Народ, всем привет. Чат-боты в службах поддержки клиентов стали неотъемлемой частью современного бизнеса. Да, они многих бесят, да, их «шаблонность» иногда достает, и, если у вас есть какая-то нестандартная проблема, пробиться сквозь это бот-заслон бывает непросто. Но я бы оставил чат-ботов именно в чатах и приложении, все же они обеспечивают круглосуточное взаимодействие, снижают нагрузку на операторов (а сейчас и так людей нахватает) и повышают скорость обслуживания. В стандартных ситуациях.
Но я бы убрал всех этих голосовых помощников, вот они реально бесят, и операторов с ответами на звонки я бы оставил. Ведь в современном мире люди звонят операторам не просто так, чтобы сменить тариф или узнать о «новых акциях». Но мы не будем об этом. Сегодня мы подробно рассмотрим, как работают чат-боты в службах поддержки: от технологии до сценариев использования, преимуществ и ограничений.
Что такое чат-бот?
Чат-бот (chatbot) — это программа, способная вести диалог с пользователем в текстовом или голосовом формате. В контексте службы поддержки чат-боты взаимодействуют с клиентами, помогая решать их запросы, предоставлять информацию, обрабатывать заказы и даже выполнять функции технической поддержки. Существует два основных типа чат-ботов:
- Правилозависимые (scripted) боты — работают по заранее заданным сценариям. Их поведение основано на дереве решений: пользователь выбирает один из вариантов ответа, и бот ведёт по соответствующему пути. Это простой и дешевый способ автоматизации, но с ограниченной гибкостью.
- Боты на базе искусственного интеллекта (AI) — используют технологии машинного обучения и обработки естественного языка (NLP), чтобы понимать смысл обращений и генерировать более естественные ответы. Такие боты способны обучаться на основе новых данных и улучшать свои ответы со временем.
Кстати, Вам может быть это интересно:
Как работает чат-бот
Чтобы эффективно работать в службе поддержки, чат-бот должен включать в себя несколько ключевых компонентов. Это сам интерфейс пользователя, через которую клиент взаимодействует с ботом. Далее это обработка естественного языка (NLP) — ключевая технология, которая позволяет чат-боту "понимать" человека. Она включает анализ текста, разбиение сообщения на токены (слова и фразы), определение интента (намерения), например, "узнать статус заказа", "оформить возврат" и т.д.
Далее идет извлечение сущностей, конкретных данных, например, номера заказа, даты, адреса доставки. При это происходит учет контекста, когда бот может помнить предыдущие сообщения, чтобы поддерживать связный диалог (тут применяются технологии, по типу Google Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft LUIS, Rasa, GPT от OpenAI).
Само собой у чат-бота есть база знаний, можно сказать, его "мозг". Она содержит часто задаваемые вопросы и ответы, инструкции, мануалы, технические данные, информацию о товарах и услугах, политику возврата, доставки, оплаты и др. Для AI-ботов база знаний может быть не только статической, но и динамической, подгружаемой из CRM или CMS. По итогу получаем примерную схему:
- пользователь отправляет сообщение: "Где мой заказ?"
- система NLP анализирует запрос: определяет интент "проверка статуса заказа" и извлекает ключевую сущность (например, номер заказа, если указан).
- бот обращается к системе учёта заказов: запрашивает статус по номеру или просит пользователя ввести его.
- получает ответ и формирует сообщение: "Ваш заказ #12345 в пути и будет доставлен 3 апреля."
- дополнительно бот может спросить: "Хотите изменить адрес доставки?" или предложить получить SMS-уведомление.
Преимущества и недостатки чат-ботов
Если смотреть с точки зрения бизнеса, то чат боты довольно полезная штука. У вас круглосуточная доступность, так как бот работает без перерывов, праздников и отпусков, обрабатывая запросы в любое время суток. При этом сниженная нагрузка на сотрудников, нет рутины, чат-боты ведь не только отвечают на типовые запросы, но и сортируют сообщения, собирают данные, делают напоминания. А при росте клиентской базы бот легко масштабируется без найма дополнительных сотрудников.
Все это ведет к экономии, и внедрение бота может значительно снизить расходы на поддержку, особенно в крупных компаниях с тысячами обращений в день. Пользователь получает ответ сразу, без очереди, клиент доволен. При этом бот фиксирует все взаимодействия, что позволяет собирать статистику по обращениям, оценивать уровень удовлетворенности, выявлять слабые места в бизнес-процессах.
К недостаткам можно отнести все те, с которыми сталкивается уже клиент. Недостаточное понимание контекста, особенно у простых ботов, неправильные ответы из-за некорректной настройки или недостатка данных. И все те же сложности с нестандартными запросами, которые не предусмотрены сценариями. И вроде как отказ пользователя от общения с ботом предусмотрен, так как не все готовы взаимодействовать с машиной, но он максимально усложнен. Отсюда негативный пользовательский опыт, особенно при агрессивном или навязчивом поведении бота.
Хотите знать больше? Читайте нас в нашем Telegram – там еще больше интересного: новинки гаджетов, технологии, AI, фишки программистов, примеры дизайна и маркетинга.
