16 October 2019

Who you gonna call: создаем обзвон в конструкторе ботов и учимся не бесить людей

Just AI corporate blogDevelopment of communication systemsArtificial IntelligenceDIYNatural Language Processing
Трудно быть ботом, когда приходится звонить человеку: боты бесят. Но вы знаете, люди, которые звонят в неподходящий момент и предлагают нерелевантные услуги и товары, бесят тоже. Дело вовсе не в том, что с вами говорит робот, а в том, что за кейс был выбран для голосового обзвона, как реализован сценарий, подумали ли его создатели над UX и что полезного этот бот умеет.
Мы понаблюдали за пользователями конструктора ботов и звонков Aimylogic и собрали все важные фичи, инсайты и ошибки в туториал. Под катом разбираем технические хитрости и секреты создания голосового обзвона, который приносит пользу и почти не раздражает.



Зачем звонить, когда можно писать?


Сначала о пользе. В США роботизированные обзвоны приобретают масштабы эпидемии: по оценкам компании YouMail, только в сентябре на номера граждан США поступило 4,5 миллиарда таких звонков, по итогам года их число достигнет 60 млрд (для сравнения – в 2018 году было 47,8 млрд звонков и 37% из них были мошенничеством, в 2017-м – 30,5 млрд).

По России таких подробных данных нет, но недавно «Лаборатория Касперского» провела анализ звонков за апрель-июль 2019 года. Выяснилось, что спам-звонки ежемесячно получают 72% владельцев смартфонов в России – в основном это звонки от коллекторов, нерелевантная реклама, «предложения рискованных финансовых операций» и соцопросы.


Выходит, честному бизнесу, у которого вообще-то есть полное право (и необходимость) выходить со своими клиентами на связь, нужно пробиваться через поток спама. А пробившись – не потерять доверие из-за плохой реализации бота.



Так, погодите-ка, зачем тогда вообще делать эти обзвоны, раз столько трудностей и негатива? Пусть бот пишет в мессенджерах, да и всё. Текстовая коммуникация выигрывает, если информация плохо воспринимается на слух: цифры, проценты, сложные условия, вопросы, требующие повышенного внимания к безопасности данных. В остальном все зависит от конкретной задачи.

Хороший кейс для обзвона – это когда сама ситуация звонка неизбежна для человека (ну то есть вы морально готовы, что вам может позвонить эта компания). К тому же, текстовое сообщение не гарантирует обратной связи и не дает уверенности, что клиент принял ваш месседж к сведению.

Что это может быть за месседж?

Подтверждение заказа и записи, ремайндеры. Например, один наш пользователь делал обзвон по участникам крупного федерального ивента. Информирование базы в 300 человек, которые зарегистрировались на мероприятие и подтверждение от которых нужно обязательно получить, отнимет у человека целый рабочий день. У бота – несколько минут (вместе с занесением результатов в базу).



Опросы NPS (индекс потребительской лояльности). Опросы об удовлетворенности обслуживанием очень популярны, но процесс это утомительный – и для оператора, и для клиента. Утомительно оценивать услуги по шкале от 1 до 10, утомительно задавать такие вопросы целый день, и практически невозможно вынести этот опрос, когда приходится общаться с кнопочным ботом. Разговорный бот с NLU прекрасно поймет собеседника, если вместо «Два» по шкале от 1 до 10 он скажет «Обслуживание было адское», и уточнит, почему вы недовольны.

Upsale. Продажи – это не самый сильный и даже не самый очевидный кейс для голосового бота. Дело не в том, что роботы не умеют продавать (умеют), просто продажи требуют особых компетенций и от разработчика, и от заказчика, и от вендора – более глубокого погружения в NLU, навыков отработки возражений, работы с логами, тестирования гипотез и так далее.

А вот апсейл-процессы боту даются куда легче. Особенно когда клиенту удобно пользоваться товаром или услугой на регулярной основе – например, все эти сервисы правильного питания, наборы контактных линз на следующий месяц, автомобильные шины в сезон. Один наш пользователь создал бота, который звонит клиенту и напоминает, что ЗИМА БЛИЗКО, пора менять резину, уточняет, какая у человека машина, какие колеса, когда ему удобно приехать и предлагает скидку. И человеку удобно, и бизнес оставляет клиента за собой, а не за какой-то другой шиномонтажкой.

Туториал. Собираем голосовой обзвон для HR-сервиса


Давайте посмотрим на один любопытный с технической точки зрения кейс – голосовой HR-бот, который обзванивает кандидатов, узнает, когда им удобно прийти на собеседование, и фиксирует эти договоренности. Мы намеренно усложнили сценарий, чтобы показать, какие вообще возможности есть у разработчика при создании обзвона в Aimylogic.

Вот так выглядит наш сценарий без наворотов:


А вот, что мы сейчас попробуем реализовать:


Сама по себе работа над сценарием звонка строится в Aimylogic так же, как над чатботом или голосовым навыком для ассистентов. Нажимаете на кнопку «Создать бота или обзвон» (еще можно воспользоваться одним из готовых шаблонов), потом создаете блоки, добавляете связи, тестируете и всё такое. Ну а мы углубимся в хитрости.

Хитрость №1. HTTP-запрос в начале сценария позволит нам получить данные о выбранной вакансии и дополнительных параметрах. Сами данные – название вакансии, дата, когда она закроется, крайняя дата выхода на работу и прочее – вы заранее сохраняете в Google-таблицу (в любой момент их можно отредактировать). Для использования данных в сценарии их необходимо конвертировать в JSON-файл. Для этого используется встроенный инструмент Aimylogic (он доступен по ссылке). Так данные из таблицы сохраняются в переменные, которые можно использовать на любом этапе сценария.



Хитрость №2. В Aimylogic есть возможность обрабатывать не только намерения клиентов (да/нет), но и сохранять конкретные запросы, которые в автоматическом режиме конвертируются в печатный текст. К примеру, мы спрашиваем у клиентов, что именно их заинтересовало в вакансии. Для этого мы используем переменную $TEXT::reason.

Клиент может порассуждать об интересных задачах, конкурентной зарплате и гибком графике. Все, что он скажет, мы увидим в системе (в том числе в виде текста), а в итоговом отчете его речь попадет в категорию «Reason».

Важно понимать, что полученные данные не будут обрабатываться NLU-системой – так что можно не переживать, что бот не так поймет клиента, на данном этапе от бота не требуется поддерживать беседу. Что бы ни сказал человек на другом конце провода, вся информация в любом случае будет записана, бот поблагодарит за ответ и продолжит общение согласно сценарию.



Хитрость №3. Для получения от собеседника информации о дате и времени в конструкторе Aimylogic есть готовый интент. Он позволит корректно разобрать ответ пользователя, в котором будут содержаться такие данные.



Хитрость №4. Функционал Aimylogic поддерживает JavaScript-выражения, так что при желании можно продумывать сложную логику и полноценно работать со всеми используемыми данными. Например, на скриншоте ниже мы видим, что с помощью JS-выражения осуществляется проверка доступности даты, которую назвал клиент, в автоматическом режиме. Данные сверяются с параметрами, указанными в Google-таблице, прямо во время диалога, без каких-либо задержек.



Хитрость №5. Более того, функционал Aimylogic позволяет не только загружать данные из внешних источников в режиме онлайн, но и сохранять их. В нашем кейсе бот спрашивает у соискателя, когда он готов подойти на собеседование. Тут же происходит проверка доступности времени и даты, и в случае, если они свободны, данные автоматически заносятся в таблицу с помощью установки галки в чекбоксе. Если же выбранные человеком день или час заняты, бот предложит альтернативные варианты.



Хитрость №6. Если какие-то обстоятельства требуют отдельной оценки HR-специалистов, то и это достаточно просто реализовать. К примеру, бот может уточнить, готов ли у соискателя весь пакет необходимых для трудоустройства документов. Оказывается, чего-то не хватает. Тогда бот спросит, когда будут готовы все документы, и передает эту информацию HR-менеджеру для проработки.



Итак, разговор с соискателем закончен.



Теперь мы можем все полученные данные сохранить в нужный нам источник (к примеру, в те же Google-таблицы с помощью сервиса IFTTT), а еще отправить в мессенджеры или на электронную почту.



Как подключить голосовой канал


После завершения работы над сценарием необходимо перейти в раздел «Каналы», открыть вкладку «Рассылки» и выбрать там «Исходящие звонки». Вы попадете в меню настроек, где сможете указать основные параметры своего обзвона.



Здесь вы можете указать количество попыток дозвона (от одной до трех), настроить допустимый период времени для звонков (кстати, будет учитываться текущее время клиента), а также время старта рассылки.

Добавить список номеров для обзвона тоже суперпросто: необходимо нажать на кнопку «Добавить номера» и следовать инструкциям в модальном окне. Загрузить список номеров телефонов можно как в формате .xlsx, так и .csv. Что касается формата ввода данных, то пример корректной таблицы также доступен в окне добавления номеров.

После того, как все данные были заполнены и проверены, можно запустить обзвон. И в зависимости от введенных настроек он либо начнется сразу после нажатия на кнопку, либо стартует согласно вашим пожеланиям.

И что потом? Подробнее про аналитику


Всем пользователям, запустившим голосовой обзвон, доступны инструменты аналитики. Во-первых, по итогам каждой рассылки вы сможете посмотреть, до какого этапа сценария дошел каждый из собеседников (вдруг кто-то бросил трубку), сколько времени занял звонок и другую важную информацию.

Еще Aimylogic дает как расшифровку каждого диалога в письменном формате, так и возможность прослушать каждый звонок (послушать про доставку). При этом данные обновляются практически в режиме реального времени.

Не кладите трубочку: поговорим про UX


Разговорный бот с искусственным интеллектом – это не то же самое, что бот-автообзвонщик (даже если он говорит голосом Анфисы Чеховой) с предзаписанными репликами. С разговорным ботом можно строить диалог. И именно поэтому секреты успешного обзвона лежат в области продуманного UX. Мы уже не раз делились UX-лайфхаками для разработки голосовых навыков, но у обзвонов есть свои нюансы.

1. Старайтесь сразу же снять напряжение и в приветственной фразе ответить на главный вопрос каждого, кто-таки снимает трубку: «Какого же черта мне звонят?»



2. Избегайте канцеляризмов. Пусть ваш бот говорит дружелюбно, человеческим языком, может, даже в стиле, который подходит вашему бизнесу. Такие реплики проще воспринимать на слух, и на них люди отвечают охотнее.

Например, не начинайте разговор фразой: «Здравствуйте, вас беспокоит автоинформатор цветочного магазина «Грядка». Цель этого звонка – узнать ваше мнение относительно качества обслуживания в нашем магазине». Будьте проще: «Привет, это робот Пётр из вашей любимой цветочной лавки. Недавно вы купили у нас прекрасный букет. Хочу узнать, довольны ли вы своим выбором?»

3. Голосовой бот не должен требовать от клиента слишком подробной информации: он просто уточняет детали. Задавайте закрытые вопросы – это позволит направить собеседника к дальнейшему действию. Вы можете попросить клиента предоставить и более развернутый ответ (хоть целую поэму), он будет сохранен целиком в качестве комментария.

Но при этом важно понимать, что такой отклик не должен влиять на сценарий самого диалога. К примеру, в конце опроса NPS можно попросить клиента высказаться «на свободную тему» – что ему больше всего понравилось/не понравилось в предоставленной услуге. Ответ будет сохранен, но на дальнейшее поведение бота не повлияет. Пусть бот проявит уважение, поблагодарит за ответ и продолжит опрос.

4. Следите за длиной фраз и общей продолжительностью разговора и обязательно тестируйте сценарий на себе, на коллегах и друзьях. Люди не любят тратить много времени на телефонные беседы с посторонними: раз уж взяли трубку, они хотят поскорее услышать, в чем цель звонка, решить задачу и вернуться к своим делам.

5. Не стесняйтесь предупреждать собеседника о том, что с ним говорит бот. Наш опыт автоматизации контакт-центров показывает, что люди общаются с роботами снисходительнее, четче и лаконичнее формулируют свои мысли. Но чтобы синтез речи звучал приятнее и человечнее, используйте оттеночные голосовые настройки (такая функция есть в некоторых платформах).



6. Учтите, что человек может захотеть перезвонить вам сам в более удобное время. Так дайте ему такую возможность! Бот может извиниться за беспокойство, а платформа сохранит данные о том, что клиент перезвонит, в специальный файл.

7. Ахтунг! Не забывайте использовать в сценарии блок завершения диалога – иначе беседа с клиентом закончится, а деньги за телефонию будут капать!

Что еще полезно знать про умные обзвоны в Aimylogic (на правах рекламы)


Как устроена тарификация. Стоимость минуты у бота всегда дешевле, чем в колл-центре – в разных продуктах она варьируется от 4 до 7 рублей (в колл-центре при учете всех затрат стоимость минуты работы реального оператора может достигать 20 рублей). Но иногда вендоры демпингуют: в заманчиво низкую стоимость не включают базовые технологии и инструменты. В Aimylogic в тариф все включено – распознавание и синтез речи (ASR и TTS), прослушивание логов, подключение телефонии, покупка номеров и т.д.

Еще мы стараемся учитывать потребности пользователей. Например, если вы планируете пользоваться только телефонным каналом в Aimylogic, то будет выгодно подключаться к тарифу, в который входит большой пакет предоплаченных минут. Если же вам нужны все инструменты (не только исходящие звонки, но и чатботы в различных каналах), то можно выбрать один из базовых тарифов и докупить минуты отдельно. При этом в любом случае тарификация будет рассчитываться исходя из 15-секундных отрезков – это куда выгоднее поминутной тарификации, весьма распространенной среди сервисов для обзвонов.

Возможности интеграции Aimylogic со сторонними сервисами в принципе вообще ничем не ограничены – можно использовать сервисы по типу IFTTT, можно осуществлять подключение с помощью вебхуков и тд. В результате все необходимые данные, полученные в рамках диалога, можно передавать сразу в сторонние системы, в том числе и в CRM.

Наличие готовых интентов. Удобно, когда в продукте есть шаблоны кейсов (бот для оформления доставки, NPS-бот и так далее), они упрощают работу. Еще лучше, когда есть предобученные элементы сценария, которые позволят создать умного и понятливого бота с минимальными усилиями с вашей стороны. Это встроенные интенты согласия, перевода звонка на оператора, прощания, реакции на мат. В общем, не придется проделывать всю кропотливую работу лингвиста-разработчика самостоятельно.

Записанные аудиофайлы. Мы используем синтез речи и разметку Yandex Speechkit, но есть возможность применять в сценарии и предзаписанные реплики (например, собственную озвучку!). Пригодится, если захотите создать более правдоподобную иллюзию беседы с человеком.

Универсальность решения. Иногда люди не берут трубку, и с этим ничего не поделаешь – нужно будет ловить свою аудиторию в мессенджерах.



Aimylogic позволяет адаптировать сценарий исходящего обзвона к текстовому каналу – но только в мессенджерах это будет входящее обращение. Например, у вас прошел обзвон, который помог узнать мнение клиентов о качестве вашей услуги. Но не у всех. Теперь с небольшими корректировками вы запускаете тот же сценарий в «Открытых линиях» Битрикс24: поговорив с заказчиком в чате, оператор одним кликом подключит бота для анкетирования (больше об интеграции с Битрикс24 тут).

Здесь у нас лежит база знаний по умным звонкам Aimylogic.
Ну и наша легендарная техподдержка всегда на связи в телеграме!
Tags:иимашинное обучениеголосовой помощникголосовые интерфейсыголосовой ассистентnluчатботавтоматизация бизнесаколл-центрыботыобзвон
Hubs: Just AI corporate blog Development of communication systems Artificial Intelligence DIY Natural Language Processing
-13
3.5k 16
Comments 40