Kako je podjetje s 14 zaposlenimi z AI klepetalnim robotom zmanjšalo obremenitev podpore (ne da bi koga vznemirjalo)

Zdi se, da vsaka študija primera o AI klepetalnih robotih za podporo vključuje ogromno blagovno znamko, milijon zahtevkov na mesec in tako veliko številko, da za nas ostale ne pomeni nič. Zato je tu različica za običajno podjetje: štirinajst ljudi, povsem običajen nabiralnik in obremenitev podpore, ki je tiho izgorevala dve osebi, ki sta jo reševali. Brez čarovnije, brez robotov, ki nadomeščajo ljudi — le en osredotočen klepetalni robot, usmerjen v pravi problem. To se je resnično zgodilo, vključno z deli, ki niso šli po načrtu.

Na začetku želim biti iskren o tem, kaj ta članek je in kaj ni. Je anonimiziran opis resničnega projekta — majhnega spletnega trgovca s področja doma in vrta, podjetja, o kakršnem nikoli ne bi brali na tehnološkem blogu. Spremenili smo identifikacijske podrobnosti in številke namerno ohranili zaokrožene in ilustrativne namesto natančnih, ker namen ni, da vas navdušimo s statistiko. Namen je pokazati, kako je majhna ekipa premislila odločitev, kaj smo zgradili in koliko je to iskreno bilo vredno.

Če vodite podjetje, kjer vsak dan prihaja ista peščica vprašanj strank, odgovarjanje nanje pa počasi jé čas ljudi, ki bi jih raje videli početi kaj drugega, je to za vas.

Položaj: utapljali so se v vprašanjih, na katera so že odgovorili

Podjetje je prodajalo fizične izdelke prek spleta — nekaj sto artiklov, zvesto bazo strank, spodobne ocene. Podpora je potekala prek skupnega nabiralnika in pripomočka za klepet v živo na spletnem mestu. Pokrivala sta jo dva člana ekipe ob drugih dolžnostih: eden večinoma zjutraj, drugi večinoma popoldne. Nobeden od njiju ni imel "podpore" kot dejanskega naziva delovnega mesta.

Ko smo sedli in prebrali mesec njihovih pogovorov, je vzorec takoj izstopil. Približno sedem od desetih sporočil je bilo različic istega ducata vprašanj. "Kje je moje naročilo?" "Ali lahko spremenim naslov dostave?" "Ali dostavljate v [državo]?" "Kakšen je vaš rok za vračilo?" "Je ta artikel spet na zalogi?" Isti odgovori, natipkani znova in znova, ves dan, pogosto prav v urah, ko se je ekipa najbolj morala osredotočiti na kaj drugega.

Lastnik je dobro opisal resnično ceno. Ni šlo le za minute na odgovor. Šlo je za prekinitev — način, kako stalno kapljanje lahkih vprašanj tako slabo razdrobi dan, da težje, dragocenejše delo nikoli ne dobi čistega zaleta. Niso želeli zmanjšati osebja. Želeli so ustaviti, da bi dva sposobna človeka svoja jutra preživljala kot človeški FAQ.

Zakaj ne bi preprosto zaposlili še ene osebe?

To je poštено vprašanje in zastavili smo si ga, preden smo predlagali kakršno koli programsko opremo. Zaposlovanje je iskrena privzeta izbira za rastočo obremenitev podpore in včasih je pravi odgovor. Toda tu matematika ni bila v njegovo korist. Obseg je bil resničen, a še ne polno delovno mesto — dodati osebo za reševanje pretežno trivialnih vprašanj je bilo videti pretirano, vprašanja pa so bila tako ponavljajoča, da bi se nov zaposleni dolgočasil v tednu dni.

Še pomembneje, zaposlovanje ne reši dejanskega problema. Tretja oseba, ki odgovarja na "kje je moje naročilo?", je še vedno oseba, ki odgovarja na "kje je moje naročilo?". Problem je bilo samo delo: bilo je ponavljajoče, oblikovano s pravili in prihajalo je nonstop — vključno z večeri in vikendi, ko ni bilo nikogar. Ta profil je skoraj učbeniški opis mesta, kamor klepetalni robot pašе, zaposlitev pa ne.

Kaj smo dejansko zgradili (in kaj smo namerno izpustili)

Skušnjava pri vsakem AI projektu je zgraditi nekaj, kar zna vse. Mi smo storili nasprotno. Klepetalnega robota smo omejili na eno nalogo: samozavestno obvladovati ducat najpogostejših vprašanj in vse ostalo elegantno predati človeku. Ta zadržanost je večinoma razlog, zakaj je delovalo.

Ključno je, da to ni bil generičen robot, ki ugiba odgovore z odprtega interneta. Bil je zasidran v lastnem gradivu podjetja — njihovi politiki dostave, politiki vračil, strani FAQ in živi povezavi z njihovim sistemom naročil, tako da je dejansko lahko poiskal resnično stanje naročila, ko je stranka navedla številko naročila. AI odgovor je vreden zaupanja le toliko, kot je vredno tisto, kar sme brati, zato smo ga držali na kratkem, natančnem povodcu.

Tri pravila, ki smo mu jih dali

• Odgovarjaj izključno iz odobrenih virov podjetja — nikoli si ne izmišljuj politike, cene ali datuma dostave.
• Za vprašanja, vezana na določeno naročilo, poišči resnično naročilo; če ne more preveriti stranke, predaj človeku namesto ugibanja.
• V trenutku, ko pogovor zaide izven znanega ducata tem, prenehaj poskušati in ga posreduj ekipi s priloženim celotnim prepisom.

To tretje pravilo ljudje podcenjujejo. Klepetalni robot, ki pozna svoje meje in čisto preda, deluje koristno. Klepetalni robot, ki blefira, da bi se izognil priznanju, da je obtičal, deluje kot zid — in to je najhitrejši način, da stranke zasovražijo to reč. Raje bi imeli, da odlično reši 60 % pogovorov, kot da zaplete vseh 100 %.

Uvajanje: tiho, s človeško varnostno mrežo

Nismo le prestavili stikala in odšli. Uvajanje je bilo namerno previdno, saj je prvih nekaj tednov vsake avtomatizacije podpore mesto, kjer se zaupanje pridobi ali izgubi.

1. 1
   Senčni način dva tedna

   Robot je osnoval odgovore, a človek je vsakega pregledal in poslal. Tako smo ujeli nerodne formulacije in tistih nekaj primerov, kjer se je samozavestno motil — preden jih je videla katera koli stranka.
2. 2
   Zagon v živo na lažji polovici

   Najprej smo mu dovolili, da sam obvladuje resnično varne teme — delovni čas, roke za vračilo, države dostave — medtem ko smo vse, kar je vezano na naročila, še vedno usmerjali skozi človeško preverjanje.
3. 3
   Razširitev na iskanje naročil

   Ko se je povezava s sistemom naročil izkazala za zanesljivo, smo mu dovolili neposredno odgovarjati na "kje je moje naročilo?", z jasno potjo z enim dotikom do človeka, če stranka ni bila zadovoljna.
4. 4
   Vedno viden zasilni izhod

   Vsak posamezen pogovor je ohranil jasno označeno možnost "pogovarjaj se z osebo". Nihče ni bil nikoli ujet v zanki z robotom, kar je izkušnja, ki daje klepetalnim robotom slabo ime.

Opazite, kaj se tu dogaja: to je isti umirjen, obrnljiv pristop, ki bi ga uporabili za kakršno koli spremembo procesa. Naj teče vzporedno s starim načinom, dokažite ga na varnih primerih, razširjajte le, ko si to dokazi zaslužijo, in nikoli povsem ne odstranite človeške možnosti. Nič od tega ni eksotično. To je zgolj disciplina.

Rezultati, iskreno navedeni

Tu večina študij primerov poseže po dramatični številki. Te bom ohranil zaokrožene in ilustrativne, ker vaše podjetje ni to in natančne številke bi bile lažna tolažba. Toda oblika izida je tisto, kar šteje, in je bila dosledna med podobnimi projekti.

V približno dveh mesecih je klepetalni robot sam reševal nekaj več kot polovico vseh dohodnih pogovorov podpore — tisti ponavljajoči se ducat — ne da bi se jih človek dotaknil. Preostale je čisto predajal s prepisom, tako da je ekipa vsak primer prevzela že s poznavanjem konteksta namesto začenjanja iz nič.

Ta zadnja vrstica je pomembnejša od vseh drugih. Strah pri avtomatizaciji podpore je vedno, da zamenjate stroške osebja za naklonjenost strank. Tu je zadovoljstvo s pogovori, ki jih je rešil robot, ostalo na ravni človeških — delno zato, ker so takojšnji pravilni odgovori na preprosta vprašanja resnično to, kar stranke želijo, in delno zato, ker je čista predaja pomenila, da nihče ni obtičal ob vpitju v steno.

Stroškovna plat je bila neblesteča in to je bistvo. Gradnja je bila skromen enkraten projekt plus majhen tekoči strošek za uporabo AI in gostovanje — precej pod polnim stroškom dodatne zaposlitve in delček časa, ki sta ga dva člana ekipe dobila nazaj. Lastnikov povzetek, mesece pozneje, je bil, da zmaga ni bil prihranjen denar. Bilo je to, da sta njegova dva človeka nehala mrzeti nabiralnik.

Zakaj je ta deloval, ko mnogi ne

Veliko majhnih podjetij je preizkusilo klepetalnega robota za podporo in ga tiho izklopilo. Razlika med tem projektom in tistimi neuspehi ni bila proračun ali tehnologija — oboje je bilo skromno. Zvedla se je na nekaj odločitev, ki jih je zlahka posnemati.

Prvič, izbrali smo problem, v katerem je bil klepetalni robot resnično dober: velik obseg, ponavljajoč, z odgovori iz dokumentov, ki jih je podjetje že imelo. Nismo zahtevali, da bi bil pameten. Zahtevali smo, da bi bil zanesljiv pri dolgočasnih rečeh. Drugič, strogo smo ga zasidrali v lastnih natančnih virih podjetja in iskanju naročil, tako da mu skoraj nikoli ni bilo treba ugibati. Tretjič, predajo človeku smo naredili tako, da deluje kot funkcija, ne neuspeh — vidna, hitra in z celotnim kontekstom.

Bi to delovalo za vaše podjetje?

Iskreno, morda ne — in to velja povedati. Če so vaša vprašanja podpore večinoma edinstvena, čustveno nabita ali zahtevajo pogajanje, bo klepetalni robot vse razjezil in namesto tega bi morali zaposliti. Ujemanje je bilo tu specifično: velik obseg ponavljajočih, dejstvenih vprašanj, na katera se je dalo odgovoriti iz obstoječega gradiva. To je pogoj, ki naredi to delujoče.

Toda ta pogoj je veliko pogostejši, kot ljudje domnevajo. Če ste se kdaj zalotili pri misli "na to isto vprašanje sem odgovoril stokrat", obstaja dobra možnost, da bi osredotočen klepetalni robot lahko prevzel pomemben del vašega nabiralnika, ne da bi se kdo počutil slabše. Način, kako to izvedeti, ni kupiti platforme — je storiti to, kar je to podjetje storilo najprej: prebrati mesec lastnih pogovorov in prešteti, koliko jih je isti ducat vprašanj.

Pogosta vprašanja