Як запустити голосові AI-асистенти для покращення клієнтського досвіду

Голосові AI-асистенти знову повертають собі провідну роль у підтримці клієнтів, адже вони найкраще працюють тоді, коли ставки високі, а емоції — напружені. Сучасні голосові агенти, що працюють на базі великих мовних моделей і технологій розуміння та синтезу мовлення з низькою затримкою, вже давно вийшли за межі IVR (інтерактивних голосових відповідей). Вони розуміють намір, знаходять і оновлюють дані, обробляють транзакції та оперативно переводять клієнта на живого агента, коли сценарій стає складним. Бізнес-логіка тут проста: коротший час обробки, вища частка питань, вирішених з першого звернення, цілодобова підтримка і нижча вартість обслуговування без падіння NPS. Найшвидший шлях — це 90-денний пілотний проєкт на кількох масових, низькоризикових намірах із чіткими обмеженнями та критеріями успіху. Саме цей підхід є запорукою лідерства в клієнтському досвіді.

Ринковий контекст: голос у міксі каналів 

Цифрових каналів стало більше, і для простих завдань багатьом клієнтам вистачає чату або самообслуговування. Але коли авіакомпанія скасовує рейс, банківську картку скомпрометовано, або зникає посилка, люди обирають голос — щоб поскоріше поговирити із кимось, принаймні подібним до людини. IVR першого покоління привчили клієнтів просто тиснути «0». Нині ж фокус змістився від «уникання» звернень до реального їх розв'язання. Сучасні голосові агенти вловлюють нюанси, ставлять уточнюючі запитання, підтверджують рішення й супроводжують клієнта від початку до кінця, підключаючи інструменти на кшталт API, CRM, платіжних систем або планування — а не лише відповідаючи на часті запитання. Інструменти приватності теж подорослішали: редагування даних, правила керування транскриптами та промптами, обмежені політиками, уже стали стандартом. Зручність користування, що була слабким місцем ранніх голосових чат-ботів, вже не проблема: перевагу отримують організації, що масштабуються, швидко запускають нові рішення, та жорстко відстежують та керують  його роботою після релізу.

Як працюють голосові AI-асистенти 

Під час дзвінка безперервно повторюється цикл із чотирьох компонентів:

• Перетворення мовлення в текст (Speech-to-Text, STT):  ця технологія перетворює мовлення абонента на текст у режимі потоку з низькою затримкою, щоб агент міг швидко передбачати й відповідати. 
• Голосова модель та політики: інтерпретація наміру, планування наступних кроків та прийняття рішень: ставити додаткові питання, діяти чи передати чат до живого агента — у межах тону бренду та обмежень. 
• Інструменти та дані: «руки», які виконують дію: пошук акаунта, тікетинг, замовлення, повернення коштів, платежі та пошук у базі знань.
• Синтезація мовлення на основі тексту (Text-to-Speech to-Speech, TTS): надає відповідь у голосовому форматі, у відповідному темпі, підлаштовуючись під темп клієнта.

Три найважливіших аспекти, на які треба звертати увагу:

• Швидкість відповіді: якщо пауза між кінцем фрази та відповіддю є задовгою, клієнтський досвід здаватиметься  надто роботизованим. Орієнтуйтесь приблизно на 1 секунду.
• Точність: занадто загальні бенчмарки лише вводитимуть вас в оману. Натомість, підберіть ряд актуальних для вашого бізнесу тестових сценаріїв, що ґрунтуються на ваших продуктах, тоні вашого бренду, та галузевій термінології. Це дозволить вам відслідковувати коректність формулювань та кількість якісно вирішених запитів.
• Прозорість: Ставтеся до діалогів із користувачем, як до роботи із програмним забезпеченням: зберігайте всі транскрипції розмов, фіксуйте таксономічні помилки, оцінки від користувачів, реєструйте всі зміни в сценаріях діалогів та налаштуваннях політик для того, щоб мати змогу відтворювати успішні сценарії, та виправляти помилки.

Впроваджуючи голосових AI-асистентів, більшість компаній поєднують хмарні сервіси (для більш швидкої роботи моделі та SaaS-рішення) із локальним розгортанням або приватним підключенням до регульованих систем. В таких сценаріях, AI-помічник виступає у ролі віртуального агента підтримки із правилами, що визначають, коли йому треба включитися в розмову, і коли варто передати запит живому експерту.

Високий вплив, низькі ризики: сценарії застосування 

Щоб якомога швидше отримати позитивний результат, почніть залучати голосових помічників до обробки масових запитів, які потребують чітких відповідей, та несуть низький ризик помилки: статус замовлення, зміни умов доставки, записи на прийоми, зміна пароля чи тарифу, питання щодо балансу рахунку. Чудовим прикладом є автентифікація: завдяки простим, коротким підтвердженням та вибору факторів перевірки користувачем, вона стає швидшою й безпечнішою, ніж процеси, які повністю веде оператор. Можливості на межі з доходом включають підтвердження поновлення підписки чи тарифу, нагадування про поповнення рахунку чи можливість замовлення додаткових товарів, а також оновлення щодо збоїв.

Не нехтуйте і допомогою вашим агентам підтримки. Навіть коли потрібне залучення людини, AI може надати підсумок запиту, запропонувати найкращі подальші дії, та нагадати про необхідність дотримання політик та процедур, скорочуючи час обробки та зменшуючи розрив у продуктивності між новачками та досвідченими співробітниками. Пілотні проекти показують, що при правильному виборі сценаріїв, що залучають AI, штучний інтелект здатен самостійно вирішувати 25-50% запитів, скорочувати час обробки запитів, що вимагають уваги живого агента, та стабілізувати, або й покращити коефіцієнт задоволеності клієнтів — за умови, що переключення на оператора відбувається швидко, а клієнтові не доводиться заново пояснювати свою проблему.

Найкращі практики 

Спілкування із добре налаштованим голосовим AI є максимально близьким до реальної бесіди: короткі запити, прості запитання з боку помічника, чіткі підтвердження. У випадку невірного розпізнання наміру, помічник може перефразувати почуте та запропонувати альтернативні варіанти дій. Якщо дія може бути виконана через інший канал (наприклад  — автентикація користувача через мобільний пристрій), асистент має це запропонувати та виконати дію одразу, не змушуючи користувача починати все з нуля. Не перенавантажуйте розмову надмірною персоналізацією: достатньо ввічливого вітання та підтвердження наміру клієнта.

Доступність є обов'язковою умовою: ваш асистент має бути здатен опрацьовувати запити незважаючи на порушення мовлення, акцент, діалектизми, суржик, чи іноземні мови. Також не зайвою буде і опція скористатися класичним тональним режимом телефону, у випадку, коли людина не може говорити. Також варто звернути увагу на додаткові сценарії — вибачення, відмови, та інші подібні формулювання, щоб тон вашого бренду лишався незмінним.

Ризики, та як розпізнати хороші результати

Типові провали починаються з надмірних очікувань. Команди намагаються автоматизувати все, а потім з’ясовують, що половина намірів потребує переробки на рівні бекенду, знання розпорошено по багатьох базах, а про юридичні вимоги згадали запізно. Інша пастка — оптимізувати роботу AI під вчасне завершення дзвінків замість вирішення існуючих проблем. Клієнту байдуже, хто відповів — людина чи бот — якщо проблема не вирішена. І, нарешті, ігнорування можливості миттєвої передачі запитів живим агентам, адже "холодні" звернення та втрачений контекст б’ють по задоволеності клієнтів та потенційно ускладнюють подальше вирішення проблеми.

Правильна, методична імплементація виглядає так: прописуються правила щодо того, які дзвінки AI-помічник бере на себе залежно від успішної аутентифікації, мови та наміру клієнта. Далі, кожен із першої тисячі автоматизованих дзвінків ретельно аналізуються із подальшим щотижневим переглядом налаштувань. Автоматизація має поєднуватися із підтримкою з боку живих агентів, щоб швидше накопичувати дані для навчання та будувати довіру фронтлайн-команди. Якщо AI-асистент надає відмову через певні правила та політик, або вагається із відповіддю, він пояснює це клієнтові та пропонує безпечну альтернативу — миттєве переключення на живого агента із наданням короткого контексту бесіди, щоб клієнт нічого не повторював двічі.

Поради щодо імплементації  

Оцініть потенціал

Вам не потрібен гігантський масив даних — достатньо даних за 3–6 місяці: обсяги дзвінків за найпопулярнішими намірами, середній час обробки, рішення по завершенню першого дзвінку, CSAT і повна вартість хвилини. Оберіть невеликий набір намірів із трьома умовами: великий обсяг, добре зрозумілий шлях до правильної відповіді та стабільні API і бази знань. Одразу зафіксуйте цілі на рівні ради директорів: наприклад, 30% вирішених AI запитів для двох найпопулярніших намірів, зменшення часу обробки запитів, що передаються операторові на 15%, та підвищення CSAT у межах двох пунктів від базового рівня. Зафіксуйте це письмово.

Сплануйте пілотний запуск

Не намагайтеся встигнути все в перший же тиждень. Побудуйте чіткий перебіг взаємодії: автентифікація > виконання однієї транзакції > лаконічне підтвердження результату. Пропишіть і багаторазово протестуйте правила передачі запиту до людини: швидке переключення на оператора із короткими структурованими підсумками є обов'язковим. Рандомізуйте трафік так, щоб стабільний відсоток актуальних запитів потрапляв до бота, а решта — до людей. Такий A/B підхід дає чисту атрибуцію і безпеку на випадок, якщо щось піде не так. З першого ж дня налаштуйте аналіз записів розмов: невірні розпізнання намірів, відсутні дані, відмови через правила та політик, технічні збої — все це допоможе вашим технічним фахівцям та операційному департаменту разом вирішувати найбільші проблеми.

Тримайте руку на пульсі

Відстежуйте кількість запитів, успішно оброблених AI, час на вирішення, якість передачі запиту живому агенту, CSAT і типи помилок у форматі, який легко аналізувати та передавати для звітності вищому керівництву. Також додайте блок, присвячений фінансовому аспекту: вартість однієї автоматизованої хвилини, кількість заощадженого часу живих операторів, об'єм  який займають бази знань, тощо. Приготуйтеся до того, що ви знаходитиме надто довгі промти, проблеми зі швидкістю роботи бекенду, чи повідомлення-підтвердження, які можна безпечно скоротити. З цього й починайте процес внесення змін.

Масштабуйтесь

Ставтеся до намірів, як до продуктів у портфоліо — кожен з них має свою цінність, особливості та залежності. Впроваджуйте інструменти, якщо це виправдано — пошук для запитів, що містять багато правил, автоматизацію для застарілих елементів системи, проактивні звернення до клієнтів, проте лише для тих, хто дав згоду, і лише коли для них існує реальна вигода. Розширте підтримку мов, за якими клієнти найчастіше  кидають слухавку, або мають задовго чекати на лінії. Удосконалюйте й сам процес контролю якості: аналізуйте та налаштовуйте наміри, керуйте версіями політик фіксуючи всі зміни, а також регулярно проводьте цикли повторного навчання для розширення словникового запасу вашого рішення.

Висновок

Голосовий зв'язок знову став найшвидшим шляхом до вирішення проблем, коли клієнтам справді потрібна допомога. Технологія готова, але успіх залежить від вас: оберіть правильні наміри, розробіть сценарії перебігу розмов, виміряйте те, що важливо, і керуйте програмою як продуктом.

Але ви не самі з цим наодинці не потрібно: із правильним партнером, який надасть доступ до перевірених платформ та багаторічного досвіду, ви отримаєте те, до чого прагнуть всі беізнес-лідери: кращі результати для клієнтів, щасливіших агентів і оптимізовану вартість обслуговування.