В современный клиентский сервис все чаще внедряют чат-ботов. Это удобно, быстро и экономично. Однако многие компании сталкиваются с дилеммой: как автоматизировать коммуникацию, не теряя эмоциональной связи с клиентом? Ведь главная ценность любого сервиса — доверие и удовлетворенность пользователей, которые нередко зависят от личного подхода.
В статье вместе с экспертами рассматриваем ключевые аспекты, которые помогут выстроить эффективное взаимодействие с клиентами, используя чат-ботов.
Секреты «человечности» в настройке
Для создания «человечного» чат-бота важно продумать множество аспектов — от языка общения и вариативности ответов до технических интеграций и персонализации. Это не разовый процесс, а постоянная работа над улучшением сценариев и функций на основе обратной связи от клиентов. Как в этом случае настроить чат-бота?
1. Пересмотреть сценарии
Чат-бот должен регулярно дорабатываться на основе анализа взаимодействий. Анастасия Цветкова, руководитель Центра клиентского опыта в ООО «Электрорешения», отмечает: «Настройка бота — это процесс, нужно пересматривать сценарии общения на основе отзывов клиентов и анализа взаимодействия для улучшения качества коммуникации. Важно понимать, что от того, как много вы занимаетесь развитием вашего бота будет напрямую зависеть результат». Она также подчеркивает важность таких базовых правил, как использование имени клиента, адаптация языка под аудиторию, распознавание настроения клиента и честность в указании, что перед ним бот.
2. Решить проблемы взаимодействия
Многие клиенты избегают чат-ботов из-за их неспособности решать реальные проблемы. Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS, обращает внимание на типичные ошибки: от непонимания запроса до отсутствия интеграции с учетными системами. Для улучшения восприятия он рекомендует такие приемы, как предоставление примеров вопросов, контекстуальные ответы и избегание однотипных фраз.
3. Персонализировать по потребностям клиента
Персонализация — важный инструмент для создания ощущения индивидуального подхода:
«Бот должен быть обучен отвечать на популярные вопросы и поддерживать естественный стиль общения, и для этого подготовленные для него ответы надо дополнить персонализацией: приветствием по имени, упоминанием истории покупок, которые уже делал клиент, или его обращений — если, конечно, это будет уместно»
Максим Захаренко, СЕО «Облакотека»
Поддерживает эту идею и Владислав Беляев, сооснователь AutoFAQ, добавляя, что бот должен помнить данные клиента и детали прошлых взаимодействий: «Таким образом вы создадите ощущение индивидуального подхода к клиенту, что очень ценно в последнее время».
В свою очередь, Денис Полевик, основатель рейтинга и комьюнити Nocodecircle, рекомендует внедрять персонализированные элементы, такие как приветствие с упоминанием имени клиента или менеджера. А Павел Берман, директор по развитию Nobilis.Team, акцентирует внимание на гибкости скриптов и работе с фокус-группами для выявления слабых мест в настройке бота.
4. Сформировать «личность» бота
Создание у бота уникального характера и стиля общения повышает доверие. Дмитрий Фомин, руководитель отдела разработки чат-ботов и внедрения нейросетей Magnetto.pro, предлагает задавать боту конкретные характеристики и манеру общения: «Например, можно добавить в промт: «Ты менеджер компании Магнетто, тебе 25 лет, ты дружелюбный, используешь смайлики в общении и общаешься от первого лица». По его словам, адаптация тона под целевую аудиторию и контекст прошлых бесед помогает боту звучать более естественно.
5. Обучить распознаванию эмоций
Несмотря на отсутствие у ботов истинной эмпатии, можно настроить их на распознавание подтекста и адаптацию ответа под эмоциональное состояние клиента. Елена Складникова, руководитель отдела управления клиентской поддержки МФК «Лайм-Займ», советует использовать персонализированные обращения: «Например, с помощью функции «распознавание подтекста» робот может ответить клиенту с той же эмоцией, которую человек отразил в своем сообщении. Особенно ярко эта способность демонстрируется в голосовых каналах коммуникаций. Также повышает «градус человечности» чат-бота персонализированные обращения к клиенту по имени без излишнего формализма».
6. Сохранить баланс между дружелюбием и профессионализмом
Важно не переусердствовать с неформальностью, чтобы не вызвать раздражения:
«Используйте простые, понятные фразы, добавьте эмодзи, но соблюдайте баланс между дружелюбностью и профессионализмом»
Дамир Фейзуллов, директор по digital & social media коммуникационного агентства PR Partner
Создание «человечного» чат-бота требует комплексного подхода, в котором технологии, язык и сценарии работают вместе для удовлетворения потребностей клиента.
Эмоции клиента: как их понимают чат-боты
Конечно, с развитием технологий ИИ и NLP чат-боты становятся не только умнее, но и эмоционально восприимчивее. Распознавание настроения клиентов — важная задача, решая которую, ИИ помогает улучшить качество взаимодействия.
Чат-боты используют мощные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети для анализа текстовых сообщений. Как отмечает Анастасия Цветкова, руководитель Центра клиентского опыта в ООО «Электрорешения», такие алгоритмы способны анализировать тон разговора, настроение клиента и даже предугадывать его потребности. Это создает основу для более точного и персонализированного общения.
Для качественного распознавания вопросов и эмоций клиента может применяться несколько NLU-моделей, каждая из которых отвечает за свою задачу:
«Значительную роль в изменении подходов создания и качества работы чат-ботов сейчас играют большие языковые модели (LLM) на трансформерах (GPT)».
Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS
Эксперт рекомендует гибридный подход, совмещающий традиционные методы и LLM для оптимального результата.
Дмитрий Фомин, руководитель отдела разработки чат-ботов и внедрения нейросетей Magnetto.pro, подчеркивает: «Мы в Magnetto.pro используем свою скоринговую модель, которая умеет определять контекст беседы, настроение, удовлетворенность, агрессию, возраст и прочие параметры, которые могут быть полезны для выстраивания диалога и более точного решения проблем».
Для эффективной работы бота важно учитывать также контекст беседы и историю взаимодействий. Максим Захаренко, СЕО «Облакотека», отмечает, что технологии NLP позволяют интерпретировать человеческий язык: «Машина становится способной интерпретировать человеческий язык, анализировать тональность сообщений (радостная, раздраженная, нейтральная) и адаптировать ответы под эмоции клиента. Например, если клиент настроен негативно, бот извиняется, проявляет эмпатию, без задержки предлагает решение».
Элементы анализа контекста и настроения дополняются методами машинного обучения. Елена Складникова, руководитель отдела клиентской поддержки МФК «Лайм-Займ», выделяет важность таких технологий, как анализ тональности (Sentiment Analysis) и биометрическое распознавание, которое может применяться в голосовых каналах для определения эмоционального состояния клиента.
Применение reasoning-моделей становится все более популярным благодаря их способности отслеживать цепочку ответов, добавляет Владислав Ботнев, data scientist Softline Digital (ГК Softline): «Минус таких моделей — высокая стоимость и длительное время ответа. Такая модель требует для работы больших вычислительных мощностей сервера и при этом дает пользователю не мгновенный ответ, так как тратит время на прослеживание цепочки предыдущих ответов».
Павел Берман, директор по развитию Nobilis.Team, отмечает, что технологии NLP, трансформеры и модели GPT являются обязательными инструментами для соответствия современным вызовам в разработке. Эти инструменты помогают понять, что нужно клиенту, и автоматизировать взаимодействие.
Важную роль в настройке чат-ботов играет правильная постановка задач и понимание аудитории:
«В любом случае перед внедрением тестируйте чат-бота всей командой, это поможет выставить оптимальные настройки для каждого конкретного случая».
Турпал Алиев, директор по развитию Hopper IT
Наконец, использование больших языковых моделей совместно с Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет адаптировать ботов к изменениям и предоставлять точные ответы на основе актуальных данных, объясняет Кирилл Котов, менеджер Лаборатории ИИ интегратора эффективных ИТ-решений «Первый Бит».
Чат-боты продолжают эволюционировать, предлагая более персонализированный и эмпатичный опыт для пользователей. Однако полностью заменить человеческую способность понимать эмоции пока невозможно, как справедливо замечает Роман Милованов, руководитель направления разработки чат-ботов и голосовых роботов компании САТЕЛ: «Ведь именно грамотное и оперативное решение вопроса требуется от интеллектуального помощника».
Чат-бот или оператор: что выбрать?
Распределение обязанностей между чат-ботами и живыми операторами стало ключевым вопросом для компаний, которые внедряют искусственный интеллект в клиентский сервис. Автоматизация ускоряет процесс обработки запросов, но есть ситуации, требующие человеческого участия.
Эффективность ботов
Чат-боты блестяще справляются с рутинными задачами, которые легко поддаются алгоритмизации:
«В целом, все типовые процессы отлично подходят для бота: стандартные вопросы о продуктах, услугах, ценах и условиях доставки, оформление заказа, FAQ, запрос обратной связи, уведомление о статусе, напоминания».
Анастасия Цветкова, руководитель Центра клиентского опыта ООО «Электрорешения»
Однако сложные случаи — такие как жалобы, обслуживание VIP-клиентов или консультации по сложным продуктам — лучше оставить за оператором.
Дмитрий Фомин, руководитель отдела разработки чат-ботов и внедрения нейросетей Magnetto.pro, подчеркивает, что «100% первая линия поддержки — так как 80% проблем можно решить одним сообщением. С этим без проблем справляется нейросеть, а далее уже при необходимости диалог переходит к менеджеру». Это включает ответы на часто задаваемые вопросы, предложение альтернативных решений или продуктов, а также напоминания для продолжения диалога.
Максим Захаренко, СЕО «Облакотека», добавляет, что «Сценарии, где бот эффективен, — это рутинные задачи: ответы на часто задаваемые вопросы, оформление заказов, отслеживание доставки, работа с типовыми запросами (смена пароля, проверка баланса)». Он обращает внимание на важность плавного перехода к оператору в случае необходимости: клиент не должен повторно объяснять свою проблему.
Роман Милованов, руководитель направления разработки чат-ботов компании САТЕЛ, выделяет сценарии, которые можно автоматизировать:
- Ответы на FAQ для мгновенного доступа к информации.
- Создание заявок и обработка заказов.
- Сбор обратной связи (NPS).
- Уведомления и напоминания.
Эти действия разгружают операторов, оставляя им больше времени на уникальные кейсы.
Задачи, которые остаются за операторами
Несмотря на развитие технологий, сложные и нестандартные ситуации все же требуют участия человека. Владислав Беляев, сооснователь платформы AutoFAQ, отмечает, что оператор незаменим в случаях, связанных с индивидуальными запросами, эмоциональными клиентами или конфиденциальной информацией: «Взаимодействие с человеком необходимо, если клиент раздражен или не удовлетворен ответами бота, а также при нестандартных или критически важных запросах, требующих анализа».
Денис Полевик, основатель рейтинга и комьюнити Nocodecircle, подчеркивает, что люди незаменимы в ситуациях, связанных с эмоциями, персонализацией или принятием решений, например, при разборе страховых случаев или предоставлении консультаций премиум-клиентам.
Критерии выбора задач для автоматизации
Эксперты сходятся во мнении, что приоритет в автоматизации стоит отдавать частым, простым и некритичным для безопасности сценариям. Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий BSS, выделяет несколько этапов автоматизации:
- Частотные сценарии для максимального эффекта.
- Простые задачи из частотных, которые быстрее реализовать.
- Некритичные с точки зрения безопасности процессы.
Елена Складникова, руководитель клиентской поддержки МФК «Лайм-Займ», добавляет, что чат-боты эффективны при: «Например, при проверке баланса, графика платежей и запросе информации по основным условиям займа. А оператора лучше всего подключать к более сложным и нестандартным вопросам».
Идеальная стратегия обслуживания клиентов — это баланс между автоматизацией и человеческим участием. Павел Берман, директор по развитию Nobilis.Team, подчеркивает: «Все, что можно автоматизировать, уводим на чат-боты. Старт коммуникации, акционные вопросы, регулярные и прямые сценарии и, разумеется, сбор основной информации для снижения нагрузки на оператора. Уникальные кейсы, чувствительные — предпочтительно уводить на оператора после сбора вводных».
Максим Малышев, генеральный директор Notamedia, подытоживает, что чат-боты идеально подходят для алгоритмизируемых сценариев: «Однако, когда речь заходит о нестандартных и сложных запросах, которые требуют интуиции, индивидуального подхода или критического мышления, лучше оставить эту задачу живому оператору».
Поэтому ключ к успеху в клиентском обслуживании — грамотное распределение задач, где чат-боты разгружают операторов, а люди обеспечивают качественный подход в нестандартных ситуациях.
Баланс автоматизации и личного общения
Чтобы обеспечить высокий уровень обслуживания и укрепить доверие клиентов, бизнес должен найти правильный баланс между автоматизацией и личным общением. Как правильно интегрировать технологии, чтобы они поддерживали, а не заменяли живое общение?
Анастасия Цветкова, руководитель Центра клиентского опыта в ООО «Электрорешения», подчеркивает: «Баланс лежит где-то на перекрестке возможностей вашего бюджета на поддержку, ожиданий ваших клиентов и развития технологий». Она отмечает, что «искусственный интеллект продолжает активно развиваться», однако, несмотря на все достижения в этой области, личное общение останется неотъемлемой частью взаимодействия, поскольку именно оно способствует созданию настоящей человеческой связи.
Однако, как замечает Александр Крушинский, директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS, выбор между автоматизацией и личным общением зависит от конкретного бизнеса: «Для массового сегмента с низкой маржинальностью каждого отдельного клиента использование бота экономически целесообразней. Для высокомаржинальных клиентов, требующих персонального обслуживания, автоматизация имеет смысл только тогда, когда бот становится лучше живого оператора».
Дмитрий Фомин, руководитель отдела разработки чат-ботов и внедрения нейросетей Magnetto.pro, уверен, что технологии нейросетей могут быть на 100% первой линией поддержки: «Они могут профилировать пользователей для построения профилей и последующего использования в CRM-маркетинге, вести переписки до момента определения потребности — далее должен подключаться менеджер. После этого нейросеть должна давать только рекомендации менеджерам по ответам».
Также важную роль в переходе между автоматизацией и живым общением играют умные триггеры, о которых говорит Максим Захаренко, СЕО «Облакотека»: «Допустим, бот видит, что клиент пишет длинные и эмоциональные сообщения. И в таком случае он автоматически предлагает переключить клиента на оператора. Это снижает «градус раздражения» собеседника». Владислав Беляев, сооснователь и исполнительный директор ИИ-платформы AutoFAQ, поддерживает этот подход, предлагая гибридную модель: «…в которой бот занимается первичной обработкой запросов, а оператор подключается в случае необходимости».
Кроме того, чат-боты идеально справляются с обработкой рутинных и шаблонных вопросов, но для более сложных ситуаций необходимо:
«Дополнительно мы рекомендуем добавить возможность быстрого переключения на оператора, например, с помощью кнопки. Также можно настроить список по тематикам обращений, которые будут всегда передаваться в работу службе поддержки».
Елена Складникова, руководитель отдела управления клиентской поддержки МФК «Лайм-Займ»
В то же время Роман Милованов, руководитель направления разработки чат-ботов и голосовых роботов компании САТЕЛ, подчеркивает: «Несмотря на эффективность автоматизированного подхода, следует предусмотреть ряд случаев (ЧП, специфическая ситуация, конфиденциальные вопросы), которые могут потребовать вмешательство живого человека, способного успокоить/разговорить/направить к решению проблемы, то есть предоставить клиенту возможность «связаться с оператором» для получения максимальной лояльности».
Денис Полевик, основатель рейтинга и комьюнити Nocodecircle, также подчеркивает важность «легкости» перехода на оператора. В дополнение, он предлагает улучшать взаимодействие с клиентами через персонализированные сообщения, добавление аудио- и видеоматериалов и юмор в приветственные сообщения от бота, чтобы напоминать клиенту о реальности общения с живым человеком.
Так или иначе, баланс между автоматизацией и личным общением напрямую зависит от конкретной ситуации, потребностей бизнеса и его клиентов. Как отмечает Павел Берман, директор по развитию Nobilis.Team, «экспертиза исполнителя, правильное использование технологий и глубокое вовлечение заказчика в реализацию инструментария чат-ботов».
Наконец, автоматизация позволяет значительно ускорить выполнение рутинных задач:
«Внутренние коммуникации тоже становятся проще. Сотрудники быстрее получают информацию, а значит, выполняют задачи эффективнее. Общаться, организовывать встречи, управлять задачами можно с помощью голосовых команд. Это удобно делать даже с телефона — актуально для тех, кто часто ездит в командировки или работает на удаленке. Например, в облачной версии коммуникационной платформы VK WorkSpace в 2024 году появился AI-ассистент, который сокращает время на рутинные задачи. Он умеет создавать саммари писем и переписок в чатах. Для этого нужно отправить боту сообщения из рабочего чата, и вы получите краткий пересказ разговора с указанием действующих лиц, а также чисел и показателей, которые упоминались в обсуждении».
Дмитрий Плешаков, директор по продукту VK Teams, VK Tech
«Также ассистент генерирует резюме онлайн-встречи, которую провели в видеоконференциях VK WorkSpace. Необходимо включить запись во время созвона, а потом отправить файл виртуальному помощнику», — дополняет эксперт.
Комбинированный подход, где технологии автоматизации служат важным инструментом для обработки запросов, но личное общение остается на случай более сложных ситуаций, становится ключом к успешному обслуживанию клиентов в условиях современных технологий.
Чат-боты в клиентском сервисе — мощный инструмент, который при правильном подходе может значительно улучшить эффективность обслуживания и повысить удовлетворенность клиентов. Однако, чтобы чат-бот не утратил свою «человечность», необходимо сочетать автоматизацию с элементами персонализации.
Использование технологий ИИ и NLP позволяет чат-ботам распознавать эмоции и потребности клиентов, адаптировать общение под конкретную ситуацию и обеспечивать более естественное взаимодействие. В то же время, важно всегда оставлять возможность для подключения живого оператора, особенно в сложных или эмоциональных ситуациях.
Найдя правильный баланс между автоматизацией и личным общением, компании могут создать сервис, который не только ускоряет процессы, но и сохраняет тепло человеческого взаимодействия, что в свою очередь способствует повышению лояльности клиентов.