Колонки

Какая автоматизация рискованна для компании и бесит её клиентов

Колонки
Олег Петряшев
Олег Петряшев

Основатель компании «Технократ» и генеральный продюсер конференции TechWeek

Алина Алещенко

Не всем пользователям нравится, когда им в техподдержке отвечает бот, а ИИ тоже допускает ошибки. Олег Петряшев, основатель компании «Технократ» и генеральный продюсер конференции TechWeek, во время работы над мероприятием изучает около 650 технологических проектов — и иногда замечает интересные закономерности. Итак, какая автоматизация может лишить бизнес клиентов и что с этим делать?

Какая автоматизация рискованна для компании и бесит её клиентов

Последние несколько лет компании говорят об автоматизации и цифровизации бизнес-процессов, а пандемия этот переход ускорила.

Так X5 развивает цифровую платформу для поставщиков Dialog, в которой обрабатывает информацию о продажах в своих торговых сетях. «Сбербанк» заявил, что вложит в развитие ИИ 150 млрд рублей и заработает с его помощью 450 млрд рублей. Голосовой чат-бот «Альфа-Банк» решает около 50% вопросов клиентов.

Однако у автоматизации есть обратная сторона — иногда она создаёт неудобство для клиентов.

Расскажу о том, какие углы есть в автоматизации, когда она раздражает пользователей и как им помочь.

 

Чат-боты

Недавно я столкнулся с тем, что банки, которыми пользуюсь, включили ботов. Связаться с менеджером стало сложнее. Проблема возникает, когда от банка срочно нужны документы, которые клиенты редко запрашивают. К примеру, справки по специальной форме и отчётность по НДФЛ, которая варьируется от дохода. Оказалось, что чат-боты не знают команд с такими запросами.

15 топ-менеджеров, которые вывели свои компании на лидирующие позиции в рейтинге ESG.

Такая автоматизация раздражает людей, хотя бизнес при этом получает лиды.

При этом активный рост чат-ботов стал последствием развития мессенджеров. Уже в 2018-м 70% людей предпочитали нажимать на кнопку «написать нам», а не звонить компаниям. А в 2020 году 51% клиентов бизнеса надеялись, что компания будет отвечать на запросы сразу в любое время суток. Чат-боты — инструмент, помогающий бизнесу оправдать ожидания клиентов.

По данным Business Insider, к 2024 году рынок чат-ботов составит $9,4 млрд. В России инструмент активно используют в трёх направлениях:

  • Телеком — 75% рынка;
  • Финансовые институты — 60%;
  • Ритейл — 50%.

В 2018 году чат-боты экономили до 30% денежных затрат на поддержку клиентов, но на практике порождали и порождают проблемы. 

Представим ситуацию — сайт интернет-магазина. Допустим, пользователь хочет выбрать ткань для обивки мебели. Он заходит на сайт интернет-магазина и попадает на окно с чатом поддержки, где ему отвечает бот. Это мог бы быть хороший кейс про автоматизацию, но бота «не научили» отвечать на сложные вопросы о фактуре тканей. 

Раздражённый пользователь покидает сайт и переходит на следующий в поиске. Бизнес хотел как лучше, но не всё предусмотрел — и получил отказ.


Источник

Согласно исследованию Дженнифер Хилл из Университета Джорджа Вашингтона, общаясь с чат-ботом, пользователи отправляют им в два раза больше сообщений, чем в случаях, когда на другом конце чата — живой человек. В итоге общение с чат-ботом не всегда быстрее, чем если бы ему ответил консультант.

К тому же, около 40% запросов пользователей к обслуживанию основаны на эмоциях, а не поиске конкретной информации. Проблема в том, что ботам тяжело считывать эмоции человека, поэтому он будет терпеть неудачу, неверно считывая настроение клиента.

 

И что с этим делать

На старте рассказывать пользователю, по какой команде можно вызвать консультанта. А ещё — использовать более сложные технологии. К примеру, чат-боты на основе самообучающегося алгоритма с технологией «понимания» естественного языка. Такие боты оказываются эффективнее в работе с клиентом, однако разрабатывать их труднее и дороже — не все компании могут их себе позволить. Подобный чат-бот запустил «Сбербанк» в 2019 году.

Кроме того, не стоит тратить время на создание бота маленьким компаниям или бизнесу, у которого нет типитизируемых вопросов клиентов.

 

Стоимость

Во сколько компании обойдётся чат-бот — подсчитать сложно. Всё зависит от конкретной задачи: в одном варианте бот отвечает на несколько типовых вопросов, в другом — самообучается и способен вести долгие диалоги, помогая пользователю.

В первом случае бизнес может создать сервис самостоятельно с помощью сторонних платформ: конструктора бота Aimylogic, Pipe.bot и других. За работу на сервисах платят примерно от $10 в месяц. Финальная цена зависит от ежемесячного количества пользователей бота.

Если речь о сложных чат-ботах, то крупные компании создают целые отделы по их разработке. Такие решения могут обходиться в тысячи долларов и больше.

 

Ошибки искусственного интеллекта

Один из случаев, когда работа искусственного интеллекта пошла по незапланированному сценарию, — ИИ от IBM, который должен был помогать врачам выбирать лечение от рака. Однако спустя три года после того, как технологию стали использовать медицинские центры, выяснилось — зачастую рекомендации программы были ошибочны, а иногда и вредны для пациентов.

Другой пример — Amazon. Компания надеялась, что ИИ поможет быстро и эффективно отбирать подходящих сотрудников, но её алгоритм отдавал предпочтения мужчинам и не все его решения были обоснованы.

Поэтому полагаться полностью на ИИ опасно — он тоже ошибается. Зачастую так происходит из-за низкого качества материала, на котором обучали алгоритм. Так в случае с рекомендациями лечения рака проблема могла быть в том, что для обучения использовали не реальные случаи пациентов. В Amazon алгоритм для найма обучали на данных компании за последние десять лет, где чаще нанимали мужчин.

ИИ способен повысить эффективность процессов, но при этом не страхует от ошибок. Даже если просчёт ИИ не приведёт к прямой потере денег, это повлияет на репутацию компании и отпугнёт часть будущих клиентов.

 

И что с этим делать

Проверять «чистоту» данных, на которых обучают ИИ. Чем точнее входная информация, тем меньше ошибок допустит алгоритм в итоге. Не стоит также жалеть время и средств на тестирование ИИ. 

 

Стоимость

В случае с ИИ цены тоже разнятся от задачи. Здесь учитывается не только создание кода, но и сбор данных, вычислительные мощности, нужные для работы системы. Крупные компании тратят миллионы долларов, чтобы с помощью ИИ улучшить бизнес-процессы.

 

Сбор личных данных

Информация — один из главных ресурсов, которым торгуют компании. За 2020 год Facebook заработала $84,17 млрд на рекламе, которая строится на сегментировании аудитории за счёт сбора и анализа поведения каждого пользователя.

В итоге сайты и сервисы постоянно автоматически собирают информацию о клиентах и пользователях. Но при этом постоянно попадаются новости об утечке данных.

Только за 2020 год в сеть утекли данные 100 млн россиян, написано в исследовании компании InfoWatch. По её данным, 80% утечек произошли из-за сотрудников компаний и финансовых организаций. К тому же, при работе удалённо люди используют незащищённое интернет-соединение, компьютеры и другие инструменты, считают специалисты.

Достаточно открыть ИП, чтобы столкнуться с распространением своих данных. Человеку начинают звонить банки с предложением открыть расчётный счёт для бизнеса ещё до того, как налоговая пришлёт письмо, что предприниматель зарегистрирован.

В договорах некоторых банков встречаются пункты, где указано, какие данные клиентов и каким компаниям они продают. К примеру, «Альфа-Банк» открыто пишет о том, что заключил договора с третьими лицами для обработки данных из клиентов. Среди компаний, которым банк передаёт информацию — МТС, «Мегафон» и другие.

 

И что с этим делать

Пользователю — внимательно читать соглашения на обработку персональных данных и любые документы. Бизнесу — щепетильно подходить к обеспечению безопасности информации.

 

Стоимость

Стоимость сбора данных отличается от бизнеса к бизнесу. Части бизнеса достаточно, чтобы менеджеры заносили в CRM-систему контактные данные своих клиентов. В случаях же с соцсетями, например, нужны отдельные сервера, чтобы собирать и анализировать каждое действие пользователя.

Но всё же компаниям следует вкладывать средства в защиту полученных информаций: проводить обучение сотрудников, чтобы они не попадались на фишинговые атаки, создавать защищённое соединения для компьютеров и так далее.

 

В итоге

Чтобы конкурировать на рынке, компании идут в автоматизацию, повышая свою эффективность. Этот процесс неизбежен и будет затрагивать всё больше индустрий и областей в них, появятся новые способы автоматизации.

Склады будут постепенно роботизироваться, грузовики станут беспилотными, а в магазине будут только кассы самообслуживания.

Однако задача бизнеса — всё ещё заботиться о покупателе, поэтому порой лучше не торопиться и приложить больше усилий и денег, чтобы новой решение работало качественно и не вредило клиенту.


Фото на обложке: Wachiwit/Shutterstock

Иллюстрации предоставлены автором.

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

  1. 1 Близкие отношения с чат-ботами: какими они бывают и зачем людям это нужно
  2. 2 Робот как услуга: теперь механических работников можно арендовать
  3. 3 Сценарий для голосового бота: как создавать «живые» диалоги с клиентами
  4. 4 Робот в бизнесе — зло? Как увеличить выручку, сократив его работу
  5. 5 Адаптационный чат-бот поможет позаботиться о сотрудниках — 5 шагов к разработке
AgroCode Hub
Последние новости, актуальные события и нетворкинг в AgroTech-комьюнити — AgroCode Hub
Присоединяйся!