В Dentsu Aegis Network мы любим экспериментировать, потому что эксперименты это часть культуры нашей компании. Благодаря экспериментам можно выйти за границы собственной компетенции, сферы, взглянуть на вещи под другим углом, попутно изучив и применив что-то новое на практике.

В этой статье я хочу рассказать о наших экспериментах в области персональных ассистентов, с кейсами, антикейсами и, как принято теперь говорить, итоговыми lessons learned.

Пролог

С чат-ботами я познакомился году в 2017, в то время Телеграм уже 2 года как раскручивал собственную открытую бот-платформу, а Gartner рассуждал о трендах их использования в компаниях. Тогда же, в рамках эксперимента, я установил себе первого бота RubBot, которым пользуюсь и по сей день, когда нужно оперативно узнать актуальный курс основных валют.

Но серьезным поворотным моментом для нас, чат-бот энтузиастов из Dentsu Aegis Network, была встреча с ребятами из КРОКа в Феврале 2018-го, к которым мы напросились после прочтения серии статей (Что может чат-бот и Роботы внутри офиса) на Хабре. Суть их внутрикорпоративного бота сводилась к простым вещам – отдавать базовую и актуальную информацию, а также при помощи RPA запускать частоиспользумые сценарии – заказ пропусков, планирование и организация обучения, командировки, получение справок из HR и т.д., но делать это дьявольски красиво , с понятной обратной связью и человекоподобными репликами.

Тогда же примерно и возникла идея, что нам в Dentsu Aegis Network нужен свой бот. В каком канале? С какими функциями? Кому? Точно ли нужен? А нет ли уже готовых ботов? Кто в этом сейчас самый опытный на рынке в мире / в России?

В тот момент эти вопросы казались нам важными, но эйфория от увиденного, уверенность в том, что всё получится и желание заиметь своего бота, который бы решал вопросы сотрудников, перевешивало любые сомнения, особенно когда чат-боты стали появляться, как грибы после дождя, в сферах и бизнесах, где они были не особо нужны и являлись, скорее, дополнением к основному продукту, своеобразными венцом технологичности и крутизны.

Идея

Шёл 2018 год, и по воле случая мы познакомились с компанией Just-AI. У ребят на тот момент уже были разного рода интеграции и виджеты на клиентских сайтах, а также экспертиза в построении сценариев для голосовых и текстовых ассистентов.

У нас в компании давно витала идея сделать некую каталогизацию знаний и инструмент, который бы смог по метаинформации (теги, ключевые поля, именованные сущности) вытаскивать материалы и отвечать на частые вопросы.

Например:

• Презентации с последней digital-конференции Измени сознание?
• Кейсы в FMCG?
• Доля мужского населения по городам России за 2015-2018 годы?
• Как подключиться к wifi?

Но, поигравшись сами вокруг всего этого многообразия вопросов, мы решили, что нужен простой и понятный сценарий, который подойдет не отдельным подразделениям или группам людей, а прямо вот почти всем сотрудникам.

В итоге выбор был сделан в пользу сценария по организации внутренних встреч. Почему именно он? Всё было довольно прозаично, если выбирать между заказом временного пропуска и поиском произвольной информации по ресурсам компании.

Нам казалось, что сценарий организации встречи:

1. простой: выбрать участников, переговорную, дату и время;
2. довольно популярный: 70% сотрудников организуют встречи/участвуют в них не реже 1-2 раз в неделю;
3. может быть реализован быстро: от 2-4 недель.

По факту, каждый из пунктов либо оказался на порядок сложнее в реализации, либо вообще не подтвердился. А в то время про CustDev мы только читали, на практике использовать стали гораздо позднее, но это отдельная история :)

Первый провал

Если упростить проект по разработке и запуску чат-бота, то получится следующий набор шагов:

1. Выбираем поставщика / бот-платформу
2. Выбираем сценарий
3. Прописываем основной сценарий и его ответвления
4. Описываем интеграции в / из вашей инфраструктуры с поставщиком / бот-платформой
5. Реализуем интеграции и сценарии
6. Настраиваем аналитику, тестируем интеграции и сценарии
7. Запускаемся
8. Мониторим и докручиваем
9. Подводим итоги: успех или провал
10. Рефлексируем

Нам казалось, что самым сложным и долгим будет шаг номер 5, по факту же оказалось, что продумать логику сценария, копирайтинг (шаг 3) и проработать механику взаимодействия с инфраструктурой (шаг 4) на порядок сложнее, особенно если вы делаете это в первый раз.

Но так или иначе, через 6 месяцев (!) мы прошли все шаги и чат-бот появился в виде виджета на главной странице корпоративного портала, который ненавязчиво маячил в углу и всячески побуждал сотрудника кликнуть по нему и инициировать диалог.

Первую неделю мы регистрировали “повышенную активность”, целых 20 сотрудников попробовали организовать встречу через чат-бота и аж 12 дошли до конца сценария:



И тут мы осознали основную проблему — мы конкурируем минимум с двумя основным сервисами компании: бронирование переговорных на портале, организация встреч через Outlook и организация встреч через секретарей.

Второй не менее важной проблемой было то, что могучий русский язык настолько гибкий, что на вопрос: “Укажите дату и время встречи?” люди отвечали (ранжирование от самых безобидных):

• Сегодня на 12:00
• Завтра на 4
• Любое свободное
• На сейчас
• А какое есть?
• Зачем?

В итоге мы немного докрутили логику удобства выбора, обработки ответов и пропуск некоторых шагов, но даже с этим, это была неравная битва, в которой мы сложили оружие перед человеческим превосходством в вариативности сценариев и способов изменять изначальные параметры.


Уточняем время и дату встречи, а также выбираем переговорную


Подтверждаем все параметры встречи и отправляем приглашения в календари

Правда оставили виджет на портале в надежде, что сможем вкрутить туда ещё какие-нибудь более популярные сценарии.

Результат: отрицательный, существующие проблемы решаются привычными инструментами, новый инструмент не добавляет дополнительной ценности.

Первый позитивный опыт

Близился конец 2018 года и коллега поделилась статьей VC о Телеграм-боте для игры “Тайный Санта”, которая быстро нашла отклик в наших сердцах. Во-первых, как опыт создания собственных ботов в Телеграм, во-вторых, как некая фан-механика, вовлечение в которую сулило гораздо больший успех, нежели организация встреч.

И поскольку тут уже был несдвигаемый дедлайн, мы решили сделать так, чтобы работал основной сценарий, пожертвовав красотой и вариативностью. По факту же получилось, что фреймворк Телеграма для работы с ботами позволил нам не только собрать и протестировать бота за 2 недели, но ещё и навести лоск, сделав общение более непринужденным.



Несмотря на сложности работы с Телеграм в России, в тот момент около 50 человек вовлеклись в Тайного Санту, 27 смогли обменяться подарками.

На уровне всей группы компаний Dentsu Aegis Network это был все равно довольно низкий показатель (3-5%), но эксперимент мы посчитали успешным, так как:

• Бот отработал все сценарии без сбоев
• Стало ясно, что сотрудники готовы инвестировать своё время на эксперименты, даже без явной выгоды в конце эксперимента
• Инфоповод стал триггером вовлеченности

Результат: положительный, инфо-повод + фан-механика = шанс получить гораздо большее вовлечение.

Рождение Ивана

В том же 2018 нам удалось больше погрузиться в то, что есть на рынке виртуальных ассистентов — платформ, на которых они собираются, и интеграторов, которые были готовы собрать бота под любой запрос и на любой бюджет клиента.

Но нам хотелось решить какую-то бизнес-задачу, сделать это самостоятельно (благо на это есть внутренняя экспертиза), технологично, не создавая армию ботов в разных каналах (виджет на портале, Телеграм, корп.мессенджер Lync/Teams) и не сильно выбиваясь из бюджета экспериментального направления.

Так мы познакомились с компанией autofaq.ai, и ребята рассказали про свой основной продукт, задача которого помочь в ответах на повторяющиеся вопросы в разных, но близких по смыслу формулировках благодаря использованию глубоких нейронных сетей и механизмов дообучения базы с ответами.

Тут мы вспомнили про нашу изначальную идею — отвечать на вопросы сотрудников в разных формулировках, анализируя дополнительную информацию в контексте запроса от сотрудника. Так появился первый демо-прототип чат-бота на базе Телеграм:



Прозвали мы его «Иван» (i1, читается как ай-ван), это не от скудного интеллекта нашего героя (все совпадения случайны), а скорее, вследствие принятого внутри единого нейминга платформ (A1, B1, D1, I1, M1, V1), к которому мы недавно пришли.

Прототип был воспринят сотрудниками хорошо, в рамках проведенного после демонстрации опроса 105 человек проголосовали, что идея отличная и они готовы использовать его в своей работе.

Когда же мы дошли до стадии первичного наполнения базы, то столкнулись со следующими сложностями:

• пополнение базы ответами или добавление синонимов к вопросам такой же труд, как и ответы на эти вопросы в чатах, в почте и на это нужен отдельный человек или группа людей
• отсутствие онлайн-операторов, на которых можно переключиться, когда чат-бот не знает ответ
• отсутствие обратной связи для сотрудника, когда его вопрос появляется в базе ответов
• скорость изменения API со стороны подрядчика, чтобы реализовать логику работы с чат-ботом без механики с операторами

Результат: отрицательный, сложная механика пополнения базы знаний ответов, отсутствие экономического эффекта, даже отложенного, необходимость рекрутирования онлайн-операторов.

Взросление Ивана

В 2019 году мы уже немного охладели к теме чат-ботов, но летом случайным образом сложились звёзды:

1. Намечалось выездное корпоративное мероприятие (#WellDAN) для сотрудников
2. В Dentsu Aegis Network осознали, что нам может дать глубокое знание аудитории Instagram
3. Сносно работали алгоритмы и открытые библиотеки по распознаванию лиц на фото

И мы решили, что на корпоративе будет работать чат-бот Иван в Телеграме, который сможет:

• Рассказать о мероприятии, трансферах, показать программу и карту локации
• Зачекинить сотрудника на мероприятии
• Найти коллег по фото и рассказать про их интересы, проанализировав открытые Instagram профили

Изначально механики были очень сложными, порой не очень логичными, но нам удалось их сократить до простого и понятного сценария:

1. Сотрудники получают письмо в день мероприятия с описанием того, что может чат-бот Иван



2. Сотрудник приезжает на мероприятие, выполняет check-in, отправляя любое кол-во своих selfie-фото — нужно для последующей отправки его фотографий с мероприятия


3. Активирует разные команды бота


4. Проверяет, как работает поиск коллег по фото, и есть ли у вас общие интересы на базе информации из Instagram




В результате благодаря такой фан-механике через бота в день мероприятия было отправлено 2403 сообщения, а ботом воспользовались 137 человек:



Результат: положительный, понятная механика, наличие релевантного большинству сотрудников инфоповода, мобильный, в качестве приоритетного канала, а также переиспользование чат-бот платформы.

Эпилог и заморозка Ивана

После летнего корпоративного мероприятия наш чат-бот еще работал на конференции группы для клиентов и партнеров. Но всё, так или иначе, сводилось либо к разовым мероприятиям под конкретные инфоповоды, либо носило чисто развлекательный характер.

Поэтому на данный момент мы приняли решение “заморозить” это направление, в надежде, что в будущем сможем найти нишу, в которой чат-боты будут работать лучше, чем традиционные интерфейсы, к которым люди уже привыкли (поисковая строка, форма ввода данных, страницы FAQ), либо вообще не будут иметь аналогов или иметь преимущество в скорости решения вопросов. Например, проход по голосовому меню 8-800 через сценарий в чат-боте вместо использования тоновых команд с телефона.

Так что прежде, чем затевать разработку собственного чат-бота или голосового помощника, попробуйте начать с изучения успешных и не очень кейсов. Тогда есть ненулевая вероятность, что ваши эксперименты приведут к созданию действительно полезного, удобного и востребованного продукта или сервиса, что впоследствии станет стимулом развития коммуникационной среды, где чат-боты смогут стать прародителями более современных и умных ассистентов для человека.