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:

Читайте также:

Что сдерживает развитие рынка ЦФА в России?

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.

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.