Naumen провела ежегодное исследование голосовых и чат-ботов в клиентском сервисе ритейла. В 2023 г. наблюдается тренд на усложнение работы интеллектуальных помощников: 48% компаний из розничной сферы, использующих технологию, интегрировали текстовых ботов с внутренними информационными системами. В результате клиенты получили возможность управлять заказами, проверять количество баллов и статус карты, а также узнавать другие персонализированные данные непосредственно в диалоге. В целом за год проникновение в отрасль чат-ботов увеличилось на 23%, а голосовых помощников — на 350%.

В 2023 г. ритейлеры усилили инвестиции в автоматизацию дистанционного клиентского сервиса. Количество чат-ботов, внедренных в текстовые каналы, за год выросло на 23%. Этот тип интеллектуальных помощников теперь встречается у каждого третьего представителя розничной торговли (35%). По уровню проникновения чат-ботов ритейл обошел другие отрасли: технологию в неавторизованной зоне используют 23% банков и 15% страховых по данным исследования Naumen 2022 г. Количество голосовых ботов на телефонных линиях увеличилось на 350% за год, в результате чего проникновение в отрасль составило 12%. По этому показателю розница находится на втором месте, уступая банковским организациям с результатом в 16%.

Наиболее популярными каналами для внедрения чат-ботов в ритейле стали чат на сайте (28%), мессенджер Telegram (25%) и чат в мобильном приложении (19%). В свою очередь на Viber приходится 10% текстовых помощников, на VK — 8%, на WhatsApp — 7%, а на «Одноклассники» — 3%. Чаще всего ритейлеры выбирают один или два канала для внедрения текстовых ботов: такой подход демонстрируют 67% компаний, использующих технологию.

В 2023 г. чат-боты представителей розницы вышли на новый технологический уровень — они не просто оперируют общими сведениями или перенаправляют на страницы, содержащие ответ, а оказывают сервис. Почти половина компаний (48%) интегрировала интеллектуального помощника с внутренними системами, благодаря чему прямо в диалоге клиент может как получать информацию, связанную с аккаунтом, так и управлять своими заказами, например, отменять или переносить дату доставки. Также большинство ритейлеров добавляет в ботов кнопки-подсказки (саджесты), чтобы ускорить диалог: в этом году подобную функциональную возможность демонстрировали 88% текстовых помощников.

«Включение в задачи чат-ботов не только консультаций, но и предоставления сервисов — это путь к получению максимального эффекта от автоматизации. Интеграция бота-помощника с внутренними системами позволяет ему давать конкретные и персонализированные ответы на вопросы клиента, способные решить проблему с первого раза. Это повышает долю диалогов, которые бот обрабатывает без подключения оператора, и дает экономию операционных затрат. Кроме того, в ряде каналов, например, в мобильном приложении, ответы с использованием данных по клиенту важны для соответствия ожиданиям от сервиса и обеспечения качественного клиентского опыта», — сказала Валерия Чижикова, руководитель направления исследований клиентского сервиса компании Naumen.

Только 16% чат-ботов не переводят клиента на оператора по запросу или после ошибки. Этот показатель ниже, чем в других отраслях: в банках и страховых 18% помощников не позволяют связаться со специалистом поддержки. Интересной особенностью работы чат-ботов в ритейле стал сбор данных о проблеме перед переводом клиента в службу поддержки: текстовый помощник уточняет имя пользователя, город, номер заказа и другие детали.

«Такой подход часто встречается в случаях, когда чат-бот еще не интегрирован с внутренними системами и не может сам предоставить нужную информацию из них. Но, собирая данные по клиенту и передавая их человеку, он существенно экономит время операторов в диалоге и высвобождает его для других задач. Кроме того, такой подход неплохо себя показывает в сложных сценариях, которые дорого или проблемно автоматизировать полностью, а частичная автоматизация со сбором данных дает неплохой эффект», — отметила Валерия Чижикова.

Каждый третий чат-бот (36%) в ритейле пытается выяснить у клиента, была ли решена его проблема в ходе диалога. Примерно с такой же частотой функциональная возможность встречается и в других отраслях: 34% текстовых помощников в банках задают вопрос типа «Мне удалось вам помочь?» и 27% — в страховых компаниях.

В сравнении с другими отраслями в ритейле больше всего текстовых помощников (54%), не предусматривающих общение с клиентами в свободной форме и предлагающих исключительно выбор из пунктов меню. В страховых компаниях доля таких ботов составляет 45%, а в банках и вовсе не превышает 9%.

«Общение строго в рамках кнопочных шаблонов упрощает задачу чат-бота: все варианты вопросов и ответов клиента предусмотрены, технологии обработки естественного языка не нужны, и такие решения обходятся дешевле. Однако предельный уровень автоматизации при “кнопочном” подходе будет несколько ниже, чем в случаях, когда клиент может свободно сформулировать свой вопрос, ведь шаблонные вопросы и ответы покроют только набор самых простых и распространенных тематик», — сказала Валерия Чижикова.

Голосовые помощники в ритейле также демонстрируют высокий технологический уровень. Практически каждый бот (93%) корректно работает с паузами в речи клиента. 79% помощников могут отделить голос звонящего от сторонних шумов, присутствующих во время беседы. Каждый второй голосовой робот (50%) обрабатывает несколько вопросов за одну сессию, а также реагирует на просьбу клиента подождать или повторить. 29% ботов уточняют у звонящего, удалось ли решить его вопрос.

Ритейлеры часто совмещают голосовых помощников с IVR-меню: бот подключается к разговору после активации кнопки и отвечает на вопросы только в рамках соответствующей ей темы. Доля голосовых роботов, встроенных в IVR, не изменилась с прошлого года и составила 29% от всех помощников на телефонных линиях.

Наименее востребованным диалоговым навыком оказалась восприимчивость к перебиванию: в ходе исследования только 7% голосовых помощников реагировали на попытки звонящего перехватить слово.

«Возможность перебить голосового помощника делает его более похожим на живого собеседника, но при обслуживании входящих звонков многие компании не стремятся сделать бот максимально человекоподобным. Думая, что разговаривают с человеком, клиенты могут не так четко формулировать проблему, как обычно делают это с ботами, чаще отклоняться от основной темы. Плохо настроенное перебивание, когда бот реагирует на сторонние звуки, как на попытку его прервать, может вообще мешать обслуживанию. При этом в отличии от исходящих роботизированных обзвонов с целью продажи у голосовых помощников на входящей линии задачи удержать собеседника в диалоге и зацепить его внимание нет, ведь клиент ужа заинтересован в разговоре, ему нужно решить свой вопрос. Поэтому в банках, страховых и ритейле минимальное количество голосовых помощников, готовых к перебиванию: в этой возможности пока недостаточно ценности ни для клиентов, ни для бизнеса», — сказала Валерия Чижикова.

Больше половины голосовых помощников (57%) в ритейле использует технологию синтеза речи при озвучивании реплик. 29% ботов на входящих линиях получают «голос» благодаря дикторским записям. Оставшиеся 14% совмещают в себе оба подхода.

«Чаще всего голосовые боты “разговаривают” благодаря синтезу речи. Технология пока не позволяет добиться сильной человекоподобности, но ее применение оправдано, если в сценарии диалогов много переменных данных — суммы, адреса магазинов, имена и фамилии и прочее, которые сложно и долго озвучивать человеку. Некоторые компании решают проблему недостаточной “человечности” сочетанием синтеза речи и дикторских записей. Последние используются для приветствий, уточняющих вопросов или общей информации», — отметила Валерия Чижикова.

Источник