Как Фоксфорд в 5 раз увеличил скорость обработки заявки с помощью бота

Фоксфорд — онлайн‑школа для учащихся 1−11‑х классов, учителей и родителей. Занимает 4‑е место в рейтинге крупнейших компаний в сегменте детского образования. В Фоксфорде получает школьное образование 31 тысяча учеников. Кроме полной школьной программы, они могут заниматься на факультативных курсах по разным предметам и готовиться к экзаменам.

С помощью голосового помощника в отделе телемаркетинга Фоксфорд в 5 раз увеличил скорость обратных звонков клиентам и на 24% снизил стоимость обработки тикета, сохранив качество клиентского сервиса.

На онлайн‑курсах и индивидуальных занятиях с репетитором ученики Фоксфорда готовятся к ЕГЭ, ОГЭ, олимпиадам, изучают школьные предметы. Уроки ведут преподаватели МГУ, МФТИ, ВШЭ и других вузов. Для школьных учителей Фоксфорд проводит курсы повышения квалификации и профессиональной переподготовки, а для родителей — открытые уроки по воспитанию и развитию детей.

Сезонный бизнес Фоксфорда и основная активность его клиентов приходятся на конец лета — начало осени. Поэтому в августе и сентябре происходит массовый наём. ФОТ в этот период увеличивается минимум в 2 раза. Кроме того что растёт отдел телемаркетинга, расширяются отделы рекрутинга и обучения сотрудников.

Нужно было найти решение, которое сохранит уровень клиентского сервиса, время реакции на заявку от клиента и не раздует бюджет. Был необходим инструмент, который безошибочно определит, чего именно хочет клиент, и перенаправит его в нужный отдел. Для этого в Фоксфорде решили использовать голосового бота. Для реализации компания обратилась к Voximplant.

Voximplant — разработчик многофункциональной serverless‑платформы для создания и масштабирования коммуникационных приложений. Решения Voximplant автоматизируют связь бизнеса с конечными потребителями, улучшая клиентский опыт. Serverless‑архитектура позволяет разработчикам быстрее выводить продукт на рынок, избегая простоев и решая сложные задачи, в том числе с помощью Yandex Cloud. В течение года через решения Voximplant проходит больше миллиарда звонков.

Выбирая платформу для своего проекта, Фоксфорд ориентировался на уровень технологий, качество синтезируемой речи, возможность размечать голос и работать с эмоциями. Кроме этого, важными для компании плюсами Yandex Cloud стали широкая номенклатура сервисов, архитектура с тремя зонами доступности и адекватная поддержка.

У Фоксфорда большая линейка продуктов, поэтому отдел продаж сегментирован. Отдел телемаркетинга обрабатывает заявки в течение пяти минут после их создания, и основная задача — определить, какой именно продукт интересует клиента. Затем клиента передают в определённую группу продаж. При использовании бота требовалось сохранить время реакции на заявку и качество навигации в нужный отдел.

Проект создания бота состоял из четырёх этапов:

• подготовка и согласование технического задания;

• создание артефактов для разработки сценария;

• внутреннее и внешнее тестирование сценария;

• запуск.

Voximplant решал в проекте две задачи: создание бота на основе технологий потокового распознавания речи SpeechKit и настройка интеграции с amoCRM.

Начали с создания бота. Изучили записи звонков и скрипты отдела телемаркетинга, затем разработали сценарий общения клиентов с ботом. Подготовили датасет со словарями намерений клиентов. Сначала казалось, что самой сложной задачей для бота будет направить клиента в нужный отдел. Но бот легко справился с этим.

После создания бота перешли к интеграции с amoCRM. В первую очередь настроили метод, который позволяет получать информацию для инициирования компанией звонков. Из CRM поступает номер телефона, имя, местоположение, часовой пояс клиента и ещё ряд параметров, которые можно адаптировать под разные сценарии. Потом настроили запись информации о проведённых звонках и их статусах в CRM. В CRM робот передаёт статус, результат звонка и транскрипцию диалога. Затем провели внутреннее и внешнее тестирование и запустили пилотную часть.

После запуска пилота, который показал хороший результат, немного усовершенствовали словари в датасете и вышли в продакшн. Словари пополняли за счёт реальных разговоров, проверяя ложные распознавания и нераспознанные запросы. В пилотном проекте роботы работали только по одному сценарию — квалификация. По его результатам реализовали ещё пять сценариев: пролонгация, холодные звонки, горячие звонки, дополнительное образование, дополнительное образование (самозапись). Кроме сценариев, пилот и продуктив различались несущественно, и конверсия в целевое действие на этапах пилота и прода была практически релевантной. Time to market проекта — чуть более полутора месяцев.

В тестовом режиме роботу отдавали 15% всех заявок. Сейчас запросы для робота обогащаются, в перспективе он будет обрабатывать до 80% заявок.

Робот звонит в 5 раз быстрее оператора. После реализации пилотного проекта стоимость обработки одного тикета снизилась на 24%. После доработок эта стоимость ещё уменьшится.

Роботы следуют разным сценариям в зависимости от задач:

• Обрабатывают заявки по школьной программе. Проверяют заинтересованность пользователей и фиксируют статус в CRM. Если у клиента остались вопросы, его переводят на менеджеров.

• Весной пролонгируют договоры — обзванивают клиентов и уточняют, собираются ли они продлевать договор и нужна ли помощь с оформлением.

• Квалифицируют заявки — проводят первичный скрининг, распределяют лиды по тематикам и переадресовывают клиентов в нужную группу менеджеров.

• Обзванивают клиентов, которые самостоятельно записались на урок, и подтверждают заявку.

Если у клиентов возникают вопросы, то роботы переводят их на менеджеров или ставят пометку в CRM о том, что клиенту нужно перезвонить.

После выхода проекта в продакшн Фоксфорд совместно с Voximplant планирует обогащать словари для работы помощника и увеличить долю первоначального взаимодействия с клиентом через бота до 80%.