ИИ вместо продавца: потенциал технологии голосовых помощников

Как мы представляем сегодня взаимодействие с искусственным интеллектом? Однообразные фразы, долгие паузы в ответах, отсутствие реакции на дополнительные вопросы. Но современные технологии шагнули далеко вперед, взаимодействие с роботами все больше напоминает общение с «живым» человеком.

История развития голосовых помощников начинается в 1939 году, когда в СССР физик Лев Мясников изобрел устройство, способное распознавать человеческую речь. Конечно, первый робот был мало похож на современный по своим функциям — умел распознавать только несколько гласных и согласных звуков.

На Западе локомотивом развития технологии распознавания речи стала компания IBM, в 1961 году она запустила компьютер Shoebox, который умел распознавать всего 16 слов, среди которых были цифры от 0 до 9. Первое время технологии распознавания голоса применялись в основном в военной отрасли и авиации — для управления сложными механизмами, в 90-е годы появлялись технологии, помогающие людям с травмами рук или не имеющих возможностей набирать текст диктовать его устройству команды.

С распространением смартфонов и развитием нейронных сетей появился спрос на голосовых помощников среди обычных людей. Технологии голосовых помощников сегодня применяются для проведения опросов, исследований, в сервисных центрах и, конечно, в продажах. Успешны ли они? Безусловно, около 97% людей не догадываются, что говорят с роботом, а не сотрудником.

Но может ли искусственный интеллект заменить отдел продаж — вопрос дискуссионный.

Цель – заинтересовать клиента

Существуют тысячи вариантов того, как могут пойти переговоры. Безусловно, роботы пока еще не могут заменить реального продавца, который понимает психологию покупателя, владеет техниками убеждения и способен уловить тонкости настроения человека. Однако при первом контакте важно заинтересовать потенциального клиента и рассказать о продукте.

Робот умеет не просто звонить и информировать, но по-настоящему взаимодействует с клиентом: задает вопросы, реагирует на ответы и всячески поддерживает диалог, он даже может симулировать особенности человеческой речи с ее заминками, покашливаниями и даже смехом.

Прозвонивший базу контактов робот анализирует ответы людей и квалифицирует их контакты как перспективные и нет, а запись разговоров позволяет понять, на каком этапе возникает проблемы и внести корректировки в скрипты робота после записи.

В случае с сотрудником придется не просто потратить время на исправление скриптов, но и на обучение персонала, голосовой помощник же учится мгновенно.

Тонкости речи

Первые голосовые помощники были мало похожи на человеческий голос: синтезировалась медленная, лишенная интонации речь, воспринимались только односложные и однозначные ответы. Конечно, в таком варианте искусственный интеллект проигрывал реальным продавцам.

Но развитие технологии распознавания потоковой речи привело к тому, современный робот-помощник обладает богатым, постоянно пополняемым, словарным запасом, умеет понимать распространенные фразеологизмы и учитывает контекст. Благодаря платформам речевых технологий, в систему регулярно загружаются обновления, а вербальные способности роботов совершенствуются.

Финансовый вопрос

Расходы на робота включают первую настройку скриптов взаимодействия с клиентом, а затем ежемесячные расходы на поддержку сервиса, включая внесение правок в скрипты и загрузку обновлений. Итоговая сумма зависит от объема работы и сложности скрипта. Чем больше звонков необходимо совершать в день и чем сложнее варианты ответов, тем дороже сервис. Однако даже малый бизнес может найти оптимальный для себя вариант.

Затраты на сотрудников включают расходы на обучение, зарплату и налоговые отчисления.

Если с помощью робота вы можете автоматизировать рутинные задачи: первичный обзвон, квалификация базы контактов, информирование об основных характеристиках товара, ответы на стандартные вопросы, персональные рассылки, то сотрудникам можно доверить более сложные задачи, связанные с индивидуальным подходом к каждому клиенту.

И вот здесь можно найти пути оптимизации операционных процессов – автоматизировать рутинные задачи с помощью искусственного интеллекта, а для решения нестандартных вопросов оставить квалифицированных сотрудников.

Настройка робота

Несмотря на то, что робот помогает автоматизировать процессы продаж, чтобы его настроить качественно необходимо провести серьезную подготовку. К счастью, технология голосового помощника не разрабатывается каждый раз с нуля, уже есть специальные конструкторы, а также возможность интеграции с облачными платформами, на которых аккумулированы лингвистические данные, которые позволяют роботу эффективно распознавать речь и служат основой для формирования его словарного запаса.

После того, как определены ключевые моменты, начинается работа со сценарием робота. Составляются несколько вариантов диалогов с клиентом с различными вариантами ответа, которые влияют на дальнейшее поведение робота.

Это самая важная часть работы, требующая экспертизы как со стороны представителей компании, так и со стороны разработчиков. На этом этапе важно не стараться показаться лучше, а давать объективную информацию о продукте и о том, как клиенты обращаются к вам. Чем ближе к реальному диалогу окажется скрипт робота, тем меньше потребуется правок после запуска.

И только после этого голосовой помощник начинает полноценно работать, но его результаты необходимо постоянно мониторить, анализировать и на основании выводов вносить последующие исправления. Только при регулярном обновлении скрипта эффективность робота можно сохранить на высоком уровне.

Роботы помогают B2B или B2C?

Наш опыт говорит о том, что сервисы голосовых помощников актуальны для любых типов компаний. При работе с B2B компанией процесс продажи несколько удлиняется из-за необходимости с помощью робота сначала определить лицо, принимающее решение.

Мы создали робота для компании металлопроката, он работал с отделами снабжения, определял ЛПР и его потребности в продукте, после чего проводилась оценка предложений, в том числе от других компаний. На основании полученной информации клиент мог сформировать более точное коммерческое предложение и закрыть сделку. Конверсия этого проекта для клиента после использования голосового помощника составила 14,84%.

В B2C сфере конверсия выше — мы добивались 28,79% для школы IT профессий для детей. Однако не стоит делать выводы о предпочтительности голосовых помощников для B2C, т.к. чек в B2B обычно выше, а контракты более долгосрочные.

Так может ли ИИ заменить продавца?

Голосовые помощники не могут заменить «живого» человека в случае сложного продукта, требующего персонального подхода, однако, искусственный интеллект способен выявить интересы потенциальных клиентов, что существенно ускоряет поиск целевых контактов.

Если же ваш товар или услуга ориентирован на широкую аудиторию, то стоит хотя бы попробовать доверить роботам стандартные задачи по первому взаимодействию с покупателем — голосовой помощник сможет проработать холодную базу контактов, определить запросы и квалифицировать их, а в сложных случаях перенаправить звонок на консультанта.

Разговоры с роботами, а не консультантами становятся нашей повседневной реальностью, а их внедрение доступно организации любого размера из-за возможности сэкономить на рекрутинге и профессиональном обучении персонала.

Фото: Chris Granneberg.