Головкин и Партнеры 
Тендеры и лиды
Информация
Внедрение smart-ассистента должно начинаться не с выбора платформы или обсуждения бюджета на него, а исключительно с беспристрастного аудита строго определенных внутренних процессов компании. Ведь чтобы автоматизация принесла реальную финансовую и операционную выгоду, а не стала дорогой и бесполезной игрушкой, необходимо особенно тщательно исследовать ту задачу, которую можно будет постепенно переключать на AI чат-бота. Только так можно найти истинные точки роста и понять, какие однотипные задачи ИИ chat-bot сможет взять на себя эффективно и без риска для репутации бизнеса.
1. Системная диагностика коммуникаций: находим болевые точки
1.1 Аудит каналов и содержания
С чего можно начать тут, ну, наверно, с того, чтобы свести воедино разрозненные запросы (по какой-то конкретной проблематике, ситуации) в единую систему учета — это даст понимание масштаба. Затем стоит крайне обстоятельно изучить живые диалоги (ЦА-оператор службы поддержки), чтобы выделить повторяющиеся сценарии.
И наконец, наверно, самая проблематичная часть, попробуйте перевести время сотрудников, затраченное на рутину, в понятные цифры. Этот шаг гарантированно превратит хаотичную картину в структурированные данные для принятия решения.
Постараюсь на простом примере пояснить подробнее, что именно имею здесь в виду.
Итак, предположим, что в день поступает 20 вопросов «Где мой груз?», а на каждый ответ уходит 5 минут, то в день на это уходит 100 минут (почти 2 рабочих часа). За рабочий месяц это 40-50 часов. Так вот, полученные таким образом «понятные цифры» (часы, дни работы, стоимость в денежном эквиваленте) нагляднее всего покажут объем автоматизируемой задачи и потенциальную экономию.
1.2 Оценка нагрузки и потерь
● Тут можно начать с фиксаций, в какие часы и дни приходит больше всего запросов. Возможно, нагрузка пиковая, и сотрудники просто не успевают отвечать качественно, или их просто не хватает.
● Попытайтесь отыскать частоту повторяющихся операций, пусть это будут: запрос трек-номера, уточнение реквизитов, согласование времени доставки, что-то иное. Так вот, это и будут кандидаты на автоматизацию в первую очередь.
● Перейдите в финансовую плоскость. Посчитайте досконально в какую именно сумму обходится час работы вашего специалиста. Далее необходимо оценить , какую часть этого времени «съедают» простые,регулярные типовые задачи, которые отвлекают консультантов от сложных вопросов.
2. От анализа к решению: формулируем цели для ИИ-помощника
2.1 Определение конкретных измеримых задач
В какой-то степени этот шаг можно смело назвать основным всего. Так как вместо расплывчатости пожеланий будут формировать для будущего AI-чат-бота предельно ясные цифровые цели, которые возможно оцифровать.
Что именно я имею в виду, смотрите условный пример. Можно написать «повысить лояльность», и это будет звучать как-то ни о чем, а можно «довести процент решенных ботом проблем до 80%». Или не «ускорить ответы», а «сократить очередь в чате поддержки на 50% к концу месяца». Такие четкие метрики позволят объективно оценить результат и понять, работает ли внедрение.
Для лучшей наглядности еще приведу несколько вариантов подобной оцифровки.
● Вместо «улучшить обслуживание» прописать так: «сократить время ответа с 6 минут до 20 секунд на частые вопросы».
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13333 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
● Не «разгрузить отдел», а «перенаправить 40% входящих запросов по трекингу и наличию товара на бота».
● Вместо «сэкономить» «снизить расходы на обработку стандартных запросов на 30% за квартал».
2.2 Прогноз результата и расчёт эффективности
На этом этапе вы переходите от планов к цифрам. Смоделируйте сценарии: сколько запросов сможет закрыть Smart-бот и какая экономия времени получится.
Параллельно оцените риски — например, процент случаев, когда потребуется живой специалист, и заложите это в план.
Также к таковым рискам можно отнести и такие:
● Риск непонимания запроса. Бот может некорректно интерпретировать сложный или эмоционально окрашенный вопрос клиента, что приведет к раздражению и потере клиента.
● Возможный технический сбой. В случае падения системы или ошибки в алгоритме все обращения мгновенно обрушатся на живых операторов, создав хаос и многократно увеличив нагрузку.
● Потеря персонального подхода. Автоматизация, какая бы современно-высокотехнологичная она ни была, делает общение безликим. Клиенты, ценящие человеческое внимание, могут ощутить холодность со стороны компании.
● Зависимость от корректных данных. Бот будет давать ответы, основываясь на загруженной в него информации (наличие товара, акции, условия). При несвоевременном обновлении этих данных он начнет массово давать клиентам неверные сведения.
Всё, или что-то еще? Наверно, затрону еще и такой аспект, как расчёт не только прямой экономии на зарплате, но и косвенный эффект: как улучшится работа уже имеющейся команды специалистов, освобождённой от рутины.
● При желании это можно смоделировать: если бот возьмет на себя 30% вопросов, сколько часов работы специалистов высвободится? На что можно направить это время (продажи, индивидуальный подход для особо ценных клиентов)?
● Подумайте о качестве: как бот может собирать нужные уточнения у клиента (например, номер заказа) заранее, чтобы менеджер начинал диалог уже подготовленным.
Да, соглашусь с вами, что тематика данная не относится к разряду простых, и чтобы получить реально эффективный AI чат-бот, важно учесть множество различных нюансов, проработать которые вам всегда сможет помочь моя команда.
