3 кейса входящего голосового робота и как их реализовать

Сегодня поговорим о том, как входящие голосовые роботы могут упростить жизнь вашего бизнеса и клиентов. Представьте себе: ваши клиенты звонят и вместо долгого ожидания в линии связи получают ответы на все свои вопросы. Давайте разберемся, как можно эффективно использовать голосовых роботов на входящей линии.

Уточнение статуса заказа

С уточнением любых деталей по работе с клиентами справится робот на скрипте. Представьте, что ваш клиент хочет узнать, где его заказ или когда его доставят. Вместо того, чтобы ждать оператора, он может просто спросить у робота. Этот умный помощник быстро проверит данные по вашей CRM и даст всю нужную инфу: от статуса заказа до времени доставки. И все это без лишних задержек!

Назначение встречи

Такой тип роботов подходит для компаний, где надо бронировать время встреч с клиентами. Это могут быть медицинские центры и лаборатории, СТО, рестораны, агенства недвижимости и другие индустрии. В таких роботах имеет смысл использовать комбинацию скрипта и генеративного модуля, где скрипт отвечает за приветствие и ответы на часто задаваемые вопросы, а генеративная модель подключается на этапе выбора времени.

Почему так?

• В скриптовой части можно использовать предзапись, что делает робота более естественным и приятным в общении.
• Генеративный модуль подключается на этапе выбора даты, поскольку он может распознать разные варианты указания времени. Например, “в четверг после праздников во второй половине дня, но не слишком поздно” легко может быть преобразован в “16 мая с 15:00 до 19:00”. Тогда модель проверит доступноть слотов, предложит их абоненту, подберет нужный и занесет данные в CRM.
• После выбора подходящего времени опять подключается скриптовая модель, чтобы попрощаться и выслать информацию абоненту в СМС, по почте или в личном кабинете.

Особенности

• У генеративного модуля должен быть очень качественный синтез, чтобы не было резкого перехода с предзаписи, а диалог звучал более естественно.
• В генеративном ИИ не должны быть большие паузы на генерацию ответов. Для этого используются разные техники, такие как: уменьшение количества параметров, метод дистилляции, кэширования ответов и т.д.).

Ответы на вопросы

В бизнесах, где ограничен круг популярных вопросов среди пользователей можно реализовать такой кейс на скрипте. Это может быть крупные ритейл, где в основном интересуются режимом работы магазинов, возвратом и вопросами доставки. Или коллекторские компании, где должники в основном спрашивают про суммы долга и даты огашения, судебные разбирательства, как зайти в личный кабинет или хотят поругаться. В таком случае можно создать разветвленный скрипт, который отработает основные вопросы и снизит нагрузку на операторов, а в нестандартных случаях переведет на нужного менеджера.

В компаниях с большим набором вопросов, которые сложно предугадать заранее и записать на них ответы, имеет смысл подключить генеративную модель. Она работает на базе знаний, где хранится вся необходимая информация. Генеративный ИИ ищет ответ на вопрос клиента и каждый раз генерирует новый ответ. В этом кейсе крайне важно работать с качеством синтеза, задержками в ответах, а также обучить модель, чтобы она не выдавала абоненту некорректную и нерелевантную информацию.