В 2022 году мы выпустили во внешний мир первую версию голосового робота приема заказов по телефону. Робот принимал и до сих пор принимает заказы по телефону на доставку питьевой воды домой и в офис. За это время стало понятно, чего в принципе стоит ожидать и чего не стоит ожидать от внедрения голосовых роботов приема заказов.

Первые опасения Заказчика

«Все клиенты разбегутся»
Основное опасение первого Заказчика было в том, что все клиенты разбегутся. Представлялось, что клиенты будут понимать, что это робот, и не будут оформлять заказ через робота, а это потеря клиентов, снижение продаж, потеря бизнеса и все кажется ужасным.

«Все операторы разбегутся»
Совершенно противоположное опасение Заказчика состояло в том, что все операторы разбегутся. То есть операторы будут думать, что скоро робот будет принимать все заказы и начнут искать другую работу и увольняться, а терять операторов Заказчик был не готов.

Первые «хотелки» и ожидания

Конечно, все началось в формате «А давайте попробуем что‑нибудь новое и технологичное». Автоматизация бизнеса, Искусственный Интеллект — все это модно, интересно, почему бы и нет. Но это стоит денег, и за деньги хочется ожидать какой‑то результат, хотя бы на уровне гипотезы.

В итоге сформировались следующие основные ожидания:

1. Уменьшение количества пропущенных звонков в пиковые периоды

2. Снижение зависимости от персонала

3. Уменьшение времени ожидания на линии

4. Уменьшение времени обработки заказа

5. Снижение стоимости приема заказа

Еще точнее ситуация выглядела так:

1. Проблема пиковых периодов. В пиковые периоды операторы не справляются, заказы теряются. Если робот сможет взять на себя хотя бы эти пиковые нагрузки, то уже хорошо.

2. Проблема с операторами. Операторы иногда болеют, иногда увольняются, нужно искать и обучать новых операторов и в это время смены могут быть не полностью укомплектованы.

3. Проблема выходного дня. В выходные дни заказы есть, но мало. Или заказов мало, но есть. Для полноценного приема заказов нужно ставить как минимум двух операторов, и экономически в этот день это может не окупиться. А не ставить нельзя, так как клиентам может быть удобно заказывать в выходной день, и если в выходной день заказы не принимать, то клиенты могут уйти к другому поставщику. В итоге операторы работали сокращенный день в субботу и совсем не работали в воскресенье. И это всегда беспокоило Заказчика. Если робот сможет решить эту проблему, то уже хорошо.

4. Проблема вечернего времени. Операторы принимают заказы до 17 часов. А многим клиентам может быть удобно оформлять заказы после 17 часов. Получаем проблему, аналогичную проблеме выходного дня.

В общем, по большому счету, Заказчику хотелось большей стабильности в приеме заказов и меньшей зависимости от операторов.

Начало

Мы сразу же решили, что в данном случае робот не должен быть похож на человека.
Во‑первых, выдавать робота за человека — это обман. Во-вторых, если человек понимает, что общается с роботом, а не человеком, и ему очень важно пройти по нужной ветке диалога, то человек начинает отвечать медленнее, четче и по существу, что сильно улучшает качество оформления.

По началу робот был очень «деревянным». Робот спрашивал последовательно по одному параметру:

• Назовите наименование

• Сообщите тип тары

• Укажите количество

• По какому адресу доставить?

• Сообщите желаемый день доставки

• Уточните интервал доставки

Клиенты жаловались, плевались, матерились и просили «убрать эту ерунду».
Но мы читали умные книги и знали, что в большинстве случаев человек опасается изменений, и рассчитывали, что со временем к роботу привыкнут. Так было принято решение оставить робота на линии и посмотреть, что будет через три месяца.

Важно, что клиенту сразу же явным образом предполагался выбор: «Оформить заказ или соединить с оператором». Таким образом клиент мог соединиться с оператором и оформить заказ в привычном для себя формате.

И дальше началось интересное. Ведь оператора часто нужно было ожидать на линии, особенно в пиковые периоды, а робот отвечал сразу же. И в таком случае, если привыкнуть к формату общения с роботом, оформлять заказ через робота становилось иногда удобнее, чем ждать освободившегося оператора.

Также важно, что робот многоканальный и включен круглосуточно. То есть клиент мог оформить заказ и поздним вечером, и ночью, и в выходной день, и при это робот мог принимать несколько заказов одновременно. Операторы в это время не работают, и если все‑таки нужно оформить заказ, то нужно немного подстроиться подстроиться под формат общения с роботом.И постепенно количество заказов, принятых в «нерабочее время», стало увеличиваться, а конверсия оформления в «нерабочее время» иногда доходила и до 100%.

Так клиенты стали постепенно привыкать к роботу и общая конверсия оформления также стала постепенно увеличиваться.

Отклонения от сценария

Оказалось, что довольно часто клиенты не идут по сценарию. То есть клиент не отвечает на вопрос робота, а сообщает то, что сам считает нужным. Например, вместо наименования товара или адреса может сказать «Да, на завтра, две бутыли». Или вместо указания желаемого дня доставки спросить «А какая сейчас цена?». То есть клиент может пойти совсем не по заложенному сценарию, и это надо учитывать при разработке..

Первые коррекции опросной части

Из‑за вышеизложенных наблюдений мы стали экспериментировать с опросной частью.

Сначала пробовали предлагать назвать все. Фраза получалась очень длинная, клиент ее не дослушивал до конца и все равно называл то, что считал нужным или то, что успевал, пока робот принимает информацию.

Так в ходе экспериментов опрос разделился на 3 отдельных этапа:

1. Наименование товара, объем тары, количество

2. День доставки, интервал доставки

3. Адрес доставки

Теперь на первом шаге клиенту предлагалось одной фразой назвать и наименование товара, и объем тары, и количество.

Важно, что робот мог определить все эти три сущности в любой последовательности.
Также важно, что если клиент называл только одну сущность или две, то робот их также мог определить и следующим вопросом запросить только недостающую сущность.
Это оказалось удобнее и конверсия постепенно росла.

Интервалы доставки

Сначала у клиента спрашивали желаемый интервал доставки. Но у Заказчика были установленные фиксированные интервалы доставки, и в большинстве случае клиенты не попадали в интервал точно. Приходилось предлагать наиболее подходящий интервал, и это было не всегда удобно.

Так пришли к альтернативному варианту. Робот просто предлагал интервалы на выбранный день поочередно. Например, «с 9 до 11. Подходит?». Если да, то фиксировался предложенный интервал. Если нет, то предлагался следующий. Более того, по мере набор набора заказов некоторые интервалы уже были недоступны, и робот предлагал только доступные интервалы, предварительно связавшись с CRM Заказчика. Это также оказалось удобнее и конверсия постепенно росла.

Первые успехи и переломный момент

Подтверждение от клиентов.

Как-то мы перенастраивали робота и робот был отключен. В это время клиенты стали звонить и просили вернуть робота, так как к с ним уже стало удобнее, чем ждать оператора. Это было первое подтверждение, что все движется в правильном направлении.

Подтверждение от Заказчика.

Однажды у Заказчика случился форс‑мажор — несколько операторов одновременно заболели и новых на смену было не найти. И, как нам потом сказал Заказчик, вдруг он поймал себя на мысли, что совершенно не переживает за эту ситуацию, потому что робот уже справляется — робот принимает заказы и в «нерабочее» время, и в пиковые периоды, и при отсутствии/недостатке операторов.

Наверное, это был самый переломный момент — Заказчик стал уверен в роботе и перестал переживать за проблему с операторами.

Что сейчас

Сейчас робот сначала связывается с базой данных и скачивает прошлый заказ. Если прошлого заказа нет, то есть 'это новый клиент — сразу переводит на оператора.
Если прошлый заказ есть, то робот переходит в «экспресс‑режим». Робот спрашивает: «Доставка по адресу.... Верно?». Если клиент подтверждает, то робот спрашивает: «Прошлый заказ был.... Сейчас также?». То есть при повторяющихся заказах клиент может просто говорить «Да», а большинство заказов являются повторяющимися. Если клиент не подтверждает, то робот предлагает уточнить параметры заказа обычным образом, как было указано ранее.

Далее робот спрашивает желаемый день доставки и предлагает поочередно доступные интервалы. Если все интервалы в желаемый день заняты, то робот предлагает ближайший доступный интервал после этого дня.

Получив подтверждение интервала, робот считает сумму заказа, произносит весь заказ и просит подтвердить заказ.

После подтверждения заказа робот благодарит клиента, прощается и заносит заказ в CRM Заказчика.

Важно, что в любой момент клиент может попросить перевести на оператора.
Также важно, что робот сам переключит на оператора, если трижды не поймет клиента.

Постепенно, конверсия оформления заказала превысила 80%, то есть в 80% обращений заказ принимается автоматически, при этом круглосуточно и независимо от наличия операторов. Количество заказов в «нерабочее» время иногда превышает 30%, то есть треть заказов принимается в то время, когда в офисе никто не работает и ни одного оператора нет на линии. Клиенты довольны, Заказчик доволен, принципиально цель достигнута.

Выводы

1. Принятие заказов голосовым роботом по телефону — это реальность, конверсия оформления может превышать 80%.

2. Голосовой робот может работать круглосуточно и без выходных, а также принимать на себя нагрузку в пиковые периоды.

3. Клиенты постепенно привыкают к роботу и конверсия оформления постепенно увеличивается.

4. Идеальный вариант в «рабочее» время — робот плюс 1–2 страхующих оператора, то есть робот стоит первым, а на операторов идет переключение, если что‑то пошло не так.