Ural Airlines
Ural Airlines

«Уральские авиалинии»: бот обрабатывает до 63% обращений

Все обращения клиентов авиаперевозчик «Уральские авиалинии» принимал через колл-центр. Чат-платформа Flomni позволила компании оптимизировать работу и повысить качество клиентского сервиса

Результаты

Каждый месяц до 63% обращений клиентов обрабатываются автоматически, без перевода на живого оператора
Умный бот усиливает чат-бота на 28% за счет модуля распознавания произвольного текста
На 25% сократились затраты на обслуживание звонков

О клиенте

Компания «Уральские авиалинии» занимается внутренними и международными пассажирскими перевозками с 1993 года. Услугами компании пользуются 9 миллионов пассажиров. Входит в топ крупнейших авиаперевозчиков в России.

Исходная ситуация

Поддержка пассажиров осуществлялась только по звонку на горячую линию. Обслуживание звонков обходилось дорого, а пользователям не нравилось: многие не любят звонить и предпочитают текстовое общение, а иногда звонить еще и неудобно — например, если пассажир в роуминге.

Задача

Внедрить текстовые каналы обработки обращений и автоматизировать работу с ними.

Решение

Омниканальная платформа с интеллектуальными ботами

Чтобы выстроить единую систему коммуникации с клиентом, в компанию внедрили несколько продуктов Flomni.

Проект реализован под ключ с минимальным участием со стороны заказчика.

  1. На сайте подключили виджет онлайн-чата и через SDK интегрировали чат в мобильное приложение «Уральских авиалиний».
  2. Виджет на сайте включал в себя не только онлайн-чат, но и ссылки на мессенджеры, в которые пассажир может написать в компанию. В качестве мессенджеров выбрали наиболее популярные — WhatsApp, Telegram и ВКонтакте.
  3. Ко всем чатам подключили чат-ботов и Умных ботов. Это значит, что куда бы пользователь не написал — в онлайн-чат или в мессенджер — ему сначала ответит бот. Такой формат обработки обращений автоматизирует большую часть ответов.
  4. Подключили чат-платформу «Диалоги», в которую стекаются обращения из всех каналов связи. Операторы теперь работают в едином интерфейсе и могут в порядке очереди отвечать на все сообщения, которые чат-бот перевел на специалиста.

Быстро развернули чат-бот на сайте и в мобильном приложении. Очень нравится подход всех, кто работает на нашем проекте. Всегда получаем на наши запросы быстрые, квалифицированные ответы от профессионалов, реальные действенные рекомендации, а не отписки.


Юлия Шибина

Начальник отдела маркетинга ОАО АК «Уральские авиалинии»

Как разрабатывали ботов

Чтобы внедрить ботов в любой проект нужно сделать несколько важных шагов. Расскажем о них на примере Уральских авиалиний

  1. Выделили наиболее частотные тематики обращений. Боты должны автоматизировать именно их.
    Такая работа была проведена специалистами Flomni совместно со специалистом клиентской службы «Уральских авиалиний». Всего выделили 14 тематик: статус рейса, возврат билета, обмен билета и др.
  2. Изучили сценарии обработки обращений.
    Бот должен обрабатывать обращения аналогично тому, как это делал бы оператор контакт-центра. Для этого изучили скрипты, по которым работают операторы контакт-центра.
  3. Реализовали эти сценарии в логике чат-бота.
    Специалисты Flomni выстроили логику вопросов-ответов и по составленному ТЗ написали тексты для чат-бота. К примеру, пассажиры часто хотят внести изменения в купленный билет. Оператор запросил бы при таком обращении информацию о билете и предоставил все возможные варианты решения проблемы. Все те же самые вопросы задает и бот, реагируя на выбранные пассажиром варианты ответов.
  4. imageMeta.blog/content-ural-1
    Так работает кнопочный бот после выстраивания логики вопросов-ответов
  5. В случае с кнопочными ботами этого было бы достаточно. Но если компания, как это было с «Уральскими авиалиниями», хочет, чтобы пассажиры могли не выбирать варианты, а сразу написать вопрос, нужно подключать нейросетевого бота. Такому боту нужен материал для обучения.
  6. Обучили нейросеть, чтобы бот распознавал произвольный текст.
    По каждой из выделенных тематик нужно отобрали по 50 и более примеров обращений. Из них выделили разные варианты формулировок одного и того же вопроса, чтобы бот мог понимать их все. По итогам пилотного запуска стало понятно, что предложенное решение хорошо работает с точки зрения клиентского опыта. Нейросетевые боты обрабатывают обращения корректно и разгружают операторов колл-центра.

Удобная работа для операторов контакт-центра

Сейчас вся работа с текстовыми обращениями происходит в единой чат-платформе «Диалоги». Туда стекаются обращения клиентов из всех каналов. На первом уровне обработка всех обращений происходит автоматически. При этом специалисты «Уральских авиалиний» могут при желании посмотреть обращения, обработанные ботом.

Если бот не справился или пассажир захотел общаться с живым человеком, происходит перевод диалога на нужного сотрудника. Оператор сразу видит всю историю общения клиента с ботом. Можно не задавать уточняющие вопросы, а сразу переходить к сути и отвечать на вопрос пассажира. Оператор отвечает внутри платформы «Диалоги», а ответ переадресуется на тот канал, из которого написал клиент — например, во «ВКонтакте» или мессенджер.

imageMeta.blog/content-ural-2
Так обращения клиентов отображаются в чат-платформе «Диалоги»

Если это не первое обращение клиента в компанию, оператор это увидит. История обращений отобразится в диалоговом окне. Более того, если клиент написал сначала во «ВКонтакте», а через какое-то время — в Telegram, то эти обращения определятся как обращения одного человека, склеятся в единый диалог и будут обслуживаться вместе. Не произойдет ситуации, при которой эти два вопроса из двух каналов будут распределены на разных сотрудников контакт-центра.

У клиента остается возможность выбрать чат с живым оператором — его переведут на нужного сотрудника после нескольких уточняющих вопросов.

imageMeta.blog/content-ural-3
Пассажир может выбрать удобный канал связи, задать вопрос в свободной форме или переключиться на чат с оператором

Расширение возможностей бота

Оно происходит в двух направлениях.

  • Нейросетевой бот совершенствует распознавание текста по тематикам, которые уже были внедрены. Аккаунт-менеджер Flomni, сопровождающий проект, регулярно анализирует список обращений, которые не были обработаны AI-ботом в автоматическом режиме. Затем для каждого такого обращения определяется его соответствие той или иной тематике, и новая формулировка добавляется в систему. Столкнувшись с такой формулировкой в следующий раз, бот сможет справиться самостоятельно.
  • Добавляются новые тематики для обслуживания ботом по пожеланиям со стороны «Уральских авиалиний». Когда AI-бот сталкивается с подобными обращениями, он определяет тематику самостоятельно и обслуживает ее согласно заданному алгоритму.

Расширение возможностей бота

Убедившись в эффективности чатбот-платформы, «Уральские авиалинии» намерены расширять ее возможности в будущем.

  1. Подключить работу с исходящими уведомлениями.
    После этого клиентам в мессенджер могут поступать нужные уведомления о статусе рейсов. Через эти уведомления клиент сможет управлять бронированием. Например, дозаказать питание или выбрать место.
  2. Интегрировать платформу Flomni с CRM-системой «Уральских авиалиний».
    Тогда по номеру мобильного телефона клиента компания сможет сразу понимать, каким рейсом он летит и с чем связан его вопрос. Это ускоряет обслуживание и делает его более качественным. Аналогичные интеграции с CRM уже отлично показывают себя на других проектах Flomni.

Постепенное расширение возможностей ботов, как в этом случае, позволяет быстро автоматизировать наиболее важные процессы. Решения о дальнейшем развитии проекта нужно принимать на основе реальных результатов, а не просто прогнозов.

Получите бесплатную консультацию

Наши специалисты ответят на все вопросы
и помогут подобрать решение

decor left
decor left
Phone
Нажимая кнопку «Отправить», Вы принимаете условия обработки персональных данных
decor left
decor left