Аркадий Сандлер
Интернет-магазин ближайшего будущего будет напоминать лавку средневекового купца. Не по внешнему виду, а по ощущениям у покупателей. Ведь весь процесс будет происходить в форме беседы, только в роли продавца будет чатбот. Вы наверняка слышали, как с помощью голосового бота Amazon Alexа детсадовец без разрешения родителей заказал на дом доставку дорогих игрушек. Или о том, что в мессенджере Kik такие магазины, как H&M и Sephora продают подросткам товары с помощью чатботов, подбирающих товары и оформляющих заказы. Что такое чатбот? Это программа, которая старается общаться с пользователем как человек. Самые распространенные интерфейсы чат-ботов — мессенджеры и чаты на сайтах. Главная причина ожидающей нас чатбот-революции — природа человека, которому легче всего что-то продать в процессе беседы. И выиграют от этой революции в первую очередь ретейлеры, которые смогут больше зарабатывать и меньше тратить на обслуживание.
Чтобы это произошло, осталось сделать всего несколько вещей.
1) Пользователи должны привыкнуть к чатботам. Наличие собственного канала в распространенных мессенджерах постепенно превращается в стандарт для e-commerce. А скоро общим местом станет и поддержка голосового общения с пользователями. У ретейлеров есть два пути — либо рост расходов на «живых» операторов, либо замена хотя бы части их функций на автоматические диалоговые системы. В наступившем году количество ретейл-чатботов на российском рынке резко вырастет. Еще в прошлом году чатботы появились более чем у десятка российских банков, включая Альфа-Банк, Рокетбанк и др. Сбербанк вообще заявил о создании собственного мессенджера с открытым API, на основе которого можно будет создавать и чатботов, привязанных к различным сервисам и базам данных. Но настоящая революция наступит, когда бот станет привычным инструментом маркетинга, продаж и поддержки для владельцев сотен тысяч российских интернет-магазинов. Эти люди не могут позволить себе расходы на внутреннюю разработку или заказ чатбота у профильной компании. Разработчики диалоговых систем понимают, что рынку необходимо развитие доступных SaaS-платформ — конструкторов ботов — и начинают вкладываться в их развитие. На таких платформах, как Chatfuel, Conversational, Botsify или наш INF.AI, любой онлайн-ретейлер может создать чатбота из готовых шаблонов. И таких ботов созданы уже сотни тысяч. В целом число ботов в мире растет так стремительно, что уже идут разговоры о том, чтобы создать специальный поисковик по чатботам.
2) Ретейлеры должны быть готовы к глубокой интеграции. Технически для того, чтобы бот мог провести пользователя по всему процессу от формирования потребности до выбора товара и покупки, готово все. При этом бот позволит ускорить этот процесс, а значит, увеличить вероятность конверсии. Даже наши ранние эксперименты с «E5» и «М.Видео» показывали что в среднем 17% таргетированных бесед с ботом приводят к покупке. Но это были эксперименты с ботами-подборщиками, помогающими выбирать товары из ограниченного ассортимента. Бот может добиваться еще более серьезных результатов, если дать ему доступ ко всем данным магазина, включая каталог и статистику.
Например, мессенджер KLM Airlines для Facebook и WeChat связан с общей базой данных авиакомпании через портал Salesforce Service Cloud. Он может не только заказать билет, но и зарегистрировать пользователя на рейс, сообщить ему о задержке, сохранить посадочный талон. Главное же, что при следующем обращении бот будет помнить все данные пользователя, а также будет в курсе его последних маршрутов и сможет «догадаться», куда пользователю нужно лететь на этот раз, на каком месте в салоне он предпочитает сидеть и нужна ли ему халяльная еда. В России подобные кейсы тоже есть — например, чатбот банка «Открытие» интегрирован с личными кабинетами пользователей и позволяет им проверять баланс и проводить платежи.
Все эти возможности могут быть доступны не только крупным компаниям, создающим чатботов под заказ, но и массовому онлайн-ретейлеру. Но для этого ретейлеры должны быть открыты для интеграции. Она включает в себя и данные об истории пользователя, и данные о продажах, и взаимодействие с «третьмими сервисами» — аналитикой, ретаргетингом. В конечном счете именно эти данные и возможность их мгновенной обработки и выдачи результатов в удобной человеку форме превратят ботов в более популярный канал общения, чем живые операторы или традиционный браузинг.
3) Каждый чатбот должен приносить ценность пользователям. По той динамике, что видим мы, успешными у пользователей оказываются боты, которые приносят им ощутимую дополнительную ценность. Это может быть нечто осязаемое, как быстрая запись на собеседование или проверка статуса заказа. Это может быть и эмоциональная ценность — как говорящий Ford Kuga, который использовался российским Ford для маркетинга новой модели и с которым многие пользователи беседовали по часу, потому что он был способен их развлечь. Или как банковский чатбот «Тинькофф» или бот автодилера «Атлант-М», которые предлагают уладить вопросы в чате, избавляя пользователей от звонка и разговора с живым оператором. В этом случае эмоциональная ценность — уход от потенциально стрессовой ситуации звонка в колл-центр и ожидания ответа.
В этом смысле интересен кейс турецкой Johnson & Johnson и ее виртуального агента Botego, запуск которого увеличил онлайн-продажи тампонов на 12%. Этот бот говорил с женщинами об интимных вопросах, которые в консервативной Турции многие не могут обсуждать даже с матерями и подругами. Бот, «закрывающий» такую острую потребность женщин, привел к 30-кратному увеличению трафика на сайт.
На рынке должна выстроиться иерархия чатботов. Как в научно-фантастическом фильме, боты бывают высокого уровня — умеющие поддержать любой разговор, обладающие собственным стилем общения и умеющие решать сразу несколько проблем, и низкого уровня — созданные, чтобы выполнять четко очерченную задачу. На уровне корпоративных решений обучение «высокоразвитого» бота занимает 2-3 месяца. Стоимость такого бота на рынке составляет от 700 000 рублей (1,5 млн рублей в среднем). Понятно, что такой проект может позволить себе не каждая компания. Но есть и другие пути. Программист, работающий в небольшой компании, не владеющий навыками машинного обучения, но знающий основы разработки, сможет за пару дней построить простого бота на основе готового фреймворка. Малый предприниматель зайдет в SaaS-конструктор, создаст своего первого бота за полчаса, нажав на несколько кнопок, и получит ровно тот функционал, который необходим ему прямо сейчас и который он может себе позволить, например, подбор товара по параметрам или проверка статуса заказа. При этом и тот, и другой, и третий имеют доступ к наработкам в области лингвистики и AI и могут дальше развивать и обучать своих ботов.
4) Ретейлеры должны воспринимать чатботов как развивающийся инструмент. За 2-3 месяца корпоративного бота можно научить корректно реагировать примерно на 70% запросов пользователей. Еще за месяц обучения этот процент можно довести до 80%. Самое важное при обучении- заранее задать боту словари, учитывающие сленг, на котором говорит ЦА заказчика. Например, при разработке диалоговой системы для казахского Beeline, мы не сразу поняли, что многие казахские пользователи используют вместо слов «баланс» или «деньги на счету» слово «единицы». Это стало понятно в процессе обучения и тестирования, и введение «единиц» в лексикон повысило процент распознавания обращений до 80.
Самое трудное — научить бота понимать оставшиеся 20% уникальных, нестандартных запросов. На это требуется время, поэтому чатбот — инструмент, эффективность которого растет во время использования. Это касается и чатбот-конструкторов. Сегодня пользователям бот-конструкторов доступно несколько вариантов простых диалогов, а через полгода набор возможностей будет уже совсем другим. При этом каждый диалог с ботом — это материал для анализа и внесения изменений в алгоритм. Тем более что в нашей практике были случаи, когда клиент готовил чатбота к одним сценариям использования, а в итоге оказывалось, что посетителям сайта или подписчикам канала нужно что-то совсем другое.
5) Чатбот-индустрия должна сформировать свою систему этики. И речь не идет о запредельных кейсах, типа Tay — чат-бота Microsoft, которого пользователи за несколько часов научили делать высказывания расистского характера. Есть вопросы этики и этикета, с которыми обязательно столкнется любой владелец бизнес-бота. Например, может ли чатбот притворяться человеком? Особо осторожные пользователи уже пишут статьи на тему: «Как понять, что вы говорите с чатботом?». Мы все знаем правила этичного e-mail маркетинга и прекрасно понимаем, где проходит граница между информированием и спамом. Чатботам еще предстоит выработать конвенции этичного диалога. Как часто и в каких ситуациях чатбот может инициировать общение? Что чувствует пользователь, когда понимает, что бот знает некую информацию о нем? Например, когда мы разрабатывали чатбот для украинской телекоммуникационной компании «Киевстар», мы понимали, что эффективно будет показывать пользователю тарифы, доступные в его конкретной геолокации. Но должен ли бот просить у пользователя разрешение на анализ геолокации? Или достаточно того, что такое разрешение установлено в настройках телефона или браузера? Все эти нормы вырабатываются прямо сейчас на основе данных, которые мы получаем от действующих ботов.
