5 страхов бизнеса перед голосовыми роботами

Самая распространенная причина, почему бизнес отказывается от внедрения голосовых роботов, — страх, что боты распугают клиентов шаблонными вопросами и ответами и не смогут выстроить адекватный диалог.

Голосовые помощники действительно общаются по сценарию. В случае неграмотно составленного скрипта, некачественного обучения и недостаточной точности распознавания речи робот теряется и переключает клиента на оператора-человека или прекращает диалог.

Но это достаточно просто устранить на этапе разработки робота. Сегодня существуют платформы, которые позволяют настроить очень гибкие сценарии и отработать встречные вопросы. Сценарии бывают основными — то есть основанными на вопросах, прямо относящихся к теме, — и фоновыми. В фоновый сценарий можно заложить все вопросы, которые не относятся напрямую к логике основного сценария. Например, если клиент вместо ответа на предложение робота спрашивает «кто вы?».

Для улучшения точности понимания используется нейросеть, которую можно дообучать прямо в системе, добавляя примеры фраз абонентов, сгруппированные в интенты (NLU). Интенты позволяют определить намерение: понять, что контакт хочет узнать, сказать или сделать в данный момент диалога. Далее, определив намерение абонента, система подбирает наиболее подходящий ответ.

Таким образом робот ведет беседу приближенную к обычному сотруднику. Сегодня хорошо обученные голосовые роботы умеют задавать уточняющие вопросы, уместно отвечать на остроты и шутить.

Голос робота слишком «машинный»

Второй страх бизнеса перед голосовыми роботами связан все с тем же: потерей лояльности клиентов, но из-за неприятного механического голоса, который может напрочь отбить желание у клиента не только вести диалог, но и слушать в принципе.
На сегодняшний день существуют несколько типов озвучки для голосовых роботов: предзапись, синтезированная речь (TTS) и смешанный вариант.

Предзапись предполагает, что скрипт озвучивают реальные люди: это могут быть как профессиональные дикторы, так и сотрудники контактного центра. Все зависит от цели, если нужна ассоциация с брендом — используют узнаваемые голоса, если важна естественность звучания — подойдут голоса обычных людей, возможно, даже с незначительными дефектами речи. Люди делают необходимые паузы, меняют интонацию и расставляют акценты, обеспечивая максимально естественное звучание роботу.

Синтез речи — речевая технология Text-to-Speech, которая преобразует текст в речь в онлайн-режиме. Данный тип озвучки упрощает доработки бота: не требуется время на перезапись аудио — достаточно поменять текст реплики в сценарии. Однако необходима проработка интонирования для более качественного результата.

Смешанный вариант компании выбирают, когда для максимально естественного звучания предпочтителен голос диктора, но требуется добавление переменных в реплики робота, например бот должен озвучить ФИО, сумму, город и так далее. Для этих целей применяется технология синтеза переменных, которая предполагает, что короткие фразы робота, содержащие изменяемые данные, синтезируются голосом приближенным к диктору, сохраняя его интонацию, а для остального диалога используются аудиозаписи.

Действительно, существует практика предоставления готовых голосовых ботов бизнесу без допуска к личному кабинету, в котором можно контролировать ход обзвона, точечно проверять совершенные звонки и анализировать метрики. Результаты работы робота могут передаваться в формате excel без наглядного графического представления.

Избежать подобных проблем можно еще на этапе выбора поставщика услуги и сервиса для запуска робота. Стоит тщательно ознакомиться с представленными на рынке решениями и ориентироваться не только на краткосрочные цели.

Открытый доступ к платформе для разработки бота (хотя бы в триальном режиме) подтверждает зрелость технологий и дает возможность владельцу бизнеса, руководителю контактного центра, аналитику, маркетологу или другому специалисту, который отвечает за автоматизацию типовых коммуникаций, лично оценить функциональность системы, стабильность и качество ее работы.

Встроенная аналитика, которую можно настроить под цели конкретного сценария, доступна далеко не во всех сервисах для запуска ботов и может принципиально отличаться как визуальным представлением данных, так и возможностью кастомизации отчетов.

Цены на внедрение голосовых роботов разнятся. Тем не менее следует сопоставить потенциальные расходы с текущими затратами на заработные платы сотрудников.

Приведем конкретный пример. Цена одной минуты работы оператора колл-центра — 15-25 руб., а робота — 4-6 руб. При этом разговор с ботами, как правило, короче, емче и конкретнее. Кроме того, попытки дозвона, которые совершает робот не оплачиваются, а тарификация звонков чаще всего посекундная.

Стоит отметить, что средний размер заработной платы в России с января по июнь 2023 г. в реальном выражении (с учетом инфляции) увеличился на 6,9% относительно аналогичного периода прошлого года и принимая во внимание прогнозы продолжит расти. Кривые стоимости минуты работы оператора и робота будут расходиться, поскольку стоимость человеческих ресурсов будет и дальше дорожать, а роботы, становясь качественнее, а значит эффективнее, — дешеветь.

С другой стороны, в колл-центрах традиционно высокая текучка, а найм и обучение новых сотрудников требуют дополнительных ресурсов в виде рекрутера, руководителя или менеджера по работе с кадрами. Причина высокой текучки кроется в специфике самой работы оператора. Это выматывающая деятельность, сопряженная с высоким уровнем стресса, тогда как от человека требуется всегда быть вежливым и действовать строго по скрипту. Смена оператора — обычно 2 / 2 по 12 часов в день. Люди — не роботы и могут выйти из себя, особенно в случае возникновения недопонимания с собеседником, или забыть скрипт под конец многочасовой смены. В силу специфики работы операторы сравнительно быстро устают, из-за чего их продуктивность снижается, и со временем они начинают выгорать. Это, в свою очередь, приводит к увеличению и без того традиционно высокой текучки кадров.

Кроме того, своевременное закрытие освободившихся вакансий операторов осложняют такие макроэкономические факторы, как демографическая яма и снижение численности трудоспособного населения. В результате, неукомплектованный штат контактного центра не справляется с потоком входящих обращений, на линии возникает очередь, клиенты остаются недовольны качеством обслуживания и бизнес теряет покупателей и прибыль.

Поэтому экономика, зачастую, на стороне робота. Особенно учитывая тот факт, что ряд современных no-code платформ позволяют создать голосовых роботов своими силами бесплатно, для этого не требуются навыки программирования.

Компании опасаются, что робот будет некорректно отвечать на вопросы, начнет неправильно фиксировать или передавать важную информацию.

Указанные проблемы относятся во многом к несовершенству обучения и тестирования робота. Поэтому, при настройке голосового бота важно использовать итерационный подход, которые предполагает постоянное улучшение качества сценария, путем настройки обработок ситуаций, в которых робот вел себя не идеально. Тут самое важное — найти такие ситуации. Как правило, это можно сделать либо прослушивая все звонки подряд (что довольно трудоемко), либо настроив соответствующую отчетность (если такой функционал поддерживается платформой), которая будет отображать диалоги, требующие внимания.