CC BY
197
АВТОМАТИЗАЦИЯ МАРКЕТИНГОВЫХ ПРОЦЕССОВ ПРИ ПОМОЩИ ЧАТ-БОТА Слепцова Ю.Н.
Слепцова Юлия Николаевна - студент, кафедра маркетинга, Российский университет дружбы народов, г. Москва
Аннотация: в данной статье дается описание технологии чат-бота. Дано описание существующих видов чат-ботов, а также перечислен их возможный функционал. Названы основные системы для управления чат-ботами.
Ключевые слова: чат-бот, автоматизация маркетинговых процессов, digital-среда, виды чат-ботов, функционал чат-ботов, системы управления чат-ботами.
Результатом научно-технического прогресса стала эволюция поведения человека в digital-среде, что расширило предмет и количество инструментов digital-маркетинга. Продолжающийся рост числа «цифровых» и «социальных» пользователей способствовал развитию новых паттернов пользовательского поведения. Многие UX-исследователи приходят к выводу, что современном тенденции в цифровом мире предлагают человеку получить какую-либо информацию без контакта с реальным пользователем. Благодаря новым технологиям, пользователи получают возможность контролировать несколько параллельных задач и быстро получать ответы на свои вопросы. В свою очередь все более увеличивающийся спрос на сервисы, способные фильтровать огромное количество данных, присутствующих в сети, привел к стремительному распространению чат-ботов, которые могут предоставлять релевантную информацию в соответствии с контекстом.
Несмотря на бурное развитие чат-ботов и индустрии digital-маркетинга в целом, у этой технологии пока нет однозначного определения. Некоторые исследователи и практики считают, что наши представления о функционале чат-ботов исходят из нашего подхода к определению понятия «контекста», который и является предметов их анализа. Концепция «контекста» предполагает анализ любой информации, которая может быть использована для характеристики того или иного субъекта. Поэтому в основе функционирования чат-ботов заложен механизм получения обратной связи по запросу в виде каких-либо сущностей. Сущность - это лицо, место или объект, которые считаются релевантными для взаимодействия между пользователем и приложением.
Таким образом, в самом широком смысле чат-бот - это виртуальный собеседник, программа, которая создана для имитации поведения человека при общении с одним или несколькими собеседниками.
В наиболее актуальной литературе чат-боты разделяют на простые и сложные. Простые характеризуются тем, что действуют по определенному алгоритму, который включает процессы из списка, в зависимости от запланированного поведения пользователя. Сложные боты базируются на искусственном интеллекте. Их программы способны самостоятельно обучаться в процессе общения. Поэтому сложные боты могут выполнять больше задач, связанных не только с распознаванием смысла текста, но и фото, видео и аудио файлов.
Чат-боты получили широкое распространение в социальных сетях и мессенджерах, они есть в Facebook, WhatsApp, Twitter, Вконтакте, Одноклассники, Telegram, Viber и др. С практической точки зрения цель внедрения чат-ботов состоит в том, чтобы оптимизировать издержки. Важно подчеркнуть, что эффективность применения этой технологии зависит от масштаба фирмы. Если у компании мало клиентов, то чат-боты не смогут принести ожидаемого эффекта, а руководство только потратит ресурсы на разработку.
Основной функционал чат-ботов заключается в следующем: поддержание диалога, интеграция с системами заказчика, анализ диалогов, подключение оператора и распознавание голоса. Одной из главных задач ботов является первичная и последующая консультация клиентов, которая позволяет более эффективно встроить этот инструмент в CRM систему компании. Также чат-боты позволяют увеличить объем продаж и расширить клиентскую базу. На многих сайтах продаж и мобильных приложениях боты применяются и для снижения нагрузки на техподдержку. Схожую функцию выполняют и информационные боты, которые по запросу пользователя могут агрегировать данные в удобном для восприятия формате. В целом, практическая польза чат-ботов для digital-маркетинга состоит в автоматизации маркетинговых процессов.
На рынке чат-ботов существует большое множество чат-ботов от самых простых в форме конструктор до самых сложных с возможностью доработки стороннего кода. Среди актуальных систем управления чат-ботами наиболее популярны Flow XO, ManyChat, Meya.ai, Chatfuel, leeloo.ai.
Основное преимущество Flow XO заключается в возможности создавать и размещать чат-ботов для различных мессенджеров и социальный сетей. У этой системы управления достаточно простой интерфейс, поэтому для ее использования не требуются дополнительные знания в области программирования. Flow OX можно интегрировать более чем с 90 сервисами. ManyChat является более узко специализированным решением, так как он позволяет работать только с чатами в Facebook для их автоматизации. Leeloo дает возможность работать одновременно с четырьмя мессенджерами: Facebook, Вконтакте, telegram и viber. У нее есть продвинутая система аналитики и настройки входа в автоматическую воронку продаж.
Для создания структуры чат-бота необходима точка входа, то есть пользователь должен начать процесс, после чего ему придет уведомление об успешной попытке и дальнейшая обратная связь по запросу. Так как боты функционируют на основе алгоритмов, необходимо продумать все шаги пользователя и возникающие кейсы в CJM. То есть написать все сообщения, которые будет получать пользователь, совершая определенные действия. В схеме чат-бота необходимо описать весь контент и кнопки "call to action", визуальное отображение и т.д. Лучше всего продумать всю структуру чат-бота в виде схемы, например, с помощью сервисов по генерации мыслительных карт (навигации).
Для формирования структуры необходимы следующие данные: информация о продукте и категориях потребителей (их портретах); часто задаваемые вопросы от пользователей для; актуальные акции и бонусы; таргеты для аудиторий; отталкивающие параметры; генерация сообщений обратной связи.
Список литературы
1. Amato F., Castiglione A., De Santo A., Moscato V., Picariello A., Persia F., Sperlí G. Recognizing human behaviours in online social networks. Compdut. Secur., 74 (20l8), pp. 355-370.
2. Casillo M., Clarizia F., D'Aniello G., De Santo M., Lombardi M., Santaniello D., ChatBot: A cultural heritage aware teller-bot for supporting touristic experiences, Pattern Recognition Letters. V. l3l, (2020) pp. 234-243.
3. Amato F., Moscato V., Picariello A., Colace F., De Santo M., Schreiber F.A., Tanca L. Big data meets digital cultural heritage. J. Comput. Cult. Herit., l0 (l) (20l7), pp. l-23.
4. Casillo M., Clarizia F., D'Aniello G., De Santo M., Lombardi M., Santaniello D., ChatBot: A cultural heritage aware teller-bot for supporting touristic experiences, Pattern Recognition Letters. V. l3l, (2020) pp. 234-243.
