Использование GPT-бота в чатах с клиентами

Недавно изучала лайфхаки при ответах клиентам в чатах и посмотрела очень классный вебинар про практическое использование GPT-бота в клиентском сервисе. Несу вам оттуда тезисы, а ссылку на видео с вебинаром, как обычно, привожу в конце статьи 😍

Сначала коротко про ситуацию, детали по GPT-боту и промпты, потом про метрики и результаты 👇 Сам кейс под NDA, поэтому в вебинаре раскрыли только часть статистики.

Вводные данные:

• Тематика клиентских чатов: путешествия (помощь с покупками-возвратами билетов и туров, оформление животных на рейс, пр.)
• Цель внедрения бота: максимальная автоматизация ответов первой линии поддержки с помощью GPT
• Сроки: сентябрь-декабрь 2023 на MVP и запуск в продакшн, фокус был на том, чтобы проверить взлетит или нет
• Сложности:
  - Не было базы знаний как таковой, поэтому знания для обучения бота собирали отовсюду по кусочкам.
  - Саппорт при работе с клиентом и поиске нужной информации открывает до 10 окон в браузере.

Детали про GPT-бота:

• Бот использует данные из внутренней саппортовской базы знаний (которую как раз сделали 💪)
• Ещё бот знает данные клиента и тариф, и уже с их учётом консультирует клиента (то есть не пишет “если тариф такой — делайте вот это, а если тариф сякой — вот то”, а пишет сразу действия для конкретного тарифа).
• Если бот не знает ответа, то он переключает клиента в общую очередь на оператора, предварительно проинформировав клиента по срокам ответа.
  Задача бота перед тем, как позвать оператора — максимально собрать всю информацию и сориентировать клиента по возможным сценариям.
• Технически бот может отвечать в чате мгновенно, но в него зашили задержку при ответе, так как клиент может ещё в этот момент что-то дописывать.
• Если клиент чуть позже прислал новую информацию плюс изначальной проблеме, то эта информация анализируется ещё раз вместе с изначальным запросом (бот смотрит на всю проблему в целом ещё раз, но уже с учётом новых вводных).
• Попутно словили проблему, что бот подстраивался под клиентов и старался их приветствовать в той манере, в какой они ему писали 😅 Это поправили.

2 лайфхака с промптами 🔥

1. Изначальная проблема: если в базе знаний не было информации по какому-то вопросу, то GPT сочинял ответ “от себя” .
   Решение: GPT перед ответом проверяет, достаточно ли у него знаний, чтобы ответить на вопрос клиента. Если недостаточно — информацию не выдаёт.
2. Изначальная проблема: GPT отвечал на вопросы про всё на свете.
   Решение: в промте прописали, по каким тематикам бот отвечает, а ещё что GPT — саппорт, и чётко обозначили задачи (в том числе, что такое быть саппортом, это важно).

Результаты и достижения в целом:

• поддержка (операторы, бот) отвечают на все сообщения чате каждый день с 9 до 21
• 25% тикетов GPT решает за одно сообщение без какой-либо помощи оператора

Результаты и достижения по каждой метрике:

First response time
Скорость ответа на первое сообщение: 2 минуты

Contact Rate
В каком объёме от общего числа обращений задействован GPT: 56%

Производительность
По сравнению с человеком GPT обрабатывает в 3.5 раза больше заявок в день.

Escalation rate
Какой % обращений GPT передаёт на человека: 55%.
При этом:

• % эскалации зависит от тематики обращения и варьируется от 16% до 62%. Если нужны дополнительные действия (например, отправить документ в чат), то приходится звать оператора
• до передачи чата оператору GPT ведёт базовую переписку с клиентом, собирает всю информацию, какую можно, отвечает на всё, на что может ответить, и только потом передаёт оператору. (это я к тому, что чат оператору передаётся не сразу 👍)

One touch resolution
Сколько обращений GPT решает за 1 итерацию: 25%

Two touch resolution
Сколько обращений GPT решает за 2 итерации: 21%
(это ситуация, когда надо сначала что-то доуточнить у клиента, а потом уже ответить на его вопрос)

Internal Quality Score
Внутренний показатель качества: 83%

Для него проверяется:
✔ понимание проблемы
✔ знание матчасти
✔ структура диалога (что бот не завершает диалог сам, если нужно ещё разговаривать с клиентом, плюс эмоциональная окраска сообщений, плюс правильное приветствие)
✔ качество формулировок (что нет странных фраз вроде “спасибо за предоставленную информацию”)

Планы на будущее:

• Повысить качество ответов GPT по всем критериям, описанным выше
• Снижать число чатов, которые GPT передаёт операторам
• Использовать GPT в других каналах связи (соцсети, почта)
• Полностью закрыть с помощью GPT нишу самых срочных клиентских проблем (“рейс через час, билета нет”)

Полезные статьи в тему 🔥

• Боты и автоматизация в техподдержке
• Как общаться с клиентами в чате
• Опросники для оценки качества технической поддержки
• Даём ChatGPT тестовое задание на должность инженера техподдержки
• Как повысить лояльность клиентов (часть 1: метрики)
• Как повысить лояльность клиентов (часть 2: причины плохого сервиса)

Ссылка на видео: