Павел Бондарчук, руководитель группы продаж в NanoTech42, поделился с блогом Нетологии кейсом, как с помощью чат-бота добиться ответов на 70% вопросов пользователей, потерять несколько процентов конверсии, а затем вернуть конверсию и повысить число ответов до 90%.

Мы работали с сервисом VKpic, который позволяет скачивать фотоальбомы ВКонтакте или переносить их из одного аккаунта в другой. Зарабатывает сервис только на профессионалах — тех, кому всерьез нужно «переваливать» с места на место сотни тысяч фотографий: SMM-специалистах, администраторах сообществ, продвинутых пользователях соцсети.

Программа обучения: «Создание продукта: аналитика, разработка, продвижение»

Обычные юзеры пользуются бесплатной функциональностью VKpic. Они и задают большинство вопросов о сервисе: «А можно перенести фото с комментариями? А можно перенести альбомы в Одноклассники? А как скачать альбом на iPhone? Сколько стоит?» Сначала на все вопросы пользователей отвечал сам основатель VKpic. Когда дела пошли в гору, пользователей стало больше и вопросов тоже — до 60 в день, сутки напролет. Взяли менеджера поддержки, но вскоре перестал справляться и он. Чтобы не раздувать штат, в VKpic решили автоматизировать работу с вопросами.

У VKpic 100 000 пользователей и всего один специалист поддержки

Для этого выбрали наше готовое решение: самообучающийся чат-бот NanoTech42 плюс база знаний. Бота мы подключили к сайту в тот же день, как начали сотрудничать. Еще через два дня вместе с командой VKpic сделали первый вариант базы знаний.

Через месяц после запуска чат-бот, использующий базу знаний, начал отвечать на 90% вопросов пользователей. Пока его запускали, пришлось серьезно задуматься о конверсии и создать «продающую» базу знаний.

Расскажу подробнее об этапах внедрения чат-бота.

Снимаем однотипные вопросы

Большинство вопросов к поддержке однотипные: «Как скачать фото с описанием?», «Это бесплатно?» и подобные. Ответы уже были на сайте, но многие люди сразу писали в онлайн-чат оператору. Поэтому цель автоматизации поставили так: «перехватывать» шаблонные вопросы и разгрузить оператора.

Мы заменили обычный чат на виджет NanoTech42. В нем три компонента.

База знаний — статьи, которые отвечают на самые частые вопросы пользователей. В конце мы расскажем, как быстрее написать базу.
Самообучающийся чат-бот (нейросеть) — анализирует вопрос пользователя и отправляет его на нужную статью базы знаний. Потом следит, помогла статья или нет, и корректирует свои ответы на следующие подобные вопросы.
Блок аналитики — предоставляет сводку о поступающих вопросах, полезности статей и действиях пользователей.

Оператор стал получать на 70% меньше запросов, но нам это не понравилось — потенциальные лиды уходили

В первую же неделю работы связка «чат-бот + база знаний» сняла с оператора примерно 70% запросов. Если раньше ему приходилось лично отвечать в среднем на 40–60 обращений в день, то теперь — не более чем на 15–20.

Когда бота спрашивают про «комменты» и прочие «написал под фото», он предлагает статью из базы знаний о комментариях к фотографиям. Кстати, слову «комменты» бота никто не учил — сам научился от юзеров.

Про комментарии и описание фото спросили трижды за 20 минут. Раньше оператору пришлось бы каждый раз отвечать в ручном режиме.

А дальше получилось неожиданно.

Разгруженный оператор пересмотрел свои «дочатботовские» логи и сделал вывод, что VKpic стал еженедельно терять по несколько лидов, которых можно было бы конвертировать в клиентов. Оказалось, что раньше часть лидов удавалось «захватить» на этапе чата с оператором: начали с вопроса, пообщались, закончили платежом. По логам было видно, что конверсии чаще случались, когда пользователь много расспрашивал оператора о ценах, бонусах и бесплатных возможностях.

Нам надо было решить, как не терять время на шаблонную переписку и все же не упускать тех, кто мог бы стать клиентом.

Добавляем конвертирующие элементы

Мы предложили VKpic доработать базу знаний и бота и получили карт-бланш. Вот что мы сделали:

выбрали статьи, близкие к коммерческим запросам (всё про тарифы, оплату, скидки и массовую обработку файлов);
включили в них «конверсионные кнопки» — про покупку, тарификацию и так далее;
добавили правило: если клиент проявляет повышенный интерес и задает третий вопрос подряд, у него появляется кнопка «Связаться с оператором».

В итоге появились переходы из чата и со страниц базы на регистрацию и оплату — что и требовалось сделать.

«Кнопки конверсии» видны и в быстрых ответах бота

В отличие от человека, бот отвечает на вопросы мгновенно и 24/7, но не справляется в нестандартных ситуациях. Кроме того, кому-то важно общаться именно с человеком.

Поэтому, если бот VKpic не может связать вопрос ни с одной статьей базы знаний, он направляет пользователя на страницу «Контакты». Там указаны телефон, почта и VK-профиль основателя сервиса. Опыт показал, что лично к нему обращаются те, кому действительно нужно обсудить что-то важное. А вот любители поболтать с ботом и «нечитатели» имеющейся информации, как правило, дальше сайта не идут.

Подсказываем, как сохранить пользователей

Блок аналитики NanoTech42 отслеживает много показателей, но самый полезный — запросы боту, поступившие с конкретной страницы.

Обычные метрики сайта могут показать, на какой странице люди дольше сидят и с какой чаще уходят. А виджет знает, о чем люди спрашивали перед уходом. Например, мы показали команде VKpic, что многие пользователи iOS не умеют открывать zip-архивы. Альбомы скачиваются из VK именно в zip, и люди часто покидали сайт после вопроса «Как скачать на iPhone». Проблему решили: в ответ на этот вопрос бот просто предлагает инструкцию из трех строчек.

Теперь мы не теряем iOS-пользователей

Делаем базу знаний проще и быстрее

Знаете, какое звено в связке «чат-бот + аналитика + база знаний» самое проблемное? Не поверите, но это сама база знаний!

Самообучающийся чат-бот добавляется на сайт за 10–15 минут. Аналитика включается автоматически. А вот статьи надо писать, и на это всегда жаль времени. Но писать надо:

поддержка уже написанной базы занимает 0,15–0,2 «ставки» одного сотрудника;
связка «чат-бот + база знаний» экономит более 50% времени каждому, кто работает с вопросами клиентов.

Первую версию базы можно сделать «на коленке». Чтобы разгрузить ребят из VKpic, мы взяли тексты, которые уже были на их сайте и во внутренних инструкциях, структурировали (разделили на отдельные статьи, озаглавили) и опубликовали. Да, сыро, но уже работает.

Виджет с первой минуты после включения фиксирует, о чем спрашивают пользователи, какие статьи им полезны, а какие нет. Эта статистика подсказывает, какие статьи надо дописать, а какие подправить. Возможно, темы, которые вы считали важными, не интересуют клиентов — такие статьи писать не надо. Взамен может проявиться другой популярный вопрос. Например, VKpic пришлось дописать статью «Можно ли перенести альбомы в Одноклассники?» — это очень частый вопрос.

Как часто смотреть статистику и корректировать базу знаний, зависит от посещаемости сайта. На популярном интернет-магазине с 30 000 «уников» в сутки — раз в 2-3 дня, на VKpic.ru — можно раз в неделю. Приоритет при правке у тех статей, которые влияют на конверсию в покупателей.

Кстати, база знаний с чат-ботом помогают не только пользователям, но и оператору.

Если клиенты дошли до чата с оператором, бот запоминает, что он ответил на каждый вопрос. Когда оператору снова придет похожий вопрос, бот предложит что-то из предыдущих ответов. Оператор может выбрать подходящий ответ в один клик, а не печатать с нуля. Чем чаще бот угадывает (дает ответы, которые принимает оператор), тем точнее его подсказки.

К чему мы пришли за месяц наблюдений

Сейчас бот закрывает 90% вопросов. Нагрузка на менеджера поддержки снизилась, и у него появилось время на более важные задачи: проработку лидов и активные продажи (например, администраторам и владельцам крупных сообществ). Эти действия приносят деньги, в отличие от переписки по шаблонным вопросам.

Пользователям тоже стало удобнее. Бота не нужно ждать, он мгновенно отвечает 24/7. Кроме того, он подсказывает ответы: как только человек начинает вводить вопрос — можно одним кликом выбрать нужный, не допечатывая фразу. Сейчас бот правильно предсказывает 22% вопросов, но по мере обучения этот показатель растет.

Читать ещё: «Кейс: как автоматизация маркетинга на сайте застройщика повысила конверсию в лида на 78%»

Заводите чат-бота? Не забудьте:

…внедрив чат-бота, пересмотреть статистику «до» и «после». Не надо ли что-то донастроить?
…что статьи в базе знаний могут и должны работать на конверсию. Как минимум, добавьте в них «конверсионные» кнопки.
…что аналитика вопросов к чат-боту поможет повысить конверсию сайта.
…«слепить» первую версию базы знаний из имеющихся текстов, потом доработать по данным аналитики. Будет гораздо эффективнее, чем пытаться сделать сразу идеально.

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации.