Как только на рынке появились первые чатботы, бизнесу начали сулить золотые горы, которые принесет экономия на клиентских коммуникациях. Juniper Research предсказывает, что к 2023 году боты будут экономить банковскому сектору, здравоохранению и ретейлу по всему миру до $11 млрд в год. Но увидеть профит в деньгах до сих пор удается далеко не всем. Рассказываем, на чем спотыкается бизнес в погоне за искусственным интеллектом и как научиться экономить (и даже зарабатывать) с помощью разговорного AI.
Не понимаем, зачем
Часто руководители возлагают на внедрение разговорного AI слишком много надежд. Компании приходят к разработчикам с амбициозными целями вроде: «Хочу разогнать весь отдел продаж — пусть бот продает». Но бот не закроет дыру в стратегии или в маркетинге, с ботом на вас не посыплюттся клиенты и деньги. Бот — это инструмент. Загвоздка в том, что бизнес часто не знает, чего он от него хочет. У стартапа среди возможных вариантов — первичная консультация, оформление доставки, подтверждение заказа, сбор лидов и т. д. Российский бизнес пока рассматривает ботов исключительно как способ экономии, а не заработка или выхода на новую аудиторию. Хотя толковый маркетинговый навык для голосового ассистента способен принести чистую прибыль. Вдохновляющий кейс в начале этого года продемонстрировал Nike: во время трансляции одного из матчей NBA телекомментатор Эрни Джонсон сообщил, что прямо сейчас, пока идет игра, зрители могут заказать пару кроссовок Nike из лимитированной коллекции, просто попросив Google ssistant. Кроссовки стоили $350, за 6 минут их забронировали 15 тыс. человек. Не обязательно действовать сразу с таким размахом — на увеличение продаж сработает и разговорная игра для голосового ассистента, в конце которой пользователь получает скидку на товар вашего бренда.
Путаем прибыль и эффективность
Сокращение затрат на содержание того же контактного центра легко рассчитать исходя из OPEX (operating expense, операционные издержки) — это аренда помещения и оборудования, зарплата и обучение сотрудников и прочие расходы, в том числе на ежедневное обслуживание клиентов. На другой чаше весов — вложения и трудозатраты на создание бота, количество запросов, которое обычно обрабатывается сотрудниками, и трафик, который сможет обрабатывать бот. Эффективность — более сложная история, она, скорее, про уровень клиентского счастья. Вы пишете в чат с банком, что вам нужно перевыпустить кредитку, и бот посылает вас в отделение — ведь операция требует личного присутствия. Эффективно ли он сработал? С точки зрения автоматизации — да. Он распознал запрос, верно определил тематику и дал ответ, который заложен в сценарий. Но клиент при этом вряд ли счастлив. Странно ожидать, что после внедрения бота, а точнее — лишь от его внедрения, ваша прибыль внезапно подскочит. Нужно смотреть на все бизнес-процессы в совокупности. Если цикл сделки длится 3—4 месяца, то, нужно хорошо понимать свой цикл продаж, апсейла и клиентской поддержки, чтобы знать, при чем тут бот. Нельзя винить бота в уходе клиента, если он справился и дал консультацию, но клиент столкнулся с плохой доставкой, обслуживанием, испорченным товаром. Бот — только часть команды.