92

Голосовой бот для обзвона клиентов

Октябрь, 2020 год.

Голосовой робот для валидации кредитных заявок в CarMoney.

alt

Какую проблему решали

В 2020 году в компанию ежемесячно поступало 3,5 млн заявок от лидогенераторов. Для обзвона лидов компания использовала IVR-автоинформатор, взаимодействие с которым сводилось к нажатию клавиш в тоновом режиме.

Контактность базы в результате обзвона автоинформатором низкая – клиенты завершали разговор, не соглашаясь на диалог с оператором.
Односторонняя коммуникация и невозможность вести полноценный диалог не позволяла точно квалифицировать лид, определять причины отказа от коммуникации и оценивать эффективность маркетинговых каналов.
Решение проблемы
Для обзвона лидов компания внедрила голосового бота, созданного на платформе Naumen Erudite с использованием технологий искусственного интеллекта.
Робот Марина обзванивает клиентов, оставивших заявку на кредит. В ходе естественного диалога уточняет актуальность заявки, задает вопросы о наличии собственности и сумме кредитования.

В случае интереса и соответствия собеседника требованиям компании звонок бесшовно переводится на оператора, который детально рассказывает об условиях кредитования и помогает оформить кредит.
Применяемые технологии

В архитектуру решения входят: 
  • Диалоговая платформа Naumen Erudite, которая включает веб-интерфейс, модуль приложения, модуль машинного обучения и модуль долгосрочного хранения данных. 
  • Сервис распознавания речи (ASR).
  • Коммуникационная платформа Naumen Contact Center для обзвона клиентов, трансфера звонка на оператора и дальнейшего обслуживания вызовов. 

Для обработки естественного языка используются токенизация по словам, лемматизация и стемминг, фильтрация стоп-слов, мешок слов, tf-idf, иерархическая кластеризация, классификация текста с CNN/DNN алгоритмами, регулярные выражения.

В обучении моделей использовались:
  • порядка 3 тыс. исторических записей телефонных звонков операторов, предлагающих кредит;
  • готовые датасеты для обучения бота работе с типами данных, которые встречаются в бизнес-процессах разных заказчиков.

Бизнес-процесс

До проекта:

  • IVR автоинформатор для работы с заявками от лидогенераторов.
  • 0,1-0,4% заявителей соглашаются продолжить диалог с оператором.
  • Нет аналитики по результатам обзвонов и эффективности каналов коммуникаций.

После проекта:

  • 1 млн лидов в месяц обзванивает голосовой бот, «отсеивая» нецелевой трафик.
  • 1,3% лидов соглашаются на диалог.
  • Только актуальные профильные запросы идут в работу операторам.
  • Бесшовный перевод звонка на оператора.
  • Аналитика по клиентам и лидогенераторам.

Результаты

Команда CarMoney

Татьяна Грикинис
Менеджер проекта
Сергей Сушко
Руководитель отдела системного администрирования
Анна Федина
Директор по продукту
Лев Шушпанов
Руководитель управления инфраструктуры и техподдержки ДИТ

Команда Naumen

Мария Ветошкина
Руководитель центра внедрения
Татьяна Гаврилова
Менеджер по продажам