обслуживания клиентов?

Тренды развития контакт-центров и роль чат-ботов

Контакт-центры будущего будут всё меньше полагаться на голосовые приложения, а роль операторов станет второстепенной. На первый план выйдут чат-боты, интегрированные в мессенджеры и мобильные приложения. Это обусловлено изменениями в предпочтениях потребителей и развитием технологий искусственного интеллекта. Чат-боты внедряются компаниями различного масштаба – от крупных предприятий (банки, здравоохранение) до небольших организаций (e-commerce, турфирмы). В крупных компаниях они автоматизируют рутинные задачи и сокращают расходы на персонал, а в небольших – улучшают имидж, демонстрируя технологичность.

Примеры внедрения чат-ботов

  • Яндекс.Алиса: Встроенный в экосистему Яндекса умный помощник, присутствующий во многих приложениях и устройствах (например, Яндекс.Станция). В октябре 2018 года доля голосовых запросов через приложения Яндекса составила 20%. Алиса решает как пользовательские сценарии (напоминания, будильник, заказ пиццы), так и бизнес-задачи через платформу Яндекс.Диалоги. Количество активных пользователей – 35 миллионов человек.
  • Amazon Lex: Фреймворк, используемый в умном помощнике Alexa, продаётся Amazon как комбинация алгоритмов обработки естественного языка и механизмов распознавания/синтеза речи. Он решает задачи, такие как смена пароля или бронирование встреч. Опыт внедрения в банковской сфере показал отсутствие проблем с безопасностью благодаря интеграции с существующей инфраструктурой и системами авторизации.
  • «Олег» (Тинькофф Банк): Умный помощник, позволяющий бронировать билеты, переводить деньги и т.д. Интересный кейс: на старте проекта пользователи получали забавные и неформальные ответы, что повысило вовлеченность и виральность, увеличив узнаваемость бренда и вовлечённость пользователей в экосистему банка.

Барьеры внедрения чат-ботов

Успешное внедрение чат-ботов крупными компаниями опровергает опасения о бесполезности технологии и неготовности рынка. Растущая популярность мессенджеров среди поколения Z также свидетельствует о востребованности данного решения.

Поколение Z и цифровизация

Переход молодежи (16-24 года, поколение Z) на мессенджеры привел к падению голосового трафика на 10% в Великобритании в 2011 году. Поколение Z (родившиеся с 1996 по 2012 год и позже) характеризуется: ориентацией на успех, мнимой многозадачностью в цифровом пространстве, нативностью в digital и ценностью конфиденциальности. Это объясняет предпочтение мессенджеров голосовым звонкам.

Прогнозы и статистика

  • Gartner (февраль 2018): К 2020 году 25% клиентских коммуникаций пройдут через чат-ботов. Более половины крупных компаний инвестируют в их исследования.
  • Gartner: Компании, инвестировавшие в чат-ботов, сократили обращения через традиционные каналы на 70% и расходы на звонки на 33%.
  • Juniper Research (2013): Чат-боты изменят правила игры в банкинге и здравоохранении. К 2022 году 70-75% взаимодействий в здравоохранении и 90% в банкинге пройдут через них. Экономия на одном клиентском запросе – 4 минуты (или 50-70 центов).

Обработка естественного языка (NLP)

NLP – это процесс обработки естественного языка, позволяющий компьютерам понимать естественный язык. Он основан на конвейере (pipeline) последовательных блоков: сегментации предложений, токенизации, выделении частей речи, лемматизации, удалении стоп-слов, парсинге зависимостей, группировке существительных, распознавании именованных сущностей (NER) и разрешении кореференций. Эти этапы позволяют чат-ботам понимать смысл текста, даже неформального, с сокращениями и ошибками.

Open Source и коммерческие решения

Для разработки чат-ботов доступны бесплатные open-source решения (например, Rasa) с активным сообществом, а также коммерческие решения (Chat Navigator CRT, Genesys) с расширенной функциональностью и поддержкой.

Взаимодействие с клиентами на языке поколения Z, использование современных технологий и чат-ботов – залог успеха. Обучение чат-ботов под конкретные запросы – сложная, но необходимая задача.

Что будем искать? Например,программа