Кейс Webbankir: Чат-бот для Customer Care: автоматизация FAQ и интеграция с CRM

Привет! Команда Chatme.ai на связи. Сегодня мы хотим поделиться с вами примером эффективной интеграции с CRM-системой для FAQ чат-бота.

Чат-бот для Webbankir

Компания Webbankir, специализирующаяся на онлайн микрозаймах, столкнулась с проблемой неэффективности существующего скриптового чат-бота, разработанного другой компанией. Бот перестал отвечать требованиям Webbankir, и коллеги решили обратиться к нам для создания более функционального чат-бота на основе AI, способного распознавать и понимать живую речь клиентов. 

Новый бот должен был обеспечивать качественную консультацию по работе с продуктами и услугами Webbankir, а также предоставлять информацию о текущем статусе оказываемой услуги. Главная задача — верно определить намерение клиента и дать релевантный ответ с помощью технологии Natural Language Understanding (NLU).

Требования Webbankir к новому чат-боту:

• Распознавание естественного языка (NLU): интегрированное с Jivo решение для нескольких каналов связи, включая Telegram, Viber, виджет на сайте и мобильное приложение
• Интеграция с CRM-системой: обеспечение точного и актуального обмена информацией между чат-ботом и CRM-системой Webbankir
• Интерактивные элементы: включение кнопок и гиперссылок для улучшения взаимодействия с пользователем и упрощения навигации

Разработка чат-бота

Начиная разработку чат-бота, мы традиционно обратились к модели NLU, самостоятельно сформировав интенты на основе обучающей выборки из другого нашего проекта в той же сфере. Изначально было заложено 20–25 интентов, включая основные запросы: 

• «Как оформить займ?»;
• «Не пришли деньги на карту/Статус займа»;
• «Восстановить доступ в ЛК»;
• «Продлить срок займа»;
• «Способы погашения»;
• «Узнать сумму задолженности». 

Четыре из этих интентов предполагают интеграционные сценарии, требующие взаимодействия с внешними системами.

В частности, интент «Не пришли деньги на карту/Статус займа» предполагает, что бот будет выдавать актуальную информацию о статусе займа клиента компании после запроса номера телефона и паспортных данных. Аналогично, интент «Восстановить доступ в ЛК» требует, чтобы бот с помощью внешнего запроса отправлял смс с кодом восстановления личного кабинета. Интент «Продлить срок займа» предполагает, что бот будет выдавать информацию о возможности продления срока займа и условиях после запроса номера телефона и паспортных данных. Наконец, интент «Узнать сумму задолженности» требует, чтобы бот выдавал информацию о задолженности на текущий момент и сроках погашения после запроса номера телефона и паспортных данных. После того как были готовы интеграционные API-методы, мы приступили к разработке интеграционных сценариев. 

Гиперссылки

Одно из ключевых требований клиента заключалось в использовании гиперссылок в текстах, требующих определенной текстовой разметки, основанной на синтаксисе маркдаун. Однако, интеграция с Jivo имеет свои ограничения. В частности, гиперссылки могут быть реализованы только в конечном канале виджета на сайте, в то время как в других конечных каналах использование маркдаун невозможно.

Для преодоления этого ограничения мы предусмотрели в боте специальную проверку конечного канала перед отправкой текста, предполагающего использование гиперссылки. Таким образом, если пользователь общается с ботом через виджет на сайте, то мы используем маркдаун для форматирования текста и создания гиперссылки. В противном случае, если пользователь использует другой канал, мы отдаём ему обычную ссылку или текст без форматирования, чтобы обеспечить корректное отображение информации.

Кнопки

Все сценарии, которые были предусмотрены после распознавания ботом ключевого намерения пользователя, содержат кнопочные слоты. Это было сделано для того, чтобы обеспечить максимальный комфорт и удобство общения для пользователей. Благодаря кнопочным слотам, пользователи могут легко и быстро выбрать нужный вариант ответа, не тратя время на ввод текста.

После успешной реализации всех сценариев и настройки интерфейса, мы были готовы запустить бота в производство. Итак, мы запустили бота в бой, и он начал принимать запросы от пользователей.

Поддержка чат-бота

После перехода на поддержку мы регулярно занимались доработкой и усовершенствованием чат-бота и продолжаем это делать до сих пор. Оказалось, что изначальный набор интентов не отражал полный спектр вопросов, которые задавали клиенты заказчика. В реальности, количество вопросов было гораздо больше, чем было предусмотрено изначально. В результате, мы добавили новые намерения, такие как «Получить справку/документ», «Почему мой аккаунт заблокирован?», «Отказ по займу», «Технические проблемы» и множество других. В настоящее время бот обучен распознавать 87 намерений и продолжает обучаться новым.

Однако, в один момент возникла проблема на стороне Jivo — кнопки перестали работать. В результате совместной работы с коллегами из Jivo, мы выяснили, что интеграция Jivo для мобильных приложений начала подставлять в лейбл кнопки лишние пробелы, которые при нажатии не давали чат-боту распознать выбранную опцию. Мы решили эту проблему, добавив дополнительную проверку — сравнение текста нажатой кнопки с обрезанными пробелами с текстом кнопки. Это позволило восстановить функциональность кнопок и обеспечить корректную работу чат-бота.

Мониторинг эффективности чат-бота

Также в процессе поддержки мы предусмотрели сбор фидбека от пользователей бота. Если пользователь перестает активно общаться с ботом, спустя четыре минуты бот спрашивает, удалось ли ему помочь:

Все данные, собираемые чат-ботом, аккумулируются в Google-таблице, где клиент может детально анализировать обратную связь от пользователей. Результаты анализа  показали, что доля отрицательных оценок во втором квартале 2024 года сократилась в 1,4 раза по сравнению с предыдущим кварталом. 

В настоящее время отдел поддержки занимается работой с чат-ботом, и основной целью является повышение метрики CSI (Customer Satisfaction Index) до 70%.

Кроме того, аналитика корректного распознавания, проведенная на июнь и июль 2024, показала высокий уровень эффективности чат-бота — 85% корректной работы и 96% корректного распознавания намерений пользователей.

Вопросы к Webbankir:

• Вопрос: Насколько была ощутима замена скриптового бота новым чат-ботом с NLU? 

Ответ: Замена скриптового бота новым чат-ботом с NLU - отличное решение, которое позволило значительно снизить нагрузку на специалистов, позволив им сконцентрироваться на решении инновационных и приоритетных задач.

Ранее, при работе с другим чат-ботом, мы сталкивались с рядом трудностей. В частности, бот не воспринимал вопросы клиентов и в большинстве ситуаций переводил на оператора, что сильно повышало нагрузку контакт-центра.

Семантический анализ позволил корректно распознавать интенты, и теперь более 65% от всех обращений обрабатываются только ботом без привлечения оператора. Такое решение позволило Компании сэкономить на найме штатного персонала, поскольку, несмотря на рост бизнеса и входящих обращений, необходимости в новых сотрудниках не было, а действующие специалисты эффективно работают в тандеме с NLU-ботом.

• Вопрос: Какие задачи чат-бот помогает вам закрывать и действительно ли это решение эффективно на ваш взгляд?

Ответ: Чат-бот с NLU оказывает очень эффективное содействие в решении рядовых и многочисленных задач, что помогает высвобождать человеческий ресурс для достижения более приоритетных целей.

Взяв на себя большую часть консультаций по самым частым вопросам, бот самостоятельно консультирует клиентов по сумме задолженности и способам её погашения, что позволяет специалистам в это время решать более сложные клиентские кейсы.

Является ли использование чат-бота с NLU эффективным решением, скорее, риторический вопрос. Больше об эффективности скажут сухие цифры: согласно статистике, по причине невозможности распознать вопрос клиента на оператора было переведено менее 4% от общего числа обращений.

Возможность распознавания клиентских запросов и самостоятельное решение их проблем искусственным интеллектом, конечно, не новинка современности, однако это помогает нам в течение всего времени сотрудничества поддерживать высокий уровень клиентского сервиса.

• Вопрос: Есть ли у вас какие-то планы по дальнейшей автоматизации бизнес-процессов? Может быть, расширение возможностей чат-бота для клиентского сервиса?

Ответ: Мы продолжаем идти в ногу со временем и используем только самые передовые технологии в области клиентского обслуживания.

Что касается чат-бота, мы регулярно разрабатываем новые интенты — это со временем позволит не привлекать операторов даже к сложным клиентским кейсам.

В планах добавить возможность боту собирать от клиентов полную информацию по возникшим проблемам, систематизировать её и направлять в отдел технической поддержки или разработки. К слову, такая практика существует и сейчас, но на ограниченном спектре запросов. В планах многократно ее масштабировать.

Кроме уже действующих клиентов, бот ориентирован и на помощь новым. Мы хотим расширить его возможности для сопровождения процедуры регистрации. Так, к примеру, если у человека возникнут трудности с заполнением поля «Адрес регистрации», бот сможет обратиться к Государственному адресному реестру и отправить клиенту готовый вариант заполнения этой строки.