Каждые 5% работы call-центра, которые берет на себя чат-бот, позволяют крупной компании сэкономить на зарплатах десятков операторов. Основатель сервиса Flomni считает, что даже за рубежом спрос на таких ботов сильно превышает предложение.

«Когда я уходил из «Телероссы», у меня было четкое понимание, что нужно двигаться в сторону автоматизации. Постоянные ошибки из-за человеческого фактора, скрипт в полстраницы, который операторы читают по бумажке, а при этом их нужно до 100 человек, — стало понятно, что надо с этим что-то делать», — говорит Алексей Сивошенко, основатель сервиса Flomni, который настраивает чат-боты для бизнеса. Получив опыт руководства call-центром, предприниматель решил заменить людей программами и теперь выручает 50 млн руб. в год.

Следите за языком

Петербуржца Алексея Сивошенко в детстве считали вундеркиндом: в школу пошел в шесть лет, причем сразу во второй класс, а уже в 15 лет поступил в Балтийский гостехуниверситет как победитель универсиады. С 19 лет он начал работать в инвестиционной компании «Инфоком». Преподаватель курса «Финансы и кредит» оценил старательного студента и пригласил на должность гендиректора в свою компанию. «Генеральным мог стать человек, который прошел аттестацию Федеральной службы по финансовым рынкам, — рассказывает 32-летний Сивошенко. — За три месяца я подготовился и получил сертификат. Но потом там подключилась какая-то внутренняя кухня и гендиректором я не стал — занимался продажей инвестиционных пакетов как агент».

В 2006 году друзья пригласили Сивошенко в аутсорсинговый call-центр «ИнфоСервисТелеком» на должность финансового директора. Там он проработал два года. Параллельно он запустил свой бизнес: «Тогда стали появляться доступные предложения по широкополосному доступу. У провайдеров была большая проблема с тем, чтобы проинформировать пользователей о новой услуге и организовать само подключение, хотя технически это было несложно: пришел с модемом к клиенту, воткнул телефонный шнур в модем и развел два провода — в телефон и компьютер. Я подрядил своих школьных товарищей, и у нас появился такой бизнес на колесах, который делал 200–300 подключений в день силами фрилансеров».

В то же время предприниматель занялся цифровыми АТС. «В «ИнфоСервисТелекоме» был опыт покупки оборудования за $1 млн. Я начал изучать вопрос и пришел к выводу, что на базе цифровых АТС можно делать то же самое, что и с помощью этого оборудования. Мы с ребятами собирали «железо», которое стоило сравнительно смешных денег (примерно $1 тыс. на тот момент), при этом по функционалу оно не уступало дорогостоящему оборудованию от известных вендоров, — поясняет Сивошенко. — Было несколько коммерческих проектов, где мы эту АТС внедряли, делали объединение офисов компаний. В частности, «220 вольт» запускали филиалы и нужно было, чтобы все звонки поступали в единый call-центр в Санкт-Петербурге».

В 2009 году Сивошенко с партнером создали компанию «Телеросса» — контактный центр, который был аутсорсером для крупных предприятий. Впоследствии он стал шестым по размеру контактным центром в России. Партнер был основным акционером: у него были наработки по коммерческой части и первые клиенты, благодаря которым компания быстро развивалась. «Я занимался техническим обеспечением бизнеса и операционным управлением», — уточняет Сивошенко, который до середины 2016 года был гендиректором «Телероссы».

В 2015 году «Телеросса» внедрила систему голосовой аналитики. Пытаясь улучшить работу операторов, компания создала электронного аудитора: алгоритм обрабатывал диалог специалиста с клиентом, переводя его в текстовую стенограмму для выявления ошибок в диалогах. По сравнению с живыми аудиторами, которые тренировали операторов и корректировали их поведение, алгоритм выполнял только примитивную работу. Если нужно было найти какую-то конкретную фразу, алгоритм справлялся с задачей лишь в 50–60% случаев. В итоге робот выявлял только вопиющие случаи — хамство, срыв звонков и другие. Зато алгоритм анализировал все диалоги, тогда как обычные аудиторы в контактном центре прослушивали выборочно не более 10%. Это делало его очень ценным для контроля за работой операторов.

Сила печатного слова

В то время на сайтах российских компаний набирали популярность текстовые чаты со службой поддержки. В целом ряде компаний поняли, что многим людям проще писать по поводу проблемы, чем звонить. «Телеросса» уже являлась одним из крупнейших контактных центров в России, обслуживая до 140 тыс. клиентов в день. В 2016 году специалисты компании работали и в текстовых чатах. Однако время обработки одного «печатного» клиента было сравнительно большим, чем продолжительность переговоров по телефону. Время сессии увеличивалось более чем в два раза. Одной из причин были клиенты, делающие долгие паузы между репликами, другой — сам способ общения: текстом сотрудники отвечали медленнее, чем голосом. В итоге обслуживание чат-сессии требовало в среднем в два-три раза больше времени, чем звонок. «Текстовое обслуживание было нерентабельным, но клиенты начинали использовать его все чаще», — вспоминает Сивошенко.

Базовый сценарий диалога сотрудника сall-центра занимал половину листа А4. Сивошенко заметил, что на большую часть звонков оператор отвечал односложными предложениями. Предприниматель еще в 2010 году читал о первых виртуальных помощниках — чат-ботах и голосовых ассистентах. Однако внедрить технологию в компании так и не удалось. «Это было бы выстрелом в собственную ногу, — замечает Сивошенко. — Аутсорсинговым call-центрам такая технология стратегически невыгодна: чат-бот может заменить сотни операторов, а значит, и бюджеты компаний на работу call-центров сократятся в десятки раз».

Летом 2016 года он покинул компанию из-за накопившейся эмоциональной усталости: «Бизнес сложный, конкурентный, с внутренним риском: в компании работали 800 человек, и один какой-нибудь идиот-оператор, которого мы вчера наняли, мог создать такие проблемы, что я потом месяц отчитывался большому заказчику. Претензии были обоснованы, но мне сложно было отвечать за «того парня». Психологически было сложно от того, что я не мог все контролировать».

Сивошенко понимал потребности клиентов аутсорсинговых call-центров: им были нужны максимальная скорость обслуживания, прогнозируемый контроль качества и снижение затрат на обслуживание. Поэтому он решил двигаться в сторону автоматизации и основал компанию «Омнитек», которая занялась разработкой сервиса под названием Flomni. «Например, «Ростелекому» нужно обзвонить 100 млн человек. Самому большому call-центру на это потребуется не меньше месяца. Благодаря автоматизации мы можем сделать это за час, — объясняет предприниматель. — В 2016 году ничего подобного на рынке не было. Были разве что боты в Telegram, но к ним относились как к игрушкам».

В качестве партнера Сивошенко позвал бывшего коллегу по «Телероссе» Сергея Перевалкина: «Успех компании зависит от прямого контакта с клиентом, поэтому в команду нужен был сильный b2b-продажник». Перевалкин имел большой опыт работы на руководящих должностях в телекоммуникационных компаниях. Основной задачей на первом этапе было наращивание клиентской базы. Сейчас Сивошенко, который отвечает за стратегическое и техническое развитие бизнеса, владеет 75% компании, а Перевалкину, взявшему на себя продажи, обслуживание и лояльность клиентов, принадлежит 25%.

Работа для бота

Методом проб и ошибок партнеры стали вырабатывать бизнес-модель. «Мы устанавливали чаты на сайты и подключали простейшую автоматизацию по 3–5 тыс. руб. Такие заказы не приносили нам денег, зато мы смогли найти ниши, нуждающиеся в нашем продукте. Часть заказов выполняли вовсе бесплатно — инвестировали в изучение клиентского опыта», — отмечает Перевалкин. К 2017 году компания уже поняла, как выстраивать беседу бота с клиентом, и была готова предложить коробочное решение на основе облачной платформы Flomni. Оно стоило от 30 тыс. руб. в месяц. Пользователи сами могли устанавливать и настраивать ботов, интегрировать их в мессенджеры и собирать статистику по заданным параметрам. Первичные инвестиции в $100 тыс. окупились спустя полгода.

Первым крупным клиентом Flomni стала транспортная компания СДЭК, занимающаяся доставкой посылок. Созданный для нее бот обрабатывал заказы пользователей: согласовывал с клиентами доставки, помогал сменить адрес выдачи и решал сопутствующие проблемы. «Проект стартовал в феврале—марте 2017 года, — рассказывает Ригина Сакинова, руководитель проектов СДЭК. — Бота запускали в исходящих коммуникациях с клиентами в мессенджерах. Он отрабатывал основные запросы клиентов: согласовывал время приезда курьера, выбирал ближайший пункт выдачи заказов. Мы развивали сценарий дальше. Клиент теперь мог узнать контакты курьера, который везет его посылку, стоимость заказа и т.д. Бот отрабатывал более 20–23% от общего объема по согласованию доставок. Экономия по итогам года составила порядка 2 млн руб.».

Работу с мессенджерами сервис начал с Viber. Для получения статуса официального партнера, дающего более выгодные условия сотрудничества, компаньоны обратились напрямую в штаб-квартиру компании. «Выход на нужных лиц и дальнейшие переговоры заняли несколько месяцев. В итоге мы — в числе 27 официальных партнеров Viber со всего мира», — замечает Перевалкин. Помимо Viber компания начала работу с «ВКонтакте», ввела интеграцию с Facebook и Telegram. В 2019 году предпринимателям удалось получить официальную поддержку WhatsApp. В этот период среди клиентов появились KupiVIP, CarPrice, Boxberry и многие другие.

«Мы не чувствовали конкуренции с другими ИТ-компаниями. Гораздо сложнее было убедить клиентов в эффективности ботов. Компании относились к алгоритмам как к чему-то глупому, не способному помочь даже в рутинных процессах. Я не считаю, что в ближайшее время боты полностью заменят специалиста. Однако половину штата контактного центра — запросто», — утверждает Сивошенко. От клиентов поступают две категории запросов: первая — автоматизировать существующие функции клиентского сервиса, которые сейчас выполняет контактный центр, чтобы ускорить внутренние процессы и сократить расходы на операторов; вторая — новые проекты, которые компании откладывают на потом из-за того, что они не рентабельны при использовании человеческого труда.

Облачный мозг

«Создавая первых ботов, мы понимали, что нам нужно повышать гибкость рабочих алгоритмов. Платформа должна оставлять возможность дообучения и кастомизации под конкретную предметную область», — замечает Сивошенко. В начале 2019 года «Омнитек» разработал сервис на основе нейросети «Мегамозг». Технология позволяет по сообщению клиента, написанному в свободной форме, определить категорию обращения и выявлять суть проблемы. Например, клиент пишет боту: «Умоляю, перенесите доставку по накладной 123 с адреса: ул. Ленина, 2, на ул. Энгельса, 15. Доставьте в 15 часов завтра, а то меня потом не будет дома». «Мегамозг» анализирует фразу и структурирует информацию: «Номер заказа: 123. Текущий адрес: ул. Ленина, 2. Новый адрес: ул. Энгельса, 15. Дата: 28.05.2020. Время: 15:00».

В отличие от чат-ботов алгоритм самообучается, используя базу данных — справочник тем, историю переписок и т.п. Нейросеть выделяет факты, существенные для качества обслуживания каждого обращения. «Мегамозг» может обучиться специализированному лексикону, который неподготовленный человек не понимает, — отмечает предприниматель. — Он одинаково хорошо работает с сообществами трейдеров, химиков-самоучек и автомехаников, каждое из которых использует термины, смысл которых непонятен окружающим».

Поскольку любая нейросеть тем умнее, чем больше данных ей доступно, «Мегамозг» актуален в основном для компаний с большим количеством клиентских обращений. «В синергии с алгоритмическим ботом «Мегамозг» лучше поймет клиента, ответит на большее число вопросов, а в нестандартных ситуациях переведет чат на живого оператора. Первую линию контактного центра в логистических, финансовых и других сферах возможно полностью автоматизировать», — поясняет Сивошенко. Разработчикам компании приходится работать с каждым клиентом, настраивая алгоритм под его потребности.

Хорошим примером работы «Мегамозга» Перевалкин называет алгоритм в сфере МФО. Среди клиентов Flomni — микрофинансовая компания «Кэшвагон», которая занимается микрозаймами и активно растет на азиатских рынках (Филиппины, Индонезия, Шри-Ланка, Вьетнам, сейчас выходят в Индию). «Это очень живой рынок, клиенты обращаются по поводу и без. Клиенту заем не дали — обязательно будет звонить и требовать разъяснения. Разработчики запрограммировали бота так, чтобы человек в 90% случаев решил проблему без живого оператора», — комментирует предприниматель.

С тем, что чат-боты становятся полноценной заменой call-центрам, согласны руководители многих ИТ-компаний. «Это в разы дешевле, чем содержать оператора для обслуживания каждого звонка, — считает Павел Мясоедов, директор компании «Интеллектуальный Резерв». — При большом потоке входящих звонков обработка всего 5% обращений чат-ботом заменяет труд нескольких десятков операторов. Поэтому чат-боты активно используются в банковской системе, ИТ-индустрии, в сфере мобильной связи, онлайн-продажах, логистике и т.д.». Небольшим организациям чат-боты тоже выгодны, утверждает Мясоедов. Из минусов он отмечает то, что алгоритм не может решить не предусмотренные разработчиками вопросы и брать на себя обсуждение серьезных претензий клиентов. Кроме того, чат-бот не может создать ощущения заинтересованности в разрешении конфликтной ситуации или обсуждать с клиентом задолженность.

В ближайшем будущем Flomni планирует стать доступнее не только среднему, но и малому бизнесу. Под новое, более доступное решение создана отдельная команда. «Сейчас средний чек за месячную подписку — 100 тыс. руб., малому бизнесу проще секретаршу держать», — объясняет Сивошенко. Работа ведется и в другом направлении: создатели хотят прийти к тому, чтобы клиент мог сам настраивать работу сервиса, не обращаясь к программистам компании. «В ближайшие месяцы мы запускаем полностью автоматизированную платформу, в которой нашего участия для базовых вещей не требуется», — рассказывает предприниматель.

В 2019 году выручка компании составила 50 млн руб., а прибыль — 5 млн. Сейчас команда проекта, в которой 15 человек, работает над выводом Flomni в другие страны. «Глобальный рынок автоматизации клиентского сервиса оценивается в $350 млрд, — приводит цифры предприниматель. — Естественно, тут серьезная конкуренция: и стартапы, и ИТ-гиганты (среди самых популярных в мире чат-ботов — Mobile Monkey, Leadformly, Tars и т.п. — РБК)». Однако то, что занять место на этом рынке возможно, доказывает, например, успех проекта с российскими корнями JivoSite. «Мы будем придерживаться аналогичной с российским рынком стратегии. Найдем первых клиентов, предложим им решения по минимальной стоимости, чтобы нащупать ниши. Особое внимание хотим уделить международным стартапам. Сделаем для них стимулирующие скидки, инвестируя тем самым в будущие резонансные проекты», — делится планами Сивошенко.

Взгляд со стороны

«Крупный бизнес может существенно снизить издержки». Арсений Кондратьев, руководитель Liquid Studio Accenture в России

С помощью текстовых чат-ботов или голосовых ассистентов крупный бизнес может существенно снизить издержки на обслуживание клиентов, не требующее глубоких экспертных знаний. Это помогает разгрузить первую линию поддержки, ускорить маршрутизацию обращений и повысить качество обслуживания клиентов. Крупный бизнес экономит из-за масштаба своих call-центров: десятки операторов отвечают в основном на часто возникающие вопросы. Небольшим организациям, конечно, легче обрабатывать обращения при помощи администраторов или малочисленных call-центров. Но малый бизнес также может воспользоваться услугами цифровых помощников, которые с каждым годом становятся все доступнее, например для возможности приема обращений в режиме «24/7».



Источник: РБК.Pro