Привет, Хабр. Я Антон Лазарев, руководитель группы автоматизации ИТ-процессов. Хочу поделиться с вами небольшой, но поучительной историей о процессе разработки и внедрения одного из самых любимых инструментов наших пользователей для общения с поддержкой. Поделюсь результатами и пройдусь по граблям, на которые мы успели наступить в прошлом, пока разрабатывали наш чат-бот Айтишу.

Готовы? Отправляемся!

Октябрь 2021 года

У нашей службы поддержки уже был чат-бот. Никто не знал его имени, у него не было никакой айдентики, но это не мешало нашим пользователям тихо и мрачно ненавидеть его. Созданный на волне популярности чат-ботов, этот бедняга влачил жалкое существование в единственном доступном ему канале - Viber (да, это тот мессенджер, куда родственники обычно отправляют вам вырвиглазные открытки).

Небольшое количество функций, медленная работа, частые ошибки — были его постоянными спутниками. Стоит ли говорить, что популярность этого бота была невысока?

Около 2% пользователей обращались к нему, чтобы с его помощью зарегистрировать обращение в нашей ITSM-системе. Нам было не по себе. Идея использования чат-бота, казалось, была полностью дискредитирована в глазах наших пользователей. Так, в нагрузку нам предстояло решить ещё одну задачу - восстановить доверие наших пользователей к идее чат-бота.

Из опыта взаимодействия наших пользователей со старым чат-ботом мы вынесли несколько важных уроков, которые помогли нам в будущем избежать ряда ошибок, допущенных его разработчиками.

Урок № 1. Если пользователь не нашёл ничего полезного, он, скорее всего, не вернется... Никогда...

Думаю, этот урок не требует особых пояснений. Никакие маркетинговые уловки не помогут привлечь пользователя в канал, который по своей сути бесполезен. Мы часто слышим о такой практике, как закрытие доступных для пользователя каналов обращения в пользу использования автоматизированных средств. Если функциональность автоматизированных средств на момент принятия такого решения не удовлетворяет потребности пользователей, то вы получите как минимум недовольных пользователей. Попробовав один раз пообщаться с ботом, изучив его функции и не найдя там ничего полезного, пользователь вряд ли захочет вернуться. Или, скорее, не вернётся вообще и придётся приложить немало усилий, чтобы привлечь его снова.

Урок № 2. Безликий бот воспринимается неполноценным

Неизвестный бот без айдентики, имени, позиционирования, даже если он функционален, воспринимается пользователями неполноценным. Этот нюанс некоторые коллеги упускают из вида, сосредоточившись только на красоте технических решений, а зря. Чат-бота, как и человека, тоже встречают по одежке.  Формирование положительного образа вашего чат-бота – обязательно должно быть вехой вашего проекта по внедрению.

Урок №3 Если гора не идёт к Магомеду, проект так и останется локальным

Наличие у бота единственного канала обращения – существенный минус. Так пользователь лишается выбора. Возможность обратиться к поддержке в любимом мессенджере – весомый плюс. Чем больше каналов будет поддерживать чат-бот, тем больше будет охват вашей потенциальной аудитории и больше комфорта у пользователя.

Урок № 4 Нельзя создать продукт с высоким CSI силами равнодушных людей

Поручить сделать вашего бота команде, которая полностью находится на подряде, — наверное, не лучшая идея. Заинтересованность в создании классного продукта, внутренняя мотивация и энтузиазм — лучшие ингредиенты не только проекта по внедрению чат-бота, но и любого другого.

А теперь о главном.

Какие задачи мы решали?

Основной задачей стало обеспечение наших пользователей удобным каналом взаимодействия с технической поддержкой. В качестве приятного бонуса мы ожидали получить положительный экономический эффект. Достичь экономии от использования инструмента мы планировали за счет сокращения количества запросов, обрабатываемых операторами первой линии поддержки.

На российском рынке решений по автоматизации нашлось подходящее, которое, помимо функциональности чат-бота, имело собственный API, интерфейс оператора поддержки и привлекательную стоимость.

Мы решили провести небольшой пилот и приступили к формированию требований к MVP. Опросив наших пользователей, мы собрали список основной полезной функциональности, и приступили к пилотированию.

Параллельно с этим мы разрабатывали маркетинговую стратегию, которая позволила бы нам заинтересовать максимальное количество пользователей для оперативной обратной связи, что позволило бы корректировать направление развития продукта.

Так и появилась Айтиша. Умная помощница наших пользователей.

Гибкий движок платформы позволил небольшой команде из четырёх человек в сжатые сроки (2 месяца) реализовать востребованную функциональность, а хороший промоушен – сделать Айтишу узнаваемой в первые же месяцы работы.

Как работает Айтиша

Платформа, на которой живет Айтиша, использует ML-модели, которые позволяют сопоставить пользовательский вопрос с формулировками, содержащимися в статьях баз знаний. ML – движок использует один из двух механизмов сопоставления пользовательских вопросов:

1)     По полному вхождению

2)     По частичному вхождению

Переключаться между механизмами возможно в любой момент времени, а выбор механизма зависит прежде всего от задач, которые решает чат-бот, автоматизированный на платформе.

ML-движок также позволяет определить процент уверенности бота в том, что предоставленный ответ подойдет пользователю, а администратор платформы в свою очередь может самостоятельно настроить необходимый процент уверенности при котором бот выдаст пользователю нужную статью. Если же процент уверенности в ответе не соответствует параметрам, которые задал администратор, платформа предоставляет возможность воспроизвести различное поведение, такое как перевод диалога на оператора или выполнение автоматизации.

Статьи сами по себе имеют 2 вида

1) Вопрос – ответ.
Такая статья выдает пользователю ответ на его вопрос. Сам ответ может состоять из произвольного текста с использованием HTML форматирования и вложенных файлов.
Это полезно, когда не требуется сильно развитой логики. В таком случае бот будет исполнять подобие функции FAQ.

2) Сценарии

 Сценарии — это более сложная сущность, которая позволяет администратору, используя конструкции языка платформы (DSL), выполнять практически любую операцию с пользовательским диалогом и обрабатывать его по логике, заданной администратором. Сценарии позволяют задавать встречный вопрос пользователю, уточнять детали, обрабатывать его ответ, отправлять ему сообщения, выполнять код на языке JS прямо во время общения с пользователем. Вызывать внешние источники данных, получать оттуда информацию и передавать пользователю. Отправлять пользовательские ответы во внешние системы и многое другое.

Команда заболела проектом

Возможность использования такой функциональности открывала широкие перспективы для автоматизации. Мы хотели реализовывать все новые и новые функции, которые могли бы облегчить нашим пользователям их непростой путь. Даже те участники, которые никогда раньше не писали код, с энтузиазмом включились в создание сценариев и довольно быстро освоили язык платформы. 

За время пилота команда использовала функциональность сценариев и реализовала интеграцию с ITSM-системой. Айтиша научилась узнавать своих пользователей, получать данные о них из ITSM-системы. Таким образом, в своих диалогах к каждому аутентифицированному пользователю Айтиша обращалась по имени. 

Многие функции, доступные ранее лишь в ITSM-портале, стали доступны пользователям чат-бота. С помощью Айтиши пользователи научились согласовывать запросы, смотреть статус своих обращений, дополнять обращения и прикладывать к ним файлы, получать справочную информацию и многое-многое другое. 

Айтиша стала уведомлять пользователей о важных событиях, таких как массовый инцидент или проведение плановых работ, а также поздравлять пользователей с днем рождения или просто радовать интересными новостями с помощью таргетированных рассылок. 

Чуть позже мы научили Айтишу классифицировать почтовые обращения. Анализируя текст письма, Айтиша классифицирует созданное в ITSM-системе обращение, используя каталог услуг компании. Это позволило нам избавить первую линию поддержки от необходимости классификации порядка 700 обращений в неделю. 

Я не буду перечислять все функции, чтобы оставить некоторую интригу для будущих статей и чтобы ты, дорогой читатель, не заскучал ?

Скажу лишь одно: удачный опыт нашего пилота привел к последствиям, которые не ожидал никто из нашей команды…

Речь идёт о шестизначных цифрах

С момента старта пилота количество новых пользователей стремительно росло. К боту активно подключались сотрудники офиса и сотрудники розницы (всего в нашей компании работает 26 тысяч человек). 

Айтиша получала порядка 100 новых друзей ежедневно. Сейчас же база активных пользователей чат-бота составляет порядка 48% от всех сотрудников компании. 

Спустя некоторое время мы с удовольствием констатировали, что поставленные задачи были решены успешно. Айтиша с опережением обогнала другие каналы взаимодействия пользователей со службой поддержки, оставив позади почту и портал самообслуживания. Бонус же, о котором мы говорили в самом начале, тоже не заставил себя долго ждать. Экономия на услугах первой линии поддержки составила порядка 15% от годового уровня затрат. Удовлетворённость пользователей (CSI) – 95%. А мы решили поделиться своим опытом с профессиональным сообществом и заявили свой проект на конкурс проектов ITSMF 2022, где Айтиша получила награду в одной из номинаций. 

Что было дальше?

А дальше... Дальше мы обязательно расскажем в одной из наших следующих статей. В 2024 году около 20% от всех заявок регистрируется через чат-бот. А самих запросов к боту в день около 1500.