Идеальный консультант: как чат-боты помогают развивать бизнес
Боты — это программы, предназначенные для автоматизации бизнес-процессов. Среди них встречаются личные ассистенты, боты-промоутеры, боты из службы технической поддержки, чат-боты и еще масса разновидностей бездушных механических собеседников, готовых в любой момент помочь вам решить какую-нибудь проблему. Чат-боты используются для информационного взаимодействия с большими группами пользователей: они упрощают коммуникацию между клиентом и поставщиком товаров, осуществляя обмен сообщениями либо в голосовом режиме, либо как стандартизированную онлайн-беседу.
Программу-бота пытались сделать еще в середине XX века. В 1960-х годах профессор Джозеф Вайзенбаум из Массачусетского технологического университета написал программу ELIZA — она стала прообразом современных ботов. Первого в мире электронного помощника в середине 90-х придумал американский программист Майкл Молдниг. Программу назвали Джулия, и она умела читать и анализировать написанный Майклом текст. С распространением интернета в начале «нулевых» ботов стали активно использовать в сетевых викторинах, для модерации форумов и цензурирования чатов.
Потом боты превратились в персональных голосовых помощников: у Apple появилась Siri, у Microsoft — Cortana. В 2014 году Amazon интегрировал помощника Alexa в умную колонку Amazon Echo, а в 2016 году Google представил Google Assistant.
В 2017 году количество ежедневных пользователей WhatsApp превысило миллиардную отметку. Новый быстрорастущий канал коммуникации привлек внимание маркетологов, бизнесменов и инвесторов — оказалось, что их аудитория активно мигрирует из социальных сетей и электронной почты в системы мгновенного обмена сообщениями. Этот идеальный консультант мог работать круглосуточно 365 дней в году, соблюдая самые строгие стандарты обслуживания и не поддаваясь переменам погоды или настроения. Оставалось только приучить своих клиентов пользоваться чат-ботами.
Сегодня программы-боты есть практически у каждого крупного продавца товаров или услуг — от продуктовых ретейлеров до банков и сотовых операторов. Боты отвечают на вопросы, помогают с выбором товара, инициируют обратную связь от операторов, собирают отзывы и в конечном счете улучшают сервис. Самый распространенный пример — голосовое меню любого оператора мобильной связи. В 2018 году агентство Mindshare UK опубликовало исследование Humanity In The Machine: по статистике лояльность потребителей ботам оценивается как «выше средней» — 63% людей не против общения с искусственным интеллектом, если это поможет им эффективно разрешить их проблему. Но до исключительного доверия еще далеко: 79% опрошенных хотят быть уверенными в том, что за любым ботом наблюдает человек и что он в любой момент может вмешаться в диалог потребителя и искусственного разума.
Проблема в том, что даже сами компании не всегда доверяют ботам, от которых зависит их бизнес. Чем глубже в структуру компании внедрен бот, чем большей информацией он располагает, тем больше у него конверсия. Существуют технологии, позволяющие боту провести клиента от первоначального запроса и выбора товара до оплаты и оформления доставки. Для этого бот должен иметь доступ к статистике продаж, индивидуальному профилю клиента, его истории приобретений и личным данным. Многие компании опасаются предоставлять боту такую свободу действий, потому что боятся утечки информации. Однако пример лидеров рынка — H&M, Spring или Sephora — показывает, что игра стоит свеч: эти гиганты рынка давно и очень успешно используют ботов для помощи людям покупателям.
Читайте также: Гений кассовой борьбы: 6 способов найти продавца в модный магазин
Один из крупнейших бьюти-ретейлеров, французская Sephora, одной из первых начала активное использование чат-ботов. В 2016 году компания представила потребителям многофункционального бота, который помогал клиентам определиться с выбором товаров, отвечал на вопросы и давал советы по уходу за кожей, помогал с подбором макияжа и рассказывал, как правильно его накладывать. По сути бота было сразу два: Sephora Reservation Assistant помогал забронировать выбранные товары в наиболее удобном для себя магазине сети, и Sephora Color Match, созданный на платформе Facebook Messenger, способный подобрать косметику по нужному покупателю цвету. Инновация принесла Sephora 11%-й рост количества «зарезервированных» продуктов, а также привела к увеличению среднего чека в онлайне до $50.
Тогда же запустил своего чат-бота H&M. Виртуальный менеджер выяснял у клиента, какой предмет одежды его сейчас интересует, справлялся о стилевых и цветовых предпочтениях, после чего предлагал целый ряд наиболее подходящих вариантов и перенаправлял на соответствующие страницы каталога. Первая версия программы была несовершенна: бот не умел исправлять ошибки и гибко менять рекомендации, но за короткое время искусственный интеллект превратился в авторитетного эксперта в области моды и стиля. Сегодня бот собирает всю статистику по покупкам в сети H&M и выдает свои рекомендации исключительно на основе предпочтений, рекомендаций и отзывов реальных покупателей.
Еще одним амбассадором бот-движения стала компания Spring, чей бот работает на платформе Facebook Messenger. Spring Bot — это онлайн-консьерж-сервис для потребителей продукции топовых брендов haute-couture, таких как Balenciaga, Givenchy, Lanvin. Бот ведет с каждым клиентом индивидуальную беседу. Она начинается с изысканного приветствия, после чего виртуальный помощник интересуется, какой товар сегодня необходим, в каком ценовом диапазоне человек готов рассматривать предложения. Покупатель может здесь же совершить покупку — бот примет оплату, пришлет электронный чек и обсудит условия доставки.
Статистика развития чат-ботов на сегодня выглядит по меньшей мере жизнеутверждающе: они являются наиболее перспективным каналом коммуникации в онлайн среде. По оценке Grand View Research, в 20018 году мировой рынок ботов оценивается в $20-210 млн и постоянно растет. По прогнозам исследователей, к 2025 году его объем превысит $1 млрд. В России ситуация схожая: по состоянию на 2018 год объем рынка ботов-интеллектуальных помощников, по данным Just Al, составляет 524 млн рублей, но уже к 2023 году он вырастет до 33 млрд рублей.
Автор: Екатерина Кинякина