Томаш Тунгуз, партнер в венчурной компании Redpoint, в своем блоге рассказывает о том, как впервые столкнулся с клиентской поддержкой будущего, где робот общается даже лучше человека.
Несколько недель назад, когда Томаш был на встрече, он получил входящий звонок от American Express. Синтезированный голос представился и сообщил, что его беспокоит департамент фрод-контроля, после чего поинтересовался, есть ли у Томаша Bluetooth-гарнитура или наушники, которые он может использовать с телефоном. Получив положительный ответ, автоинформатор предложил подключить их и сообщить о готовности.
После подключения гарнитуры робот спросил, может ли он прислать интернет-ссылку через SMS. После того как Тунгуз согласился, получил сообщение и перешел по ссылке, браузер смартфона открыл страницу American Express, а автоинформатор предложил ввести логин и пароль. Когда Томаш зарегистрировался в системе, звонивший ему робот сообщил, что департамент фрод-контроля распознал две последние транзакции по его карте (они как раз были выведены на экран смартфона) как потенциально подозрительные и просит их рассмотреть, согласиться с ними или отказаться от них.
Робот на другой стороне звонка был полностью в курсе, на каком экране сейчас находится пользователь
После того как Томаш кликнул по одной из транзакций, автоинформатор начал зачитывать основные ее параметры — дату и наименование продавца. Томаш отметил эту транзакцию как достоверную, после чего ему было предложено перейти к следующей. После того как обе транзакции были признаны легитимными, робот вежливо попрощался и отключился.
Чем же этот пользовательский опыт отличается от обычного взаимодействия со службой поддержки? Во-первых, тем, что робот на другой стороне звонка был полностью в курсе, на каком экране сейчас находится пользователь, направлял и подводил его к нужным действиям, полностью понимая текущий пользовательский контекст. Сравните это с типичными фразами техподдержки «Назовите, пожалуйста, номер вашего счета», «Назовите ваш пароль», «Пожалуйста, опишите вашу проблему» и, наконец, на вершине всего — «Боюсь, я не до конца понимаю, о чем вы спрашиваете».
Во-вторых, система предоставила пользователю достаточно информации для принятия решения. Если бы фрод-департамент ограничился просто телефонным звонком без открытия страницы в браузере, то пользователю пришлось бы ждать, пока автоинформатор перескажет все данные о транзакциях, а так все взаимодействие заняло менее двух минут.
В-третьих, понимание ситуации ускоряет то, что кто-то эту ситуацию описывает. Если бы клиент просто получил от American Express электронное письмо со ссылкой на нужную страницу и описывающим ситуацию текстом, он мог бы справиться, возможно, не хуже. Однако то, что кто-то провел его по всем этапам решения вопроса, дало Томашу ощущение того, что компания заботится о его интересах — пусть этим «партнером» в решении вопроса и был всего лишь робот.
Системе априори известна цель взаимодействия с пользователем, и автоинформатор направляет клиента к этой цели
Конечно, подобная система лучше всего работает при исходящих вызовах, когда предсказуем контекст ответов пользователя и вряд ли возникнут какие-то случайные вопросы, которые могут поставить машину в тупик. Кроме этого системе априори известна цель взаимодействия с пользователем, и автоинформатор направляет клиента к этой цели.
Входящие вызовы в пользовательскую поддержку — это гораздо более сложная техническая проблема, так как у платформы будет намного меньше знаний о причине вызова. Тунгуз считает, что и в этом случае реализация возможна, если найдется способ передавать пользовательский контекст с тем, чтобы автоинформатор провел клиента по шагам, необходимым для решения проблемы. В любом случае, утверждает Тунгуз, будущее — за мультиканальными платформами поддержки, обеспечивающими одновременно и голосовую связь, и работу с приложением.
