Ритейлер внедряет речевых роботов в «Пятерочку» и «Перекресток».
X5 Retail Group начала внедрение платформы роботизированной телефонии в свои торговые сети. Система использования речевых технологий для решения бизнес задач является собственной разработкой дирекции больших данных Х5. При реализации проекта также использовалась технология Yandex SpeechKit, входящая в состав портфеля сервисов облачной платформы Yandex.Cloud.
Голосовые помощники Х5 уже помогают сетям обрабатывать входящие звонки и совершать исходящие вызовы без участия живого человека. Они имитируют диалог с клиентами и помогают решать их вопросы. В арсенале бота более 300 различных фраз, а новые сценарии разговоров создаются всего за один день. Большинство звонящих не чувствует разницы между разговором с человеком и системой. Когда клиент звонит в колл-центр, он выбирает в IVR кнопку, которая составляет для него дальнейший маршрут по всем вопросам. Далее пользователь формулирует вопросы, а бот за счет сложных алгоритмов машинного обучения и накопленных данных распознает тематику обращения, поддерживает диалог и узнает у него имя, дату рождения, номер телефона, карты и заносит информацию в корпоративную систему.
Основная задача разработок речевых технологий – развитие функциональности действующих колл-центров, подчеркивают в компании. Уже сейчас в торговой сети «Пятерочка» ежедневно до 50% всех обращений по вопросам лояльности решает робот, а конверсия в целевое действие составляет более 60%. При этом затраты на бота в 5-7 раз меньше, чем на операторов.
Робот Х5 уже обрабатывает входящие сценарии по регистрации карт лояльности, переносу баллов между ними и проверки статуса. Внедрен сценарий проверки баланса и блокировки карт. Бот работает и с исходящими вызовами: он обзванивает клиентов и проводит опросы NPS. Кампании по холодным звонкам создаются в модуле обратной связи и попадают в Х5 в автоматическом режиме через настроенную интеграцию. Как только система получает запрос на вызов, робот звонит клиенту, общается и задает вопросы о качестве продуктов, обслуживания и прочие, чтобы получить мнение о магазине. В зависимости от вопроса, в систему записываются оценки или ответы клиентов на свободные вопросы.