Магазин KupiVip принял на работу «эмоциональных» роботов
Платформа онлайн-продаж KupiVip.ru совместно с компанией Neuro.net, специализирующейся на проектах в сфере машинного обучения и искусственного интеллекта, запустили в пилотном режиме проект «эмоционального электронного помощника». В ходе эксперимента роботы продемонстрировали высокую производительность и низкий уровень сбрасывания трубки, при этом практически никто из покупателей не мог отличить их от традиционных сотрудников.
Подготовка к запуску пилотного проекта заняла четыре месяца. Копирайтеры составляли варианты возможных сценариев развития диалога, IT-специалисты настраивали голосовые интонации и акценты.
Голосовые роботы, получившие имена «Олег» и «Варвара», обзванивали клиентов сайта KupiVip.ru в преддверии «Чёрной пятницы» - первого дня скидок и распродаж рождественского сезона. Роботы выясняли причины, по которым клиенты давно не заходили в интернет-магазин, а также напоминали им о предстоящих скидках.
Для распознавания голосов собеседников была использована технология Google Speech Recognition. Для того, чтобы робот понял схему диалога на базовом уровне, ему было достаточно 1 000 записей разговоров операторов call-центра.
Ведя диалог с клиентом, голосовой робот «слушал» собеседника, проявлял внимание к его словам, выдерживал характерные для человеческого разговора паузы, и давал собеседнику ответ, в среднем, всего через 700 миллисекунд после окончания фразы последнего.
Нейросеть, по мере накопления базы разговоров, улучшала качество диалогов с учетом проанализированных сценариев.
Пилотный проект KupiVip.ru и Neuro.net по внедрению «эмоционального» искусственного интеллекта показал, что один такой робот по своей производительности способен заменить 10 традиционных операторов call-центра, что привело к снижению времени ожидания клиентов на линии. Второй важный результат – высокая продуктивность в помощи клиентам и низкий уровень ошибок в сценарии диалога и сбрасывания трубки (всего лишь до 1%). При этом уровень конверсии (отношения числа посетителей торговой точки к числу транзакций) оказался на 2 процентных пункта выше, чем у операторов-людей.
И, пожалуй, самое интересное - среди порядка 5 000 клиентов, которым робот совершал звонок, лишь несколько человек догадались, что с ними разговаривали роботы.
Если же диалог начинал идти по принципиально новому сценарию, робот переводил звонок на живого оператора. В рамках пилота таких звонков было очень мало - всего 3,8% от общего количества, и в будущем эту долю планируется снизить, проанализировав нетипичные вопросы.
Как уже сообщало наше издание в одной из публикаций, областями успешного и эффективного использования ИИ в течение последних лет стали финансы (выявление подозрительных и мошеннических транзакций, борьба с отмыванием средств), коммерция (составление персональных рекомендаций покупателям на основе анализа пользовательского поведения, проведение и прогнозирование итогов промоакций, создание чат-ботов, дающих персональные рекомендации, маркетинг полного цикла), транспорт (создание беспилотников, распознавание окружающих объектов, сбор информации о предпочтениях пассажиров и автоматическое регулирование параметров), промышленное производство (разработка синтетических молекул, выплавка стали и переработка стекла), сельское хозяйство (определение оптимального времени посева, отслеживание состояния почвы, подбор удобрений) и многих других. К голосовым роботам, в том числе и с технологией ИИ, проявляют очень высокий интерес банки и рилейтовые сети. Однако, поскольку внедрение подобных технологий требует значительных инвестиций, а также больших временных ресурсов для анализа и сценариев и тестирования, массовая реализация подобных проектов — дело будущего.