Почему клиенты отказываются от ваших чат-ботов для обслуживания клиентов

Годами команды клиентского сервиса воспринимали немедленную просьбу соединить клиента с оператором как проблему проектирования. Когда звонящие отвергают автоматизированное обслуживание, едва оно началось, естественная реакция — сделать систему более приветливой и человечной. Переписать приветствие. Признать, что клиент расстроен. Сказать звонящим, что они могут говорить как обычно. Предполагается, что, если взаимодействие будет казаться менее роботизированным, люди охотнее пойдут на него.

Недавно мы получили подтверждение того, что есть нечто гораздо более важное.

В крупной страховой компании, где ИИ отвечает на вопросы о льготах на аренду автомобиля, голосовой агент сначала приветствовал звонящих словами: «Говорите со мной как с настоящим человеком». И всё же более четырёх из десяти звонящих просили соединить их с оператором, прежде чем успевали по-настоящему пообщаться с системой. Мы заменили приветствие более простым и прямым, но результат практически не изменился. Сорок четыре процента звонящих по-прежнему сразу просили соединить их с оператором.

На поведение звонящих в итоге повлияло не столько то, как звучал ИИ. Мы изменили то, что он мог показать из того, что ему известно. Вместо стандартного приветствия ИИ стал обоснованно предполагать, зачем звонит клиент, и предоставлять информацию, которая заранее помогала решить его проблему. Например, он сообщал, какой автомобиль связан со страховым случаем звонящего, рассказывал о статусе страхового обращения и уточнял, нужен ли клиенту автомобиль напрокат.

Число просьб соединить звонящих с оператором сократилось на 23%. Доля содержательных взаимодействий с ИИ выросла с 54% до 66%.

Этот вывод важен далеко не только для контакт-центров. Стремясь сделать ИИ более разговорчивым, дружелюбным и интуитивно понятным, компании могут недооценивать более фундаментальную задачу: предоставить ИИ достаточно контекста, чтобы он мог доказать, что понимает конкретную ситуацию.

ИИ унаследовал дефицит доверия

Люди знакомятся с новой системой ИИ не с чистого листа. За плечами у них годы общения с телефонными меню, которые не понимали простых просьб, чат-ботами, которые давали не относящиеся к делу ответы, и автоматизированными системами, заставлявшими их повторять уже предоставленную информацию. Со временем пользователи усвоили, что быстрее всего решить вопрос можно, попросив соединить с оператором.

Такое поведение можно принять за неприятие ИИ, но полезнее взглянуть на него иначе. Прежде чем доверить автоматизированной системе задачу, люди хотят убедиться, что она достаточно хорошо понимает именно их ситуацию и сможет помочь. Исследователи описывают один из аспектов такого недоверия термином «пренебрежение уникальностью» — так называют представление о том, что автоматизированная система не способна должным образом учитывать обстоятельства конкретного человека.

Это становится всё важнее по мере того, как ИИ входит в сферы нашей жизни и работы, где последствия особенно значимы. Клиент, звонящий после автомобильной аварии, не считает свою проблему типовым вопросом о страховке. Сотрудник, пользующийся корпоративным помощником, ожидает, что тот будет учитывать его должностные обязанности, права доступа и текущие задачи. Разработчику, который использует ИИ-инструмент для программирования, нужны ответы с учётом архитектуры, в которую встроен код.

В каждом таком случае система ИИ должна показать, что понимает обстоятельства, связанные с запросом, прежде чем у пользователя появится веская причина доверять её ответу.

Контекст становится частью интерфейса ИИ

Традиционно персонализация означала, что система знает имя человека, помнит его предпочтения или рекомендует что-то на основе его прежнего поведения. ИИ позволяет сделать персонализацию гораздо более ситуативной. Полезная система должна понимать, чего человек пытается добиться, что уже произошло, какая информация важна именно сейчас и какие действия действительно доступны.

Это различие помогает понять, почему сработал эксперимент со страховой компанией. ИИ не просто стал приветливее обращаться к звонящим — он избавил их от лишних действий. Человеку, который звонил узнать, предусмотрена ли компенсация аренды автомобиля, больше не нужно было объяснять обстоятельства страхового случая, указывать свой автомобиль и ждать, пока система найдёт нужную информацию. Сразу предоставив этот контекст, система продемонстрировала свою компетентность ещё до того, как попросила звонящего доверить ей что-либо ещё.

Этот принцип применим ко всему корпоративному ИИ. Каждый раз, когда пользователю приходится повторять информацию, которую система и так должна знать, исправлять предположение, которого система не должна была делать, или заново восстанавливать контекст, уже имеющийся в другой части организации, доверие ослабевает. Для компаний это означает, что контекст следует считать частью пользовательского опыта, а не просто технической задачей, решаемой в фоновом режиме.

ИИ может изменить наши подходы к оценке успеха

В ходе эксперимента мы заметили и другое поведение, которое легко было не принять во внимание. После того как мы добавили приветствие с учётом контекста, некоторые звонящие выслушивали вступительное сообщение и просто вешали трубку.

По традиционным метрикам контакт-центра такие звонки могли бы считаться прерванными. Но некоторые из этих клиентов уже получили именно то, что, судя по всему, им было нужно. Если человек звонит узнать, одобрено ли его страховое заявление, а ИИ сразу сообщает, что заявление одобрено и ему доступна компенсация аренды автомобиля, возможно, обсуждать больше нечего.

Примерно в 3% звонков с динамическим приветствием, по-видимому, происходило следующее: абоненты отключались, получив нужную информацию, и не перезванивали в течение двух часов. Это небольшая доля, но она поднимает более важный вопрос: что происходит, когда показатели, которыми мы традиционно измеряли вовлеченность, перестают точно отражать ценность?

По мере того как ИИ становится способнее, мы можем увидеть больше случаев, когда короткое взаимодействие оказывается эффективнее долгого. Если система умеет предугадывать потребности и заранее предоставлять нужную информацию, то продолжительность диалога, число выполненных шагов и даже традиционный показатель отказа от взаимодействия могут стать менее значимыми критериями успеха.

Каждое взаимодействие с ИИ — своего рода прослушивание

По мере того как ИИ внедряется во все больше рабочих процессов, пользователи будут лучше понимать, каким системам стоит уделять время. Первые мгновения взаимодействия особенно важны: люди быстро оценивают, понимает ли система их ситуацию, заслуживает ли доверия предоставленная ею информация и стоит ли продолжать общение.

Наиболее эффективными будут те системы ИИ, которые с самого начала способны точно учитывать полезный контекст. В службе поддержки это может означать, что система понимает статус страхового требования еще до того, как позвонивший его объяснит. Для корпоративного помощника это может означать понимание должностных обязанностей сотрудника, его прав доступа и текущих задач. При разработке программного обеспечения — умение рассуждать об архитектуре, в которую вписан фрагмент кода.

Компаниям стоит вкладываться в создание систем ИИ нового поколения, с которыми взаимодействовать естественнее. Но возможности естественного диалога не безграничны. Люди дадут ИИ шанс, если он предоставит им основания верить, что может помочь. И все чаще таким основанием становится контекст.