Как обуздать селевой поток заявок и вызвать лавину платежей. Часть 2

[На фото: Илья Куклин]

Вторым этапом рассмотрим общение с пользователями языком моментального чат-бота, настроим сервис моментальной оплаты услуг ссылкой в SMS или мессенджере. Продолжим упрощать и ускорять рутинные действия сотрудников, которые давно нужно было бы автоматизировать, но руки не доходили.

Проектировали чат-бота, вдохновляясь не угрюмой статистикой, а хитросплетениями нервных окончаний мозга. Строили программные модули из блоков, отвечающих за примитивы действий —  нейронов и стрелок, переносящих информацию, —  аксонов. Определили последовательность логики взаимодействия:

1. Приветствие.
2. Знакомство.
3. Определение вопроса.
4. Предоставление ответа.
5. Запрос дальнейших действий.

Сформировали нить общения по примеру беседы с человеком: последовательно, не забывая о вежливости и возможных отклонениях (рис. 1). Сначала здороваемся (1), затем интересуемся именем собеседника (2), далее определяем основной посыл, намерения и планы собеседника (3).

В зависимости от выбора ведем визави разными дорожками:

1. Интересует тариф (4).
   Нужна подсказка по оплате (5).
   Необходима помощь по работе с порталом (6).
   Ветвление —  запрос шаблона расчета оплаты (7).
   Уточнение —  действия в случае индивидуальных проектов (8).

Реплики автобота структурировали, поместив в текстовые блоки (рис. 2), с возможностью:

1. настройки разметки сообщений
   озвучки для слабовидящих и предпочитающих общение голосом
   добавления ободряющих или уточняющих реплик, чтобы объяснить канцеляризмы (9)

Интенты (намерения) потребителя распределили по очередности. Стартовый (рис. 3) —  начало беседы, разделили на три базовых: тариф, плата, портал (10). Задали маску поиска упоминания ключевых слов для определения сути запроса:

1. «Тариф» —  реагирует на вопросы о начислении расходов за использование ресурсов.
   «Плата» —  определяет озадаченность клиента способом приема денег.
   «Портал» —  обучает оперированию возможностями сайта.

Определив интерес клиента, переходим к предоставлению информации для диагностики последующего шага (рис. 4). При запросе расходов (11) клиент получает сетку тарифов, при интересе к видам платежа (12) —  способы пополнения баланса, при затруднениях с сайтом (13) —  инструкции по разделам.

Повысили уровень сложности, обучая бота улавливать вопрос по контексту (рис. 5). После тестовой эксплуатации неопытными пользователями внесли часто задаваемые вопросы в качестве примеров (14), чтобы, управляя беседой, искусственный интеллект определял соответствие интересу, направляя разговор по релевантному пути общения.

Улучшение контакта с пользователем завершили настройкой способов удобного приема платежей заявителями (рис. 6): в пару кликов генерируем ссылку для отправки в SMS или мессенджер (15). Для повышения гибкости обслуживания и, предусмотрев переналадку на лету, позволили операторам формировать список услуг для оплаты (16) и править сумму.

Предусмотрели выбор удобных платежных систем (рис. 7) с подключением редких и региональных прямо в CRM (17). При обязательстве использования кассы используем услуги онлайн- сервисов (18). Позволяем сотрудникам оперативно выбирать способ приема платежа, что актуально при взаимодействии с пользователями в разных регионах.

Завершающим аккордом настроили действия CRM после получения оплаты (рис. 8). Карточка обслуживания клиента до поступления средств остается в подвешенном состоянии (19). Финальным штрихом проверяем выбранные настройки и нажимаем кнопку «Отправить» (20). Отслеживаем статус оплаты (21) до успешного завершения.

Читайте также:

Лицевая биометрия. Тренды и проблемы глазами Русского биометрического общества

Пользователи сервиса стали моментально получать ответы на частые вопросы через мессенджеры, компания по управлению тарифами ЖКХ снизила нагрузку на персонал в пять (!) раз. Добавление функционала кастомизации и отслеживания поступления платежей позволило операторам доводить решение тикетов до финала на 20 % чаще.