iПомощники: подробнее о помощниках
- Помощник классификации обращений
- Готовая модель классификации писем
- Помощник ответов по базе знаний
- Помощник прогноза конверсии
- В заключение
Общее описание технологии и инструкция по подключению находится в статье iПомощники: просто о сложном.
Помощник классификации обращений
Первый из умных помощников 1C:CRM предназначен для классификации входящих электронных писем. Его работа тесно связана с возможностями нового учетного блока «Поддержка» 1C:CRM — без включения блока «Поддержка» он не работает.
Все дело в том, что назначение этого помощника — классифицировать входящую электронную почту компании, помогая в ее разборе и регистрации обращений разных типов. Выше мы рассматривали пример компании занимающейся продажей и сервисным сопровождением техники. В такую компанию могут поступать в общем и целом письма, касающиеся вопросов приобретения товаров, касающиеся сопровождения, и всевозможные другие письма.
Функциональность 1C:CRM позволяет создавать из входящих писем документы «Интерес» и тем самым запускать и вести процесс сделки с клиентом. Функциональность модуля «Поддержка» позволяет создавать также и обращения других типов — например «Консультация», «Заявка на доставку», «Жалоба», и т. д.
Каждый тип обращения, помимо того, что он должен быть обработан особым образом, вероятнее всего, имеет свои, неповторимые особенности того, как такое обращение сформулировано. Человек, прочитав такое письмо, сразу поймет, чего именно хочет его автор. И зарегистрирует либо «Интерес», либо обращение другого типа.
Автоматизировать такую операцию можно только с помощью технологий искусственного интеллекта. Помощник классификации писем обучается на имеющихся в базе примерах обращений, и сможет распознавать, что именно пришло, экономя время оператора.
Подсказка помощника в форме мастера регистрации обращения из входящего письма:
Если в мастере регистрации обращения нет совета помощника, это может говорить о двух вещах:
- Либо помощник совсем не уверен в своем прогнозе (порог уверенности устанавливается в настройках помощника).
- Либо сервер машинного обучения по какой-то причине не работает.
В каждом из этих случаев остается возможность принять обращение вручную.
Также существует возможность создать правило обработки входящей почты, и тогда программа по прогнозу помощника будет регистрировать интерес или обращение в поддержку автоматически.
Готовая модель классификации писем
Поскольку не всегда есть возможность собрать необходимое количество данных для обучения модели, мы предусмотрели возможность использования предобученной модели. После установки включается именно она, но всегда можно переключить ее на свою в настройках.
Однако, эта модель обучена на данных писем «1С-Рарус», и поэтому окажется полезной только тем, кому пишут на похожие темы и похожим образом — то есть, фирмам-франчайзи «1С», ведущим продажу и сопровождение решений на платформе «1С:Предприятие». Она не содержит никаких персональных или коммерческих данных, но способна учитывать внутренние закономерности текстов переписки по своей тематике.
Входящие письма модель классифицирует на три метки: «Интерес» (deal), «Консультация» (request), «Жалоба» (claim). Точность модели составляет 94%. Это означает, что она верно определяет категорию наших писем в среднем в 94% случаев.
Мы приглашаем к сотрудничеству всех, кто заинтересован в создании готовых моделей для других предметных областей. Модель, обученная на ваших данных, не будет содержать самих данных — только их внутренние закономерности в обобщенной математической форме. Чтобы узнать подробности, напишите нам на crm@rarus.ru.
Помощник ответов по базе знаний
Второй помощник 1C:CRM упрощает работу с готовыми ответами клиентам. Принцип его работы тот же, что и у предыдущего, только на этот раз классифицируется наполнение базы знаний. Каждая статья базы знаний содержит в себе текст вопроса, на который она отвечает, и, собственно, формулировку ответа, который мы можем отправить клиенту.
Помощник, видя текст письма, сможет определить, насколько он похож на текст вопроса из какой-либо статьи базы знаний, и предложить сразу отправить ответ клиенту. Разумеется, если сформулированный в письме вопрос очень похож на вопрос из статьи базы знаний.
Этот помощник работает в случае, если в программе включено использование базы знаний. Тогда, при ответе на письмо клиента, например по вопросу создания в программе шаблонов документов, в форме нового исходящего письма может появиться совет.
Помощник прогноза конверсии
Третий помощник позволяет в процессе работы со сделкой увидеть, как изменяется вероятность конверсии. Он обучается на данных документов «Интерес», и учитывает их характерные особенности. В итоге, каждая сделка либо успешна, либо нет, и это служит источником для классификации сделок.
В процессе работы со сделкой менеджер по продажам совершает различные действия — планирует и завершает взаимодействия, выполняет задачи, ведет переписку, выставляет коммерческие предложения и счета. В любой момент менеджер может проконтролировать, насколько его текущий прогресс в работе со сделкой делает ее похожим на среднюю успешную сделку компании.
Выглядит это так:
Здесь помощник определил, что сделка в ее текущем состоянии похожа на успешную на 52%. Можно сохранить эту вероятность для сравнения. Если имеются ранее сохраненные данные, помощник покажет и динамику — увеличилась ли вероятность конверсии или уменьшилась, либо осталась такой же:
Мы осознаем, что к успешной (и неудачной) сделке могут вести множество путей, и далеко не все их особенности можно формализовать в программе — поэтому этот помощник просто показывает свой прогноз конверсии, ни на что не намекая. Поскольку основное назначение 1C:CRM — автоматизация продаж, в дальнейшем мы планируем создание полноценного помощника, который бы на материале предыдущих успешных сделок рекомендовал менеджеру конкретные действия, повышающие шанс успеха сделки.
В заключение
Искусственный интеллект для бизнеса начинает завоевывать мир 1С. Мы считаем, что возможности этих технологий способны очень хорошо дополнить традиционные «алгоритмические» технологии автоматизации за счет своей нечеткой, похожей на человеческую, логики.
Поскольку любая автоматизация бизнеса — это, прежде всего, автоматизация большого количества рутины, в наших силах сделать, чтобы рутины стало несколько меньше. Именно в этом и состоит назначение «умных помощников». Мы сами применяем их на линии технической поддержки продуктов линейки 1С:CRM, и надеемся, что они окажутся полезными и вам 🙂