Как с помощью голосового ИИ удалось увеличить число заказов в популярной бургерной на Ближнем Востоке на 8%

Сегодня я расскажу о нашем недавнем кейсе с одним из крупных агрегаторов доставки готовой еды из ресторанов в Дубае. За счет плотной работы с заказчиком мы постарались глубоко погрузиться в проблему и предложить нестандартный подход. Как результат, полностью победили проблему, не поломав бизнес-процессов.

Ниша: премиальная сеть бургерных

Проблема: одна из самых известных сетей американского стрит-фуда на Ближнем Востоке смогла завоевать лидерство на рынке за счет безупречного сервиса. Люди приходили туда не только за вкусной едой, но и за атмосферой, которой довольны как клиенты, так и сотрудники. Однако в часы-пик около половины всех звонков оставались без ответа, а сотрудники были в стрессе, потому что не могли сосредоточиться на обслуживании клиентов. Для локального бизнеса, где сервис является ключевой ценностью, это стало серьезной угрозой.

Задача: автоматизировать поток входящих звонков с помощью новой гибридной системы искусственный интеллект + живой оператор, чтобы отвечать на звонки без ожидания и улавливать неудовлетворенный спрос клиентов. В часы пик в ресторанах искусственный интеллект будет отвечать на звонки, позволяя сотрудникам сосредоточиться на покупателях в ресторане.

Цель клиента: во время пандемии большая часть клиентов перешло в онлайн. Многие из них продолжили делать заказ через приложение или телефон после пандемии, но сотрудники перестали справляться с возросшим спросом, потому что продолжали работать без системы. Нужно вернуться на прежние темпы роста при этом сохранить качество.

Первый шаг - изучить проблему

После пандемии многие клиенты продолжали пользоваться удобствами доставкой на вынос, поэтому заказы росли в геометрической прогрессии. Несмотря на развитие сервисов агрегаторов доставок по всему миру (Uber Eats, DoorDash, Zappos, Яндекс.Еда и другие), каждый пятый клиент по-прежнему предпочитает заказывать еду на вынос по телефону. Благодаря развитию технологий искусственного интеллекта и устройств с голосовым управлением у владельцев ресторанов появилась возможность автоматизировать прием заказов за счет внедрения голосового искусственного интеллекта. Клиенты получат персонализированный голосовой заказ на нескольких языках без неотвеченных звонков и длительного ожидания. Постоянные клиенты смогут быстро сделать повторный заказ любимого блюда.

В рамках исследования рынка наша команда определила целевую аудиторию и привычки в общении с голосовым помощником, учитывая региональную специфику.

Шаг второй – проектирование

Мы предложили заказчику удобный интерфейс для операторов, позволяющий просматривать и формировать заказы. Для удобства команды внедрили такие функции, как отслеживание заказов в реальном времени, поддержка клиентов и интеграция платежей: за счет определения номера мы идентифицируем клиента и после того, как заказ принят, отправляем ему ссылку на оплату. Благодаря создание базы данных клиентов и их заказов, рестораны могут получать подсказки и предпочтения клиента из предыдущих заказов, как только он позвонит. И вдруг то, что раньше требовало пяти- или даже десятиминутного разговора, теперь можно сделать всего за пару минут. Кастомизация и персонализация становятся более важными для потребителей, независимо от того, как и где они тратят свои деньги. Отчеты показывают, что 80% клиентов говорят, что они с большей вероятностью будут вести бизнес с компанией, если она предлагает персонализированный опыт.

Шаг третий – интеграция с нейросетью

Наш клиент был с нами на всем пути создания «виртуального кассира». Всего за 2 недели наша команда из трех инженеров по работе с данными скормила все меню ресторана нашей нейронке. Мы также дообучили модель на базе данных службы поддержки, тем самым модель смогла понять большинство сценариев диалогов. Для этой задачи нам было важно улавливать малейшие тонкости в настроении, а также свободно понимать разные запросы клиента, порой даже совсем отвлеченные. Мы использовали модель с открытым кодом, которая была предварительно настроена для распознавания речи, а также перевода на естественный язык человека. В итоги мы смогли распознать 93% всех запросов.

Шаг четвертый – тестирование и оптимизация

Когда модель обучена и настроена, самое важное ее протестировать в реальных условиях. Тестирование помогает убедиться, что голосовой помощник точно понимает клиентов и даже в самых сложных ситуациях выполняет их заказы. Бот создал гостеприимную атмосферу, всегда имея живого человека на подстраховки на случай, если во время разговора что-то пойдет не так. Например, если клиенты кладут трубку, потому что «не хотят разговаривать с роботом», операторы перезвонят и вместо этого примут заказ. Кроме того, бот сортирует каждый звонок, чтобы убедиться, что любой клиент не останется без ответа. Модульное строение нашей модели позволяет постоянно улучшаться за счет отзывов пользователей и меняющихся тенденций в отрасли.

Шаг пятый – продвижение

Вместе с основателем мы создали маркетинговую стратегию для привлечения на новых клиентов для ресторанов. Мы постарались подчеркнуть преимущества заказа с помощью голосового помощника (быстрая и удобная доставка без ожидания) и с помощью локальных инфлюенсеров смогли быстро увеличить количество звонков и загрузок приложения. Это помогло нам быстро окупить вложенные время и средства на создания нашей голосовой модели.

Результат: сеть смогла увеличить свой оборот на 8% за всего лишь 6 месяцев после внедрения голосового помощника, но самое главное - сократить число не отвеченных звонков с 50% до 0 и дать каждому клиенту возможность оценить свой безупречный сервис.

Вывод

Подобные цифры ясно дают понять, что голосовой ассистент — это не просто тенденция, которая исчезнет, они никуда не денутся. Голосовые интерфейсы все чаще становятся предпочтительным методом поиска и работы с информацией, поэтому руководителям ресторанов следует уделять первоочередное внимание лучшим практикам, которые гарантируют их успех. Тем не менее, мы все знаем, что ИИ еще далек от идеала, поэтому нужно воспринимать его не как замену человека, а как его помощника в автоматизации рутины и обработки любой информации. Люди вмешиваются в работу ИИ когда это необходимо, чтобы обеспечить по-настоящему персонализированный пользовательский опыт.

Александр Хопёрский,

руководитель агентства AI Bots