Мы используем ElevenAgents для работы нашей собственной службы поддержки, обрабатывая более 22 000 обращений в месяц без участия людей. Наш ИИ-агент работает с текстом, скриншотами и PDF-файлами и интегрирован с нашей платформой тикетов. Он ведет длительные диалоги, находит информацию об учетных записях, выполняет действия и при необходимости передает запросы сотрудникам службы поддержки.
В прошлом месяце наш ИИ-агент полностью решил 65% всех обращений. Среднее время первичного ответа теперь составляет 60 секунд, тогда как до внедрения нашего сотрудника ElevenAgents на это уходили часы. Из всех диалогов, обработанных ИИ-агентом, 70% получили положительную оценку от пользователей.
Как мы создали нашего агента поддержки
У нашей службы поддержки уже были подробные стандартные операционные процедуры для каждой основной категории обращений: возврат средств, изменение биллинга, вопросы о профессиональном клонировании голоса и многое другое. Основой разработки стал перевод этих знаний в формат, который агент мог бы надежно выполнять. Здесь ключевую роль сыграли две функции ElevenAgents: процедуры и инструменты вебхуков.
Функция «Процедуры» позволяет командам превращать существующие стандартные операционные процедуры (SOP) службы поддержки в повторяющиеся рабочие процессы для агента. Мы перенесли наши руководства для каждой основной категории обращений в «Процедуры». Для критически важных действий, таких как возврат средств, мы полагаемся на структурированные процедуры, чтобы гарантировать, что каждый шаг выполняется детерминированно.
Инструменты вебхуков — это настраиваемые инструменты, которые позволяют агентам динамически искать информацию о пользователе, такую как уровень подписки, использование кредитов, созданные пользователем голоса и многое другое. Используя инструменты вебхуков, наш агент поддержки может легко получать доступ к данным пользователя, что повышает его способность решать проблемы пользователей от начала до конца.
Повышение качества ответов
Следующие функции позволили нам достичь высокого уровня качества, установленного нашей командой поддержки:
- Настройки поведения каналов. Пользователи электронной почты и голосовой связи ожидают разного поведения. Пользователям электронной почты нужны ответы за минимальное количество итераций, в то время как пользователи голосовой связи ожидают естественных, интерактивных разговоров в реальном времени с гораздо большим количеством реплик. Мы внедрили настройки поведения каналов, чтобы каждый канал соответствовал своим стандартам — например, ответы по электронной почте пишутся в стиле профессиональной деловой переписки.
- Имитационные тесты. Мы использовали имитационные тесты, чтобы понять, как наш агент справляется с примерно 50 сценариями, с которыми наша служба поддержки сталкивается чаще всего. После этого Architect помог нам доработать системный промпт и процедуры для надежного прохождения всех тестов. Наконец, мы повторно запускали этот набор тестов после внесения изменений в конфигурацию, чтобы убедиться, что мы не допустили регрессий.
- Теневой режим. Мы использовали функцию теневого режима, чтобы увидеть, как агент будет вести себя при реальном трафике в нашей системе тикетов перед его развертыванием. Как только мы убедились в качестве его ответов, мы перевели его в рабочий режим.
Цикл улучшений с помощью Architect
Наша команда поддержки ежедневно использует ElevenAgents Architect — наш конструктор агентов на естественном языке, — чтобы лучше понимать клиентов и улучшать нашего ИИ-агента:
Понимание драйверов. Мы постоянно анализируем, почему наш агент «застревает» на определенных обращениях и где он может работать лучше. С помощью всего одного запроса на естественном языке Architect предоставляет нам разбивку по основным категориям обращений. Если его спросить, он также диагностирует причину передачи запроса специалисту: будь то пробел в базе знаний, отсутствие нужного инструмента или внутренняя политика, которую необходимо уточнить. Найдя первопричину, Architect предлагает изменения, которые повысят наш процент успешных решений.
Безопасное внедрение изменений. Чтобы повысить производительность агента, наша команда поддержки полагается на Architect при составлении, проверке и внедрении обновлений. Перед выпуском любых изменений Architect создает новые имитационные тесты и добавляет их в общий набор, чтобы гарантировать успешность новых процедур и предотвратить регрессии до того, как изменения попадут в продакшн.
Наша команда поддержки остается вовлеченной в процесс, чтобы продолжать лучше понимать потребности клиентов, обновлять политики и избегать переобучения на конкретных типах обращений. Тем не менее, Architect дал им больше возможностей для диагностики проблем, итераций, тестирования и повышения производительности агента со скоростью, которую требует наш растущий портфель продуктов.
Попробуйте сами уже сегодня
Хотите настроить собственных омниканальных агентов поддержки для электронной почты, чата или голосовой связи? Узнайте больше об ElevenAgents и свяжитесь с нами.
