Эмоциональный робот: как российский стартап меняет индустрию клиентских коммуникаций
Основатели проекта Neuro.net создали голосового робота, почти не отличимого от реального собеседника. Решение уже используют «МегаФон», «Билайн», Lamoda и другие крупные российские компании. Всего 1% их клиентов догадываются, что общаются с нейросетью.
«Работа традиционного кол-центра поразила меня еще в конце 2000-х годов, когда я пришел на должность менеджера по продукту в компанию Tele2 и в рамках обязательной программы поехал знакомиться со всеми подразделениями, — рассказывает Александр Кузнецов (на фото), сооснователь Neuro. net. — Длинными рядами там стояли огромные столы, за которыми сидели операторы. Параллельно с разговорами по телефону они занимались своими делами: писали СМС-сообщения, что-то читали. Все они разговаривали с клиентами, как роботы — монотонными фразами по заранее выученному скрипту».
Хорошо бы заменить операторов кол-центра системой, которая будет точно так же звонить клиентам и разговаривать с ними по сценарию, подумал тогда Кузнецов. Идея переросла в бизнес только в 2017 году. «Тогда мой приятель Николай Кравчук, переехавший в США, поделился со мной впечатлениями о том, что там компании не отправляют клиентам рекламные СМС-сообщения, а звонят, причем значительная часть этих звонков уже роботизирована», — вспоминает Кузнецов.
Голосовые роботы и в США, и в России действительно не были редкостью. Однако общение с ними трудно было назвать полноценным: робот не делал речевых пауз, не мог отвечать на вопросы собеседника, его невозможно было перебить. «Мы поняли, что тут есть место для развития — создание такого робота, которого невозможно было бы отличить от живого человека», — говорит Кузнецов. На разработку системы они с Кравчуком потратили почти год. Летом 2018 года их нейросетевого робота, который слышит собеседника, выдерживает паузы, запоминает и анализирует историю разговора, начали тестировать в компании KupiVip. После интернет-ретейлера одежды клиентами Neuro.net стали сотовые операторы. Сегодня их продуктом на тестовой или постоянной основе пользуются «МегаФон», «Билайн», Tele2, МИЦ, Lamoda и другие компании.
- Проект: Neuro.net
- Концепция: Роботизация общения с клиентами кол-центров
- Место: Зеленоград, Москва, Сан-Хосе (США)
- Основатели: Александр Кузнецов, Николай Кравчук
- Инвестиции: $500 тыс.
Neuro.net в цифрах
Порядка 1 тыс. записей разговоров реального кол-центра нужно загрузить в систему, чтобы обучить ее понимать диалоги.
2–3 недели требуется на обучение нейросети.
Через 700 миллисекунд робот отвечает собеседнику.
От 20 до 50 вариантов ответа для каждого возможного вопроса Neuro.net предзаписывает в студии.
300 самых распространенных имен есть в базе робота.
Менее 1% пользователей понимают, что общаются не с человеком.
Мне нужны эмоции
37-летний Александр Кузнецов родился и вырос в Зеленограде. В местном университете он выучился сначала на программиста, а затем на экономиста. Работать, как и многие IT-специалисты, Кузнецов начал еще будучи студентом: разрабатывал сайты в компании «Русофт». После университета он устроился проектным менеджером в системный интегратор «Крок», а затем — на ту же должность в «Билайн», где занялся в том числе развитием голосовых сервисов. «Уже тогда я пытался делать что-то инновационное, — уверяет Кузнецов. — Например, запустил голосовое меню по принципу карусели: «нажмите 9, чтобы перейти вперед, 7 — назад».
В середине 2009 года, после пяти лет работы в «Билайне», Кузнецов перешел в тогда еще небольшое российское подразделение шведской компании Tele2. «Я курировал разные проекты: услуги для мобильного интернета, приложения для смартфонов, мелодии вместо гудков, видеосервисы, мобильные игры, — рассказывает он. — Работа была интересной, поэтому о своем деле я пока не думал».
В Tele2 Кузнецов подружился с будущим сооснователем Neuro.net: компания Кравчука Intech Global была подрядчиком сотового оператора по услуге «мелодии вместо гудков». Впоследствии Кравчук продал Intech Global и переехал жить в США. «Как-то раз во время общения по телефону мы начали обсуждать ситуацию с роботизированными звонками, и тут я вспомнил про тот впервые увиденный кол-центр, — рассказывает Кузнецов. — Тогда нам жутко захотелось изменить это — сделать так, чтобы рутинные действия операторов могли делать роботы. Я как раз собирался увольняться из Tele2, поэтому с радостью принялся за новый проект».
Осенью 2017 года Кузнецов отправился к Кравчуку в США. «Мне важно было самому понять, как все устроено в стране, где большая часть звонков компаний роботизирована», — объясняет он. На протяжении нескольких месяцев приятели посещали различные конференции, посвященные машинному обучению, и самостоятельно создавали пилотную версию своей голосовой системы. К концу 2017 года робот, говоривший синтезированным голосом, но уже умевший отвечать на вопросы пользователей, был готов. Инвестиции в его разработку составили около $300 тыс. из личных средств Кравчука.
Первым делом партнеры решили попробовать пилотный проект в деле. Их голосовой робот обзвонил клиентов небольшого мясного ресторана «Батчерс» в Зеленограде (Кузнецов открыл его вместе с друзьями еще в 2013 году). «Это был провал, — признается предприниматель. — Когда люди слышали компьютерный голос без эмоций, отвечающий на вопросы спустя несколько секунд, то сразу бросали трубку».
Виртуальный собеседник
Проект требует доработок, поняли партнеры. В апреле 2018 года Кузнецов вернулся в Россию. «Нам нужно было привлекать дополнительные средства на развитие Neuro.net, а также общаться с потенциальными заказчиками», — объясняет он. Предприниматель обратился к знакомому инвестору Сергею Аванесову. Проект его заинтересовал. «Мы просто позвонили Сергею от лица нашего робота, уже немного доработанного и говорившего человеческим голосом (поначалу — голосом самих основателей), а потом открыли все карты, — вспоминает Кузнецов. — Это произвело на него сильное впечатление».
Инвестор согласился вложить в Neuro.net еще $200 тыс. Часть средств Кузнецов и Кравчук потратили на то, чтобы нанять разработчика и создать технологию обучения робота на небольших массивах данных в несколько тысяч записей (прежде в систему загружали сотни тысяч записей разговоров оператора с пользователем). Другую часть — на то, чтобы сократить время ответа робота.
Параллельно со всеми доработками приятели общались с потенциальными клиентами — ретейлерами, страховыми компаниями, банками, сотовыми операторами. Далеко не все они поначалу соглашались предоставить записи разговоров своих операторов неизвестному проекту. «Первой компанией, поверившей в нас, еще когда мы не могли похвастаться какими-то результатами, была KupiVip», — говорит Кузнецов. В июне-июле 2018 года ретейлер поделился с Neuro.net записями своих разговоров с покупателями. К августу стартап уже обучил голосового робота, записал в студии возможные варианты ответов и представил компании пилотный продукт.
«Много времени после тестовых звонков мы потратили на поиск более подходящего голоса — порой он был слишком эмоциональным или, наоборот, скучным, — рассказывает Кузнецов. — Также нам приходилось расширять сценарий диалога, исходя из вопросов, которые задают пользователи. То, что реальный оператор мог придумать на ходу в непредвиденной ситуации, нам нужно было заранее продумывать и записывать».
В октябре-ноябре 2018 года еще немного доработанный робот стал обзванивать давно не посещавших сайт KupiVip клиентов (в общей сложности 5 тыс. человек). Мужской эмоциональный голос представлялся Олегом и спрашивал каждого собеседника, почему тот стал реже заходить на интернетплощадку. После ответа пользователя робот участливо сообщал, что компания дарит клиенту индивидуальную скидку, предлагал отправить промокод СМС-сообщением, спрашивал, остались ли еще вопросы, и прощался.
По результатам пилотного проекта 8% клиентов зашли на сайт KupiVip, купив какой-нибудь товар. «Этот показатель был соизмерим с результатами кол-центра компании», — утверждает Кузнецов. Около 4% пользователей задавали вопросы, на которые робот не знал ответа (в этом случае был предусмотрен перевод на оператора), около 1% — понимали, что с ними говорит не человек. «Самое интересное, что даже когда пользователь распознает робота и может быть перенаправлен на реального оператора, он все равно говорит: не надо, я лучше с вами побеседую», — смеется предприниматель.
После успешного тестирования KupiVip использовала Neuro.net и для того, чтобы обзвонить всех клиентов в преддверии распродажи в Black Friday. «Всю базу, которую кол-центр обзванивает за месяц, мы обзвонили за несколько часов», — радуется Кузнецов. По его словам, этот проект, как и предыдущий, был бесплатным для ретейлера.
Робот-продажник
Заключить с KupiVip контракт на постоянное использование стартапу, впрочем, так и не удалось. «Со временем из компании ушли люди, с которыми мы общались, а проходить все этапы согласования с новыми сотрудниками мы не захотели, — объясняет Кузнецов. — Но после этого кейса нам стало гораздо проще договариваться с новыми клиентами».
Предприниматель рассказал о роботизации кол-центра KupiVip и ее результатах на своей странице в Facebook и в нескольких СМИ. Благодаря этому уже в ноябре к Neuro.net пришел новый крупный клиент — компания «МегаФон». Сотовый оператор решил протестировать сразу несколько решений на рынке голосовых роботов. Среди них, помимо конкурентных проектов — питерского JustAI, пермского «Звонобот» и других, оказался и Neuro.net. «Мы пригласили основателей стартапа на предварительную встречу, где они продемонстрировали интересный подход к задаче — их робот был практически неотличим от человека», — говорит Станислав Милых, руководитель по системам самообслуживания «МегаФона». В ходе последующего конкурса голосовые роботы по заранее сформированному списку обзванивали клиентов и предлагали им подключить одну из услуг. «Результат зависел от степени проработки скрипта продаж, — объясняет Милых. — На быстром пилоте Neuro.net показал результат, сравнимый с реальными операторами. Думаю, если постоянно улучшать этот скрипт и дозаписывать ветки диалогов, то результат может даже превзойти операторские продажи». Конверсия в продажи при звонках робота Neuro.net, по словам Кузнецова, составила около 40%. Похожий результат показал и JustAI. Но окончательный выбор, с каким проектом подписать долгосрочный контракт, «МегаФон» пока не сделал.
По словам Кузнецова, до конца 2018 года «МегаФон» еще несколько раз привлекал Neuro.net для продажи услуг клиентам в рамках песочницы — специального формата для работы со стартапами. «В «МегаФоне» хорошие условия для стартапов: без долгих согласований и тендеров они могут выделять небольшие (около 100 тыс. руб.) бюджеты и тестировать нашу разработку. Сейчас мы в процессе заключения постоянного контракта с компанией», — уверяет предприниматель.
Следом за сотовым оператором Neuro.net заинтересовались и другие компании. «К нам начали обращаться и небольшие организации, которые хотят автоматизировать работу одного секретаря, — рассказывает Кузнецов. — Это нерентабельно ни для них, ни для нас. Поэтому ввели минимальное количество звонков в месяц (100 тыс.), при котором соглашаемся на работу», — добавляет он.
Сейчас клиентами Neuro.net помимо «МегаФона» являются «Билайн», Tele2, МИЦ и Lamoda. С банками ВТБ, «Открытие», «Хоум Кредит» и еще несколькими крупными заказчиками стартап находится на этапе заключения договора. Ежемесячная выручка Neuro.net сейчас составляет около 1 млн руб., пока он работает в ноль. Но по итогам 2019 года Кузнецов рассчитывает выручить около 74 млн руб. — благодаря новым контрактам.
Планы по выручке Кузнецов не считает слишком оптимистичными. «Я основываюсь на том спросе, который уже есть, — говорит он. — А интерес к решению с каждым реализованным кейсом еще и лавинообразно растет». Происходит это потому, что использование голосового робота намного выгоднее для компаний, чем привлечение для обзвона клиентов обычных операторов, считает предприниматель: в первом случает стоимость составляет 4–6 руб. за минуту разговора, во втором — 20–30 руб. «Результаты голосового робота сравнимы с результатами реальных операторов», — добавляет Кузнецов.
Даже несмотря на преимущество голосовых роботов в цене, от обычных кол-центров компании отказываться не будут, уверен Станислав Милых из «МегаФона». «Роботам типа Neuro.net можно доверять оповещение клиентов о чем-либо, проводить предварительные собеседования, обзванивать должников, продавать несложные услуги, — говорит он. — А вот в случае комплексных, более сложных предложений, когда сценарий диалога может быть очень большим, без реальных операторов все же не обойтись».
Как это работает
Технология обучения голосового робота Neuro.net базируется на open-source фреймворке TensorFlow, который позволяет создавать собственные проекты в сфере машинного обучения. Первым делом специалисты Neuro.net загружают в систему исторические записи разговоров операторов кол-центра заказчика. С их помощью робот учится реагировать на слова пользователей и выдавать правильный ответ. Система начинает распознавать каждую фразу человека с первых слов. Благодаря этому робот может выдавать ответ спустя 700 миллисекунд (это примерно две трети одной секунды), после того как собеседник замолчал. В основе распознавания голоса собеседника — инструмент Google Cloud Speech-to-Text. Чтобы разговор был максимально похож на беседу с настоящим оператором, Neuro.net предварительно записывает ответы на все возможные вопросы пользователей в студии. Робот — в зависимости от предпочтений заказчика — может говорить голосом диктора, эффективного оператора реального колцентра или обычного человека.
Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl