Как ИИ-оператор Jivo решил три главные проблемы автоматизации: прозрачная статистика, самообучение, расширенный объем памяти

Многие компании не решаются внедрять ИИ в клиентский сервис по объективной причине: непонятно, насколько хорошо он на самом деле работает и какой результат приносит бизнесу. Без прозрачных цифр любые инвестиции выглядят рискованными, а обещания автоматизации остаются просто словами.

С ИИ-оператором Jivo этой неопределенности больше нет. В статье рассказываем, как мы решили три самые частые проблемы, с которыми сталкивается бизнес при использовании ИИ-ботов: непрозрачная оценка эффективности, отсутствие автоматического обучения и ограниченная память для данных о компании.

Понятные метрики и реальные цифры

Используя ИИ-оператора Jivo, вы можете оценить его эффективность в обновленном разделе «Статистика». Здесь можно увидеть, сколько часов он сэкономил вашим сотрудникам, насколько качественно отвечает, как быстро реагирует на запросы. Теперь у вас есть цифры, чтобы измерить реальные изменения от внедрения ИИ-технологий.

Вот что вы увидите в разделе:

• Доля автоматизации — сколько диалогов ИИ-оператор закрыл без участия человека. По умолчанию в блоке стоит цель 75% — по нашим исследованиями именно такой уровень можно считать зрелой автоматизацией.  
• Сэкономленное время — показывает общую длительность диалогов, закрытых без участия человека. Чем выше значение метрики, тем больше потенциальной нагрузки ИИ-оператор снял с команды.  
• Среднее время диалога и скорость ответов — показывает, как быстро отвечает ИИ-оператор по сравнению с живыми сотрудниками.  
• Качество сервиса — ИИ-оператор сам анализирует каждый диалог, завершенный без участия человека, и выставляет оценку от 0 до 5. Динамика этого показателя может помочь оценить изменения в базе знаний или настройках ИИ-оператора.  
• Качество решений — эта метрика оценивает итог общения с ИИ-оператором — получил ли клиент ответ на свой вопрос. Есть три варианта: «Полностью решено», «Частично решено» и «Не решено». Показатель позволяет понять, когда ИИ-оператор реально помогает пользователям, а когда просто формально завершает диалог.  
• Топ-5 причин эскалации — это список самых частых поводов, по которым ИИ-оператор передает диалог человеку. Здесь собраны реальные причины: от просьбы позвать человека и тем вне базы знаний до сложных вопросов, жалоб и недовольства. Анализируя этот список, вы видите слабые места автоматизации и точно знаете, что улучшить — например, добавить информацию в базу знаний или скорректировать настройки.  
• Динамика автоматизации — наглядный график, который показывает, как меняется соотношение диалогов, закрытых ИИ-оператором самостоятельно, и тех, что были переданы человеку. Рекомендуем оценивать этот показатель в комплексе с другими метриками: высокая доля автоматизации хороша только тогда, когда сопровождается высоким качеством решений и позитивным настроением клиентов. Именно совокупность этих данных дает объективную картину эффективности вашего ИИ-оператора.

Вы можете оценивать показатели за разные периоды: сегодня, вчера, последние 7 или 30 дней — и видеть динамику каждой метрики. Рядом с показателями — процент изменения относительно предыдущего периода, чтобы быстро заметить отклонения или оценить прогресс.

Еще не пробовали ИИ-оператора в действии? Тогда вам доступен бесплатный тест продукта в течение 14 дней

Автоматическое обучение на живых диалогах

Еще одна проблема ИИ-ботов — они не обучаются автоматически, а продолжают работать по одной и той же схеме, пока человек не дополнит базу знаний вручную. Их ответы остаются неполными или неточными, и сотрудникам приходится подключаться и решать элементарные вопросы снова и снова.

С последним обновлением ИИ-оператора Jivo все стало иначе. Теперь бот постоянно обучается на качественных ответах, которые менеджеры дают пользователям в чатах. После завершения диалога ИИ-оператор:

• сам находит полезную информацию в беседе;
• оформляет ее как вопрос-ответ;
• добавляет новые данные в базу знаний с пометкой «Создано ИИ».

Дубли и персональные данные удаляются автоматически, и в базе остается только ключевая информация. Так ИИ-оператор развивается с каждым днем и берет на себя все больше обращений. У менеджеров появляется время на действительно сложные и нестандартные задачи, а бизнесу не нужно расширять штат поддержки при увеличении числа клиентских сообщений.

При этом база остается прозрачной: вы в любой момент можете просмотреть сохраненные данные, отредактировать запись, удалить ее или отключить автогенерацию целиком. 

Посмотрим, как это работает на живом примере. Допустим, оператор подробно объясняет клиенту, как вернуть товар без чека. После закрытия чата ИИ-оператор обобщает этот диалог в пару «Вопрос-ответ» и добавляет ее в базу с пометкой «Cоздано ИИ».

В следующий раз похожий вопрос ИИ-оператор закроет без участия человека и менеджеры смогут не подключаться к решению этой проблемы.

Больше памяти для данных о компании

Ограниченная память ботов — одно из главных ограничений для компаний с большой базой знаний. Все важные данные просто не помещаются в доступный лимит, и часто приходится выбирать, какой файл загрузить, какой удалить, а какие объединить в один документ, чтобы они поместились в систему. В итоге ИИ-бот работает с урезанной информацией, а клиенты не получают полных ответов.

С ИИ-оператором Jivo эта проблема решена: мы расширили лимит с 5 до 20 файлов и предоставили в четыре раза больше места для данных о компании. Загружайте описания продуктов, регламенты работы, инструкции по использованию, актуальные цены, адреса офисов, политику конфиденциальности, условия использования, договоры, информацию об акциях, скидках и специальных предложениях. Все, что нужно для качественной консультации, теперь легко помещается в память ИИ-оператора.

У базы знаний появляется четкая структура, которой гораздо легче управлять: каждую тему можно хранить в отдельном файле и обновлять автономно, не затрагивая остальные данные.

Уже используете ИИ-оператора и хотите расширить лимит его памяти? Напишите нам в чат и менеджеры Jivo подключат опцию по запросу.