Мультиплатформенный чат-бот для пользователей бренда IQOS

1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели

Контекст

До 2020 года основными digital-каналами вовлечения клиентов в коммуникацию с брендом были сайт, информационные email- и SMS-рассылки. По данным компании «Филип Моррис Интернэшнл», в России IQOS пользуются более 3 млн совершеннолетних клиентов. Так как большая часть аудитории бренда привыкла получать информацию в мобильном формате, в компании решили внедрить чат-бот на основные цифровые коммуникационные площадки.

Задача

Онлайн-помощник должен был решить следующие задачи:

• улучшить пользовательский опыт;

• снизить нагрузку на службу поддержки;

• обеспечить постоянную коммуникацию пользователей с брендом – 24/7 и в любом удобном для пользователя интерфейсе.

2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения

Чтобы протестировать востребованность чат-бота как канала для коммуникации клиентов и бренда, мы запустили пилот – онлайн-помощника в Telegram.

В «нулевой» версии чат-бот представлял MVP с двумя кнопками – «начать сессию с оператором» и «завершить сессию». Бот коннектился к операторскому каналу в Webim, к диалогу подключался оператор, который и общался с пользователем. Онлайн-помощник привлек внимание пользователей, поэтому компания решила развивать и увеличивать функциональность, чтобы удерживать аудиторию и делать сервис максимально полезным.

В следующем релизе пользователям стали доступны все базовые возможности бота: заказ устройства нагревания табака для тест-драйва, библиотека материалов о том, как использовать устройство, запрос индивидуального реферального кода, инструкции, как провести самостоятельную диагностику устройства, и возможность связаться с оператором поддержки.

Чтобы реализовать такой набор функций бота, параллельно с разработкой Cleverbots настроили сбор данных и сквозную интеграцию с системами бренда – так как бот находится в высоконагруженном контуре аффилированных компаний «Филип Моррис Интернэшнл» и взаимодействует с множеством их внутренних сервисов.

Одна из главных целей проекта – максимально автоматизировать общение с клиентами и снизить вовлечение операторов поддержки, повысив при этом уровень клиентского сервиса. Так, с одним из релизов Cleverbots усовершенствовали сценарий запроса статуса заказа, чтобы данные автоматически подтягивались из CRM бренда, а привязка устройств осуществлялась полностью автономно.

Кроме того, бот Марк умеет консультировать покупателей по моделям устройств и оформлять заказы – конверсия пользователей, зашедших в ветку выбора продукта, в покупку составляет 5%. Пользователь может полностью сформировать корзину: выбрать устройство, его цвет, комплектацию, указать способ оплаты и метод доставки.

Для удобства пользователя в бота интегрирован сторлокатор – возможность по геолокации определять ближайшие точки продаж и обслуживания. Координаты можно отправить в установленный на смартфоне геосервис и построить в нем маршрут до точки.

Для пользователей интерфейс бота выглядит максимально простым, но «под капотом» у него скрыты множество интеграций: чат с оператором, интеграционная шина, CRM, навигационные и другие сервисы. Бот разработан на платформе JAICP от Just AI.

Так как в боте сохраняется возможность связаться с оператором поддержки, для случаев, когда количество запросов будет превышать количество агентов поддержки, команда Cleverbots разработала кастомный алгоритм выстраивания очереди, которого изначально не было внутри платформы.

Илья Черняков

сооснователь, Cleverbots

Одно из главных преимуществ автоматизации поддержки – возможность собирать актуальную аналитику по запросам и поведению пользователей. Например, сейчас мы точно можем отследить, что самые популярные запросы: статус заказа, реферальная программа, устранение неполадок. Очень малая доля запросов – «Задать другой вопрос», который подразумевает подключение оператора. Наш бот перерос стадию «мостика» между клиентами и операторами и стал полноценным функциональным приложением внутри мессенджера.

3. Результаты сотрудничества

В месяц чат-бот обрабатывает до 150 тысяч обращений на всех площадках, всего им воспользовались более 1,8 млн совершеннолетних зарегистрированных пользователей.

Основным KPI для сервисного чат-бота является GCR (Goal Completion Rate) – достижение цели пользователя внутри сценария бота без переключения на оператора.

В декабре 2019 года доля звонков в службу поддержки составляла 89% против 11% обращений в текстовом формате. В течение года соотношение планомерно менялось, и в декабре 2020-го доля звонков достигла 49%, а обращений в текстовом формате увеличилась до 51%. Кроме того, чат-бот помог снизить AHT (Average Handle Time) на 40%.