Automatyzacja komunikacji i contact center

Dążenie do automatyzacji w obszarze contact center obserwujemy od lat. Pierwszym przełomem było wprowadzenie IVR (interactive voice response), co doprowadziło do znacznego ograniczenia liczby połączeń z konsultantami. Potem upowszechniła się samoobsługa online, również odciążająca call center. Druga fala automatyzacji – której jesteśmy teraz świadkami – opiera się na postępach wciąż raczkującej sztucznej inteligencji. Jej przejawem jest popularność chatbotów i kolejne ułatwienia pozwalające klientom samodzielnie znajdować rozwiązania problemów i potrzebne informację.

Cele automatyzacji są wielorakie: z jednej strony oszczędności związane ze zmniejszeniem wyższą wydajnością pracowników i przedsiębiorstw, z drugiej eliminacja powtarzalnych, czasochłonnych i mało rozwijających czynności, która przekłada się nie tylko na wyższe większą satysfakcję pracowników, ale również i lepszą obsługę klienta oraz kreowanie doświadczeń, które pozwalają wyróżnić się na tle konkurencji.

Chatboty w komunikacji z klientem

Póki co, automatyzacja najszybciej upowszechnia się wszędzie tam, gdzie klienci zgłaszają stosunkowo proste i podobne zapytania. Przykładem może być chatbot Paczucha firmy InPost, pomagający znaleźć paczkomaty i śledzić przesyłki. Jak mówił w rozmowie z nasluchawkach.pl Karol Bancerz, założyciel CCNEWS, “biznes bardzo często myli pojęcia i automatyzacją nazywa boty działające na platformie Messenger Facebooka, które bardziej przypominają klikalny IVR, niż sztuczną inteligencję”. Faktycznie z Paczuchą InPostu nie utniemy sobie pogawędki – w zgrabnym opakowaniu dostajemy po prostu kolejne kroki do wyboru, trochę jak na automatycznej infolinii. Nowy kanał komunikacji jest jednak atrakcyjny dla użytkowników, którzy dorastali razem z Internetem. “Rozmowa” z botem jest niezobowiązująca, można podczas niej dowolnie długo namyślać się lub wykonywać inne czynności oraz w każdej chwili ją przerwać.

Bardziej wyrafinowana jest usługa ubezpieczycieli, takich jak Warta czy Axa. Zgłaszając szkodę można pobrać aplikację, która poprowadzi przez proces jej likwidacji. Mamy opcję kontaktu z likwidatorem poprzez czat, możliwość wysyłania mu zdjęć dokumentów i umożliwienia zdalnych oględzin np. poprzez transmisję wideo. Szkodę można zgłosić również poprzez Messengera – tu znów bot będzie zadawał proste pytania i dawał odpowiedzi do wyboru. Dopiero gdy komunikacja z botem zawiedzie, do akcji wkracza człowiek.

Biorąc pod uwagę sposób projektowania wielu dostępnych na rynku botów oraz ich możliwości, często ograniczone do realizacji jednego schematu działań (na przykład rezerwacji wizyty w salonie kosmetycznym lub zamówienia pizzy), w bardziej złożonych sytuacjach często optymalnym rozwiązaniem w procesie wsparcia sprzedaży lub obsługi klienta jest wciąż połączenie potencjału technologii i zasobów ludzkich. Co to oznacza w praktyce? Zapewnienie zespołowi odpowiednich narzędzi, które automatyzują lub usprawniają manualne bądź powtarzalne procesy, przy czym obsługa zapytań lub wsparcie sprzedażowe pozostaje wciąż po stronie pracowników. Przykładem takiego rozwiązania jest chociażby narzędzie takie jak UF Easy,  które umożliwiają pracownikom natychmiastowy dostęp do pełnej historii komunikacji i informacji o kliencie, niezależnie od platformy czy urządzenia wykorzystywanego do kontaktu, zatem zgodnie ze standardami omnichannelowej komunikacji. Jednocześnie wbudowane szablony i mechanizmy automatyzacji wpływają na usprawnienie procesów i szybsze udzielenie odpowiedzi lub pożądanego wsparcia,

Interfejs głosowy w samoobsłudze klienta

Ważnym krokiem w “oswajaniu” technologii i minimalizowaniu oporów w kontakcie z maszyną, ważnym krokiem jest interfejs głosowy, który będzie potrafił analizować naturalną mowę, by prawie bezbłędnie zrozumieć klienta i podać mu oczekiwaną informację. Trudno bowiem oczekiwać, że klient będzie uczył się specyficznego języka, lub sposobu formułowania wypowiedzi, dzięki którym miałby porozumiewać się z robotem. Na mówiące ludzkim głosem boty z prawdziwego zdarzenia, oparte na uczeniu maszynowym, które trudno będzie odróżnić od żywych pracowników, musimy jeszcze poczekać. Być może jednak wcale nie tak długo.

Od kilku tygodni w Polsce dostępny jest od dawna oczekiwany asystent głosowy Google, który reaguje na język polski. W USA już co czwarte gospodarstwo domowe korzysta z inteligentnego głośnika z tego rodzaju wsparciem. Google Home czy Amazon Echo należały do najczęściej kupowanych prezentów na ubiegłoroczne święta. Mówiący po polsku Asystent Google służy do obsługi smartfona i usług takich jak mapy czy kalendarz. Pozwala również obsługiwać pierwsze aplikacje innych dostawców, np. Spotify i WhatsApp. Jego funkcjonalność wciąż jest uboga, ale amerykańska firma analityczna Comscore twierdzi, że do 2020 r. ponad połowa pytań stawianych wyszukiwarkom będzie zadawana głosem. Nawet jeśli to przesadny optymizm, to rysujący się trend jest wyraźny. Z czasem również w obsłudze klienta powrócimy do komunikacji głosowej, ale będzie to rozmowa z maszynami.

W Banku Millennium już teraz da się głosowo zlecić przelew w rozmowie z botem w aplikacji mobilnej. Chatbot Milla może komunikować się tak jak Paczucha poprzez okienko czatu i wybór jednej z kilku sugestii, ale poproszony “zrób przelew na 100 zł dla Anki” od razu proponuje do zatwierdzenia gotowy formularz. Choć nie za pierwszym razem, bo podczas testów na potrzeby tego tekstu usłyszał “Hanki” i nie znalazł takiego zapisanego odbiorcy. Bank chwali się, że skatalogował setki sposobów zadawania najpopularniejszych pytań i wydawania poleceń ws. historii rachunku, salda, itp. Wciąż jednak trzeba mówić powoli i wyraźnie, a chatbot nie ma zabezpieczeń biometrycznych – rozpoznaje słowa, ale nie osobę.

Bankowcy są jednak zaawansowani z testami biometrii głosowej – automatycznego logowania na podstawie próbki mowy. Co ciekawe, klient nie musi nawet wiedzieć, że logowanie jest w toku, by mówiąc uzyskać dostęp do swojego konta. Poza tym biometria głosowa może służyć nie tylko identyfikacji, ale również rozpoznawaniu intencji i nastroju. Można wyobrazić sobie nieodległą przyszłość, w której sztuczna inteligencja wskaże, czy np.  człowiek dzwoniący z informacją o podłożeniu bomby rzeczywiście jest niebezpieczny.

Patryk Szarek