Как собирать скрипты и модели поведения для нейропродавца и адаптировать его под различные отрасли? Самый полный гайд
Нейропродавцы на основе ИИ снижают нагрузку на сотрудников и улучшают обслуживание клиентов. Для эффективности важно правильно разработать скрипты и адаптировать модели под отрасль.
Этот гайд призван помочь вам понять, как собрать и настроить скрипты и модели для нейропродавца и адаптировать их для самых разных сфер бизнеса.
1. Понимание потребностей отрасли
Прежде чем начать разработку скриптов, важно понимать, какие задачи стоят перед компанией.
Например, нейропродавец в сфере e-commerce должен эффективно помогать с поиском товаров, обработкой запросов клиентов, а также рекомендациями.
Адаптация скриптов под особенности отрасли начинается с анализа специфических запросов, потребностей и моделей взаимодействия с клиентами, чтобы сформировать эффективную структуру общения.
2. Сборка базовых скриптов и структур
На следующем этапе следует собрать базовые скрипты, которые будут определять способы взаимодействия нейропродавца с клиентами. Важно учесть типичные вопросы клиентов, типы запросов и наиболее частые ситуации, возникающие при общении.
Для этого можно использовать следующие подходы:
- Исследование текущих сценариев общения с клиентами: Изучите, как ваши сотрудники отвечают на типичные запросы. Эти шаблоны можно перенести в скрипты для нейропродавца.
- Создание универсальных шаблонов для поведения: Для самых распространенных вопросов формируются шаблоны сценариев. Например, как нейропродавец должен начать диалог, как распознать запрос клиента и как предложить решение.
Например, для онлайн-магазина основной сценарий может включать следующие этапы: приветствие клиента, предложение помощи, выяснение запроса (поиск товара, уточнение деталей), предложения вариантов товаров, завершение коммуникации.
3. Адаптация под особенности клиентов
Каждая отрасль имеет свои нюансы, а каждый клиент может иметь индивидуальные запросы. Чтобы нейропродавец действовал в рамках естественного общения и знал, как адаптировать свою речь, важно внедрить в модель память и способность определять контекст.
Поэтому мы предлагаем вам нашего нейропродавца с функцией памяти, который будет запоминать предыдущие разговоры с клиентом и выстраивать диалог в зависимости от уже полученной информации, например, для повторных покупателей, зная историю заказов.
Использование технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет не только создавать сценарии на основе загруженной информации, но и делать их более динамичными.
Такой нейропродавец будет учитывать свежую информацию о скидках, акциях, новых продуктах или изменениях в услугах и давать ответ, опираясь на актуальные данные.
4. Включение функции анализа намерений
Для улучшения взаимодействия и удобства клиентов важно, чтобы нейропродавец не просто реагировал на запросы, но и анализировал намерения клиента. На основе этого он может предложить наиболее подходящие сценарии общения.
Например, нейропродавец для автосалона должен различать запросы потенциальных клиентов на покупку авто от запросов по техническому обслуживанию или продаже подержанных автомобилей, и адаптировать ответы соответственно.
Для этого важно создать систему, классифицирующую ответы клиентов по намерениям — избавит от необходимости прописывать сложные правила для распознавания ключевых слов. Такая система также есть в нашем продукте — Нейроменеджер.
5. Обучение и адаптация моделей поведения
Когда вы собираете скрипты для нейропродавца, важно не забывать о том, что их нужно периодически обновлять и обучать новые модели. Для этого мы используем методы машинного обучения, которые будут на основе реальных разговоров с клиентами улучшать логику поведения виртуального продавца.
Заключение
Сборка скриптов и моделей поведения для нейропродавца — не одноразовый процесс, а постоянная задача. Важно не только разработать эффективные базовые сценарии для каждого типа клиента, но и обеспечить динамичную адаптацию системы под меняющиеся потребности, особенности отрасли и конкретной компании.
Поэтому мы и предлагаем наши услуги по интеграции Нейроменеджера с любыми внешними системами, имеющими API.
Интегрировать бы его с другими системами по типу CRM или ERP. Это позволило бы получить более полную картину о клиенте и предложить ему более персонализированное предложение. Тогда нейропродавец мог бы предлагать клиенту скидки на основе его предыдущих покупок и предпочтений.
На данный момент достаточно большое количество компаний включают в свою работу ИИ. Причины этого понятны каждому - нейросети не нужно платить зарплату, отпускать в отпуск или оплачивать больничный. При этом стоит понимать, что нейросеть должна выполнять то, что вы ей скажете, а для этого ей нужно объяснить, как это делать. Вы привели хороший пример, что она должна различать намерения человека и если он интересуется обслуживанием определённого автомобиля, то она должна ему с этим помочь, а не советовать купить другой автомобиль
Спасибо за обратную связь!