Могут ли чат-боты полноценно заменить менеджеров в ритейле, банках и телекоме? Результаты Markswebb Chatbot Rank 2021

Как используют чаты крупнейшие цифровые бизнесы, какие решения для создания чат-ботов есть на рынке и как оценить клиентский опыт в текстовом канале — в результатах исследования.

Развитие технологий уже сегодня позволяет использовать чаты для снижения расходов на персонал поддержки, удержания клиента в цифровом канале, повышения продаж и онбординга. Значительное число бизнес-задач текстовые ассистенты могут решать без участия операторов: в исследовании роботы самостоятельно решили 66% запросов в чате.

Рынок решений для текстовых чатов уже достаточно разнообразен. В карту вендров Chatbot Rank 2021 вошли 22 поставщика решений для создания текстовых роботов.

Выбор платформы для чат-бота сегодня зависит от ресурсов заказчика и наличия разработчиков в штате. Текстовых роботов можно заказать «под ключ» у компаний-интеграторов или, при наличии группы бизнес-аналитиков, можно использовать конструкторы решений. Компании с командами разработки зачастую приобретают платформы обработки естественного языка и на их основе обучают собственных текстовых роботов.

В рамках исследования Chatbot Rank 2021 была разработана систему оценки, которая поможет компаниям контролировать и улучшать качество клиентского опыта в текстовом канале. Оценка учитывает общие характеристики чата и чат-бота, качество обработки входящих обращений по 6 блокам задач, а также разные варианты реализации текстовых каналов: мобильное приложение, чат в прелогин зоне, текстовые роботы в мессенджерах Telegram и WhatsApp. С помощью этой методики эксперты оценили качество клиентского опыта в чатах 10 банков, 5 телеком-операторов и 5 интернет-магазинов.

В исследование попали 10 банков из топ-15 рейтинга банков по востребованности среди розничных клиентов по версии Deloitte. 

Лучший опыт в текстовых каналах предлагает Тинькофф Банк, который реализовал множество UX и UI-решений в чате: всплывающие подсказки, баннеры и кнопки. Текстовый ассистент может блокировать карту, отправлять выписку и управлять услугами, а также консультировать по подключенным продуктам, предоставляя клиенту персональную информацию. Но при этом робот довольно медленно отвечает, не помогает подобрать новый продукт, работает только с клиентами банка и недоступен на сайте и в мессенджерах. 

Чат-боты банков со 2 по 8 место еще не дошли до уровня полноценных текстовых помощников, но каждый из них является провайдером различных лучших практик. 

Россельхозбанк смог реализовать в чате подбор вклада, бот Банка Хоум Кредит умеет формировать выписку с печатью для посольства, в чате Альфа-Банка можно получить персональную информацию по кредитным картам, робот Совкомбанка советует дебетовую карту, ассистент ВТБ лучше других участников группы обрабатывает финансовые жалобы, Сбербанк оказывает в чате помощь с навигацией в приложении, а текстовый канал Почта Банка помогает решать проблемы, связанные с техническими неполадками.

Райффайзенбанк и ОТП Банк — единственные участники исследования, которые внедрили ботов во все каналы. Их текстовые роботы всегда готовы быстро переключить на консультанта или подсказать, где клиент может самостоятельно найти нужную ему информацию. Но они не решают эти задачи сами, что отдаляет их от уровня продвинутых ботов. 

Исследовались 5 ритейлеров из рейтинга топ-100 по объему онлайн-продаж в 2019 году по версии Data Insight.

Лучший чат-бот в e-commerce у Ozon. Он совмещает возможности сценарного бота и текстового робота, предлагая клиенту пройти сценарий по кнопкам или написать произвольное обращение. Однако текстовый робот часто не может правильно распознать текст и переключает клиента на консультанта, хотя в его базе знаний содержится ответ на запрос.

Чат-боты AliExpress, Сима-ленд и Утконоса хорошо решают задачи информирования о продуктах и услугах, но с другими запросами справляются не в полном объеме. Бот AliExpress не советует альтернативные решения и не умеет самостоятельно обрабатывать жалобы. Клиенты Сима-ленд могут общаться с ботом в прелогин-зоне на сайте, но он принимает только типовые вопросы и не может распознавать произвольный текст. А текстовый ассистент Утконоса, напротив, хорошо обрабатывает введенные обращения, но не работает в неавторизованных каналах.

В магазине М.Видео чат-бот информирует о статусе заказа, показывает баланс бонусных баллов и сумму последней покупки, но делает это не сам, а приглашает консультанта или дает ссылку на сайт. Бот в мессенджерах иногда предоставляет нерелевантную информацию — например, рассказывает о промоакциях, срок которых уже истек. 

В выборку исследования попали 5 участников из числа крупнейших по выручке телеком-компаний за 2019 год по данным CNews.

Операторы  МТС и Мегафон создали ботов, выполняющих действия непосредственно в чате. Например, они могут подключать услуги и готовы предоставлять персональную информацию — сообщить баланс счета, дату очередного списания платы и условия по тарифу. Они дают не только релевантные ответы, но и используют UX-решения, улучшающие пользовательский опыт, например, быстрые ответы. Тем не менее, все еще остаются обращения, на которые боты не в силах ответить самостоятельно. Например, консультации по выбору продукта или услуги происходят только при участии операторов. 

Уровень развития текстовых каналов в Теле2 и Билайн примерно одинаковый — там можно решать почти все блоки задач, но чат-боты не способны сами выполнять действия и приглашают оператора. Ассистент Билайна быстро помогает клиенту найти нужный раздел в приложении, а бот Теле2 помогает составить заявку на перенос номера в мессенджере WhatsApp и на сайте.

Триколор использует омниканального чат-бота — в мобильном приложении, на сайте и WhatsApp. Но его база знаний и возможности ограничены, поэтому почти всегда бот сразу же переводит клиента на оператора. Каждый раз при входе в чат приложения приходится проходить повторную аутентификацию, что негативно сказывается на клиентском опыте.

Несмотря на активное проникновение чатов в бизнес, большинство участников исследования не используют все возможности чат-ботов, отмечают эксперты. Качество опыта очень неравномерно и еще много точек роста. Ситуация осложняется тем, что среди пользователей все еще распространено недоверие к текстовым ассистентам. Как показало тестирование, клиенты убеждены, что операторы обслуживают лучше ботов. 

Мнение меняется, когда пользователь получает положительный опыт решения задач с помощью бота — после тестовых заданий показатель удовлетворенности (CSI) в исследуемых чатах в среднем составил около 70%. Однако разброс показателя удовлетворенности очень велик и в среднем по рынку показатель неудовлетворенности (CDI) превышает 10%.

Это связано с тем, проникновение текстовых роботов в отрасль начинается преимущественно через готовых к инновациям лидеров рынка, а остальным компаниям сильно недостает компетенций для качественного внедрения. Как считают авторы исследования, одной из проблем, сдерживающих более массовое применение ботов, является отсутствие стандарта, по которому можно ставить цели своей команде и сверять статус по ходу внедрения.

Исследование Chatbot Rank 2021 решает эту проблему и дает рынку понятную метрику качества внедрения чат-бота. С опорой на нее компании могут формировать бэклог разработки, оценивать реализации на других рынках и полноценно использовать все преимущества текстовых каналов в бизнесе.