Исследование факторов, влияющих на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами

Введение

Развитие цифровых технологий и искусственного интеллекта предоставляет широкий спектр возможностей для взаимодействия бизнеса и клиентов в цифровой среде, что повышает удобство коммуникации и удовлетворенность потребителей предоставляемыми услугами. Одним из наиболее перспективных цифровых инструментов является чат-бот, способствующий созданию позитивного клиентского опыта, но все еще имеющий ряд проблем, с которыми сталкиваются компании и пользователи.

Чат-боты в маркетинге стали активно использоваться относительно недавно, и поэтому они привлекают к себе большое внимание и постоянно исследуются экспертами. Несмотря на растущую популярность и привлекательность данной технологии, остается большой процент пользователей, которые не доверяют чат-ботам и неохотно вступают в контакт с ними. Они предпочитают общение с операторами даже при условии большего времени ожидания ответа, и отмечают, что боты не могут понять их запросы и потребности.

Одной из основных проблем исследования чат-ботов является то, что они преимущественно рассматриваются с позиции перспектив для компаний. Мало освещенным остается вопрос, какие составляющие формируют клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами, какие из них воздействуют на него в большей степени, и что пользователи чувствуют при контакте с технологией. Все это предоставляет большие возможности для исследований в данной области. Таким образом, целью настоящего исследования является выявление факторов, которые оказывают влияние на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами, и изучение степени их влияния для улучшения алгоритма взаимодействия пользователя и робота.

Теоретическая база исследования

История происхождения чат-ботов насчитывает уже несколько десятилетий. Первое упоминание об их сути относится к 1950 году, когда А. Тьюринг в статье «Вычислительные машины и интеллект» описывает программу, которая может думать и говорить, как человек. В 1966 году Д. Вейценбаум создает первый чат-бот – компьютерную программу «Элиза», имитирующую разговор с психиатром. Активное использование данной технологии в интернет-маркетинге началось в 2016-2017 годах [4].

Одним из актуальных направлений исследований является изучение технологии чат-ботов со стороны пользователей. По данным исследования консалтинговой компании «Markswebb» 50% клиентов равноценно относятся к консультациям оператора и робота, 47% предпочитают общение со специалистом, что остается достаточно высоким процентом, несмотря на все удобства новой технологии, и лишь 3% пользователей предпочитают консультацию чат-бота. В результате анализа также выявлено, что люди без опыта работы с чат-ботами испытывают неприязнь к ним, но это меняется после успешного взаимодействия с роботом [11; 12; 13].

Стоит отметить, что популярность чат-ботов непрерывно растет. Так, по итогам 2022 года около 67% людей по всему миру контактировали с данной технологией. Эксперты отмечают, что больше половины пользователей чат-ботов, совершающих покупки через технологию, это женщины, и лишь 36,8% мужчин проходят путь сделки с участием робота до конца. Кроме того, интересным фактом является то, что люди поколения «бэби-бумеров» проявляют к технологии больший интерес, чем представители поколений «Х» и «Y». Положительно влияющими на клиентский опыт аспектами пользователи называют быструю реакцию чат-ботов на обращение и круглосуточную доступность сервиса, но вместе с тем наиболее существенной проблемой, выделяемой клиентами, является недостаток знаний роботов и неспособность решать сложные проблемы [20].

Тем не менее, несмотря на растущую популярность и привлекательность этой технологии, остается большой процент пользователей, которые не доверяют чат-ботам и неохотно вступают в контакт с ними. Они предпочитают общение с операторами даже при условии затрат большего времени ожидания ответа и отмечают, что боты не могут понять их запросы и потребности. Кроме того, клиенты считают, что чат-боты являются большим препятствием для взаимодействия с живым человеком [18].

На данный момент клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами освещен достаточно мало. Существующие исследования в области чат-ботов можно разделить на несколько основных направлений:

1. Описательные – рассказывают об основных принципах работы чат-ботов, их функциях, алгоритмах и методах их создания, помогают понять принципы функционирования чат-ботов и их основные преимущества [5; 7; 21].

2. Технические – ориентированы на изучение алгоритмов и технологий, лежащих в основе чат-ботов (методы машинного обучения, обработки естественного языка, архитектуры диалоговых систем и др.) [3; 8; 16].

3. Маркетинговые – исследуют чат-боты как инструмент коммуникации с клиентами, сбора данных и анализа различных метрик [1; 15; 18].

4. Управленческие – рассматривают возможности чат-ботов для улучшения бизнес-процессов компаний, экономии ресурсов и сокращения затрат, определяют условия и выгоды их внедрения в организации [2; 6; 19].

5. Практические – изучают реальные примеры успешных и неудачных чат-ботов, анализируют их работу, функционал и взаимодействие с пользователями для повышения эффективности работы [11; 12; 13].

Недостатком существующих исследований является их односторонний подход к изучению чат-ботов, то есть все они в большей части рассматривают проблемы и перспективы применения технологии со стороны компаний. Российские исследования данной технологии в основном носят описательный характер и рассматривают кейсы использования чат-ботов в определенных сферах бизнеса [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]. Зарубежные источники глубже изучают проблему восприятия чат-ботов клиентами, однако большинство из них не подкрепляется практическими данными и остается на уровне теории [14, 15, 17, 18]. Источники предоставляют статистику по удовлетворенности клиентов и указывают на существующие трудности, но не изучают степень влияния различных факторов на опыт пользователя [11, 12, 13]. Остается открытым вопрос, какие составляющие воздействуют на него в большей степени, и компаниям с ними нужно работать незамедлительно, а к каким аспектам пользователи относятся нейтрально или готовы с ними мириться. Это определяет перспективные исследования в данной области.

Клиент, обращаясь к чат-боту за решением своей задачи, проходит 6 ключевых этапов, которые являются универсальными для любой отрасли и пользовательского сценария. Они представлены на рисунке 1.

Клиентский путь в чат-боте обычно начинается с приветствия и предложения помощи со стороны бота. Далее клиент может задать свой вопрос или выбрать один из предложенных вариантов диалога.

Рисунок 1. Универсальный клиентский путь при использовании чат-бота

Источник: составлено авторами на основе [11].

Анализируя существующие исследования, можно выделить следующие факторы, которые могут оказывать влияние на опыт пользователя при контакте с чат-ботами:

1. Скорость реакции – это скорость и точность ответов чат-бота на вопросы и запросы клиентов.

2. Удобство использования – простота доступа к чат-боту, понятная навигация, удобный интерфейс.

3. Персонализация – адаптация чат-бота к потребностям и предпочтениям каждого клиента.

4. Полезность предоставляемой информации – это насколько точно и полно чат-бот отвечает на вопросы клиентов и предоставляет полезную информацию.

5. Интеграция с другими каналами – это удобство использования чат-бота в сочетании с другими каналами общения, такими как телефон, электронная почта и т.д.

6. Стабильность работы – надежность чат-бота, отсутствие сбоев и ошибок в работе [9; 13; 14].

Для дальнейшего углубления в данный вопрос необходимо провести ряд исследований, целью которых будет являться актуализация выделенных факторов и выявление новых, изучение степени их влияния на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами.

Методология исследований

Основной исследовательской проблемой является выявление факторов, влияющих на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами, и определение степени их влияния на него. Для решения данной проблемы был выбран микс-метод, включающий проведение качественного исследования в форме интервью и количественного опроса.

Временной горизонт исследования – поперечный, так как исследование проводилось на текущий момент времени, в статике. На начальном этапе исследования был проведен ряд глубинных интервью с различными категориями пользователей. Целью их проведения является выявление факторов, влияющих на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами.

Выбор метода глубинного интервью обосновывается тем, что он позволяет получить более глубокую информацию о мнении пользователя о чат-ботах, его ощущениях от взаимодействия с ними, проблемах, с которыми он сталкивался, и опыте в целом. Кроме того, данный метод способствует установлению более доверительных отношений с информантом, дает возможность углубления в интересующие аспекты и наблюдения за невербальными сигналами.

В качестве информантов были выбраны мужчины и женщины различных возрастных групп (18-25, 26-35 и 46-55 лет), являющиеся продвинутыми и непродвинутыми пользователями технологии, взаимодействующие с чат-ботами по профессиональным вопросам или не сталкивающиеся с ними в работе. Участники интервью были отобраны методом стратификации, то есть изначально по половозрастным признакам формировались группы для исследования, а затем выбирались представители каждой из них.

Все интервью были проведены по пяти тематическим блокам, включающим общую информацию об информанте, общая осведомленность о цифровых технологиях и отношение к ним, осведомленность о технологии чат-ботов и отношение к ней, опыт взаимодействия с технологией чат-ботов, опыт взаимодействия с «живыми» людьми.

Длительность интервью составляла от 37 минут до часа. Для каждого интервью был проведен нарративный анализ и использован метод «уплотнения смыслов».

Количество информантов составило 9 человек. Стоит отметить, что после девятого интервью было принято решение остановить их проведение, так как информанты с различными характеристиками выделяли одни и те же факторы, проблемы и перспективы чат-ботов. Наблюдался принцип «теоретического насыщения», когда последующие интервью уже не давали новой информации, и следовало переходить к анализу полученных результатов и количественному этапу исследования.

На втором этапе исследования был проведен опрос с целью сбора данных для дальнейшего анализа и проверки гипотез на широкой аудитории.

Цель данного этапа – определить, какие из ранее выделенных факторов оказывают наиболее сильное влияние на клиентский опыт при взаимодействии с технологией чат-ботов.

Задачами является проведение опроса различных категорий пользователей чат-ботов для сбора информации об их опыте, обработка полученных данных с помощью корреляционно-регрессионного анализа для понимания степени воздействия факторов на клиентский опыт, применение кластерного анализа для формирования типовых групп потребителей.

Опрос проводился в онлайн-формате и был разделен на несколько тематических блоков. В первом блоке уточнялось общее отношение респондентов к чат-ботам, частота взаимодействия с ними, опыт использования и важность факторов, выделенных на предыдущем этапе исследования. Второй блок был доступен тем респондентам, которые указали, что они контактировали с технологией по рабочим вопросам, и в нем уточнялся их опыт взаимодействия с чат-ботами именно с рабочей стороны. Третий блок вопросов направлен на выяснение личных характеристик пользователя, то есть пола, возраста, сферы деятельности, уровня образования и размера города проживания.

В опросе приняли участие 118 человек из различных групп пользователей чат-ботов. Выборка сформирована по принципу «снежного кома», в ней представлены все половозрастные группы, важные для исследования.

Результаты исследований

По результатам анализа проведенных интервью можно заметить, что информанты с различными характеристиками сталкивались с одинаковыми проблемами при использовании чат-ботов, а также выделяют похожие их преимущества. Тем не менее, совершенно различное отношение к чат-ботам проявляется как среди опрошенных одинаковых половозрастных групп (например, женщина 55 лет – положительное, женщина 53 лет – нечто среднее), так и у людей одного возраста, но разного пола (например, мужчина 22 лет – положительное, женщина 22 лет – негативное). Также люди, которые используют чат-ботов в профессиональной деятельности, склонны лучше оценивать свой клиентский опыт пользования технологией. Таким образом, интересным является вопрос зависимости клиентского опыта при контакте с технологией от личных факторов: пола, возраста, сферы деятельности и опыта использования технологии. Данная группа факторов исследовалась в дальнейших этапах работы для определения наличия типовых моделей поведения различных групп пользователей.

В результате анализа интервью были выявлены факторы, влияющие на клиентский опыт, которые упоминались информантами (табл. 1).

Таблица 1. Выделенные факторы, влияющие на клиентский опыт при взаимодействии с чат-ботами

Полученные составляющие были соотнесены с теми факторами, которые выделяют различные авторы. Результат их сравнения представлен в таблице 2.

Таблица 2. Сравнительный анализ факторов клиентского опыта

Как видно из таблицы 2, практически все выделенные в результате анализа литературы факторы, за исключением стабильности работы чат-бота, были названы информантами в ходе интервью и вынесены в список для анализа степени их влияния. Тем не менее, было принято решение также включить неназванный фактор в дальнейшее исследование. Кроме того, проведение глубинных интервью позволило расширить ряд аспектов, которые могут способствовать формированию клиентского опыта, и понять необходимость изучения отношения различных групп пользователей к технологии.

По результатам общения с информантами были выдвинуты следующие гипотезы, которые тестировались в рамках количественного опроса:

1. Люди, использующие чат-ботов в профессиональной среде, склонны оценивать свой клиентский опыт взаимодействия с технологией более положительно чем те, кто не контактирует с ботами в работе.

2. Большую лояльность к технологии чат-ботов проявляют женщины: они чаще готовы продолжать взаимодействие с технологией, даже в случаях неполучения запрашиваемой информации, и повторно обращаться к ботам.

3. Чем чаще человек использует чат-ботов, тем более позитивным становится его клиентский опыт взаимодействия с ними.

4. Широта функций чат-бота и способность решения нетиповых запросов являются наиболее значимы факторами, влияющими на клиентский опыт при взаимодействии с технологией.

В результате количественного опроса выяснилось, что преимущественное большинство опрошенных знакомы с чат-ботами, и только 5 человек отметили, что не уверены в своей осведомленности о данной технологии.

Средняя оценка отношения опрошенных к чат-ботам равна 3,5 балла. Ярко выраженной разницы в оценках респондентов мужского пола от женского пола не наблюдается. Однако имеются некоторые отличия у людей разного возраста: в группе 18-25 лет преобладают оценки 4 и 5, а в группах старше – 3, и с повышением возраста опрошенных появляется все больше негативных отметок.

Также интересным является то, что пользователи, которые чаще общаются с чат-ботами, оценили свое отношение к технологии и опыт пользования ей выше, чем люди, редко контактирующие с чат-ботами. Так, ежедневно использующие чат-ботов респонденты поставили 4 и 5 баллов, те, кто взаимодействуют 2-3 раза в неделю – в основном 3 и 4 балла, а преимущественная оценка среди остальных пользователей – 3 и ниже.

В опросе также был цикл вопросов, связанных с оценкой удовлетворенности пользователей различными аспектами взаимодействия с технологией.

По каждому из них на основе полученных результатов было рассчитано среднее значение:

1. Понимание запроса – 3,3 балла.

2. Качество предоставленной информации – 3,4 балла.

3. Качество решения запроса – 3,2 балла.

4. Скорость решения запроса – 3,7 балла.

5. Широта функций чат-ботов – 3,0 балла.

6. Интерфейс чат-ботов – 3,7 балла.

7. Манера общения чат-ботов – 3,8 балла.

Общую удовлетворенность пользователей от контакта с чат-ботами можно охарактеризовать, как среднюю. Наиболее высокие оценки респонденты поставили скорости решения запросов чат-ботами, их интерфейсам и манере общения. Меньше всего люди удовлетворены широтой функций ботов.

В целом по результатам количественного исследования можно заметить такую тенденцию, что люди, которые редко взаимодействуют с технологией, описывают свой опыт и отношение к ней более негативно, а также ставят более низкие оценки удовлетворенности отдельными аспектами чат-ботов. Среди всех респондентов более позитивно относятся к чат-ботам молодые люди в возрасте до 35 лет.

Для оценки значимости выделенных на предыдущем этапе исследования факторов клиентского опыта при взаимодействии с чат-ботами использован метод корреляционно-регрессионного анализа. Цель его проведения – определить, какие из рассматриваемых составляющих оказывают наиболее сильное влияние на опыт клиентов при контакте с технологией.

Предварительно разработанная концептуальная модель исследования представлена на рисунке 2.

Рисунок 2. Концептуальная модель исследования

Источник: составлено авторами.

Базовой гипотезой при проверке модели является предположение о том, что существует прямая положительная связь между клиентским опытом при контакте с технологией чат-ботов и факторами, представленными в концептуальной модели.

Также в ходе корреляционно-регрессионного анализа была проверена гипотеза о том, что широта функций чат-бота и способность решения нетиповых запросов являются наиболее значимыми факторами, влияющими на клиентский опыт при взаимодействии с технологией.

В процессе опроса переменные оценивались по шкале от 1 до 5. В качестве зависимой переменной был взят клиентский опыт.

Независимыми переменными стали ранее выделенные в ходе качественного исследования и анализа литературы факторы. Пользователи при прохождении опроса оценивали, насколько важны для них данные факторы при контакте с технологией.

Корреляционно-регрессионный анализ был проведен с помощью пакета «Анализ данных» в программе Excel. Предполагается, что взаимосвязь между переменными носит линейный характер, тогда модель множественной линейной регрессии выглядит следующим образом (1):

y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + b3 x3 + b4 x4 + b5 x5 + b6 x6 + b7 x7 + b8 x8 + b9 x9 + b10 x10 + b11 x11 + b12 x12 + b13 x13 + b14 x14 (1)

Для предварительного анализа возможных корреляционных взаимосвязей между всеми переменными была построена матрица парных корреляций. Анализ матрицы парных корреляций исключила наличие мультиколлинеарности между независимыми переменными.

В результате построения матрицы было выяснено, что мультиколлинеарности нет, так как ни одна из переменных не имеет корреляции с любой другой выше, чем 0,9. Также стоит заметить, что большинство независимых переменных имеет слабую связь с зависимой, а некоторые из них даже отражают отрицательную взаимосвязь. Тем не менее, все выделенные факторы остаются в модели для дальнейшего анализа степени их влияния на клиентский опыт.

Регрессионная модель была построена с помощью пакета «Анализ данных» в Excel. Нормированный R² в данной модели равен 0,22, что означает, что выделенные факторы описывают изменение клиентского опыта только на 22%. Данное значение может считаться приемлемым для социально-экономических исследований, где поведение пользователей сложно описывать строгой математической зависимостью [10]. При этом корректность выбора факторов, использованных в модели, подтверждается результатами исследований других авторов (таблица 2) и выводами по итогам глубинных интервью.

В полученной модели значимость F-критерия составляет 0,000182634, что меньше α = 0,05, значит уравнение регрессии можно признать значимым. Это подтверждается и при сравнении расчетного F-критерия, равного 3,36, с табличным, который для линейной модели при 14 переменных и 118 наблюдениях будет составлять 1,75, что меньше первого значения.

Средняя ошибка аппроксимации для рассчитанной модели равна 15,1%. В целом, уравнение можно считать удовлетворительным, так как полученное значение практически не превышает норму в 10-15%. Высокая ошибка аппроксимации может быть связана с недостаточно большим количеством респондентов и формированием выборки по методу «снежного кома», что не всегда является надежным, и это может быть ограничением исследования.

Важным этапом анализа модели является проверка остатков на автокорреляцию. Она осуществляется по формуле Дурбина Уотсона (2).

(2)

В данной модели DW = 1,98. Сравниваем это значение с табличным для 118 наблюдений и 14 объясняющих переменных, оно равно интервалу 1,48 – 1,87. Полученное значение выходит за пределы интервала и стремится к 2, это значит, что автокорреляция отсутствует.

Полученное уравнение регрессии выглядит следующим образом:

y = 2,86 + 0,08x₁ + 0,25x₂ - 0,01x₃ + 0,04x₄ + 0,003x₅ + 0,05x₆ + 0,03x₇ - 0,35x₈ + + 0,2x₉ - 0,21x₁₀ + 0,14x₁₁ + 0,02x₁₂ - 0,02x₁₃ + 0,04x₁₄

Таким образом, наибольшее положительное влияние на клиентский опыт при взаимодействии с технологией чат-ботов оказывает фактор скорости реакции на обращение (0,25). Также существенными факторами являются полезность информации, которую предоставляет чат-бот (0,2) и интеграции с другими каналами компании (0,14). Однако, есть и факторы, которые оказывает обратное влияние на опыт пользователей, и наиболее значимыми из них являются простота переключения на оператора (-0,35) и скорость решения запроса (-0,21). Остальные факторы оказывают менее существенное влияние.

Можно заметить, что в глубинных интервью информанты часто упоминали о том, что для них действительно важно получить ответ на свой вопрос самым быстрым образом, и им неважно, окажет помощь чат-бот или оператор. Это подтверждается тем, что именно скорость реакции на запрос стала наиболее значимым из выделенных факторов клиентского опыта при взаимодействии с технологией чат-ботов.

С другой стороны, чем легче чат-бот переключается на оператора, тем с большей вероятностью люди будут пользоваться этой функцией, ведь они понимают, что им не нужно будет затрачивать много времени и больших усилий на объяснение запроса чат-боту, каким бы сложным он ни был, и специалист сможет оказать оперативную и полноценную помощь. Данные аспекты могут приводить к отказу от использования технологией в пользу общения с оператором, тем самым ухудшая отношение к ботам и, как следствие, клиентский опыт, что заметно по корреляционно-регрессионному анализу. Также клиентам безусловно важно, чтобы информация, которую они получают при обращении в компанию, была качественной и актуальной, без спама, и вождения «по кругу», и это упоминалось информантами в глубинных интервью. Интеграция технологии с другими каналами организации экономит время клиента и формирует бесшовный клиентскими опыт, способствуя его улучшению. Данные аспекты объясняют результаты, полученные в ходе анализа. Интересным является тот факт, что возраст пользователя отрицательно влияет на его клиентский опыт, что еще раз доказывает корректность ранее полученных данных о том, что чем старше потребитель, тем хуже он относится к технологии.

В результате тестирования концептуальной модели было выявлено, что выделенные ранее факторы описывают клиентский опыт при контакте с чат-ботами только лишь на 22%, и это означает наличие и других аспектов, оказывающих на него большее влияние. В ходе глубинных интервью с экспертами в области маркетинга они делали акцент на том, что на данный момент люди не готовы полноценно взаимодействовать с ботами, и многие клиенты изначально отрицательно настроены по отношению к технологии и не до конца понимают ее преимущества. Также опрошенные ранее эксперты считают, что в нашей стране культура взаимодействия с цифровыми технологиями находится на начальном этапе развития, многое зависит от поколения потребителей, и компаниям нужно постепенно внедрять роботов и обучать свою целевую аудиторию взаимодействию с ними. Тем не менее, некоторые организации сегодня применяют чат-ботов в сочетании с менеджерами для улучшения обслуживания клиентов, но не объясняют пользователям удобства технологии, и люди по привычке предпочитают обращаться к специалистам, из-за чего складывается ощущение бесполезности ее использования. Может быть и противоположная ситуация, когда компании внедряют чат-бота и сразу полностью переводят на него все обращения клиентов без возможности подключения оператора, и у людей возникают недопонимания из-за таких изменений, проблемы с решением запросов через робота и негативные ощущения, а как следствие, ухудшается клиентский опыт.

Также можно предположить, что на клиентский опыт значительное влияние оказывает личное отношение клиента к компании и ее бренду. Если человека не удовлетворили товары или услуги, и он изначально негативно настроен к организации, то он будет замечать любые недостатки в дальнейшем обслуживании, а значит и опыт пользования технологией ему запомнится как отрицательный. Если же пользователь испытывает эмпатию и лояльность к компании, то он позитивно настроен к любому способу контакта с ней, в том числе и к чат-боту, даже если у него не идеально получается решить запрос.

Для выделения типовых групп пользователей чат-ботов и их особенностей был использован метод кластерного анализа, который с помощью программного обеспечения «KNIME». В ходе его выполнения были испробованы различные комбинации разделения пользователей с помощью методов иерархической кластеризации и k-средних. Наиболее удачным вариантом стало выделение 3 кластеров клиентов по признакам частоты взаимодействия, отношения к чат-ботам, легкости во взаимодействии с ними, лояльности, проявляющейся в продолжении общения при возникновении трудностей, взаимодействия с технологией в профессиональной сфере и возраста респондентов.

На начальном этапе анализа был использован метод иерархической кластеризации, и исходя из полученной дендрограммы, представленной на рисунке 3, выдвинуто предположение о наличии 3 кластеров.

Рисунок 3. Дендрограмма иерархической кластеризации

Источник: составлено авторами.

Далее на основании данного предположения был применен метод кластеризации k-средних, в результате которого получены группы, представленные на рисунке 4. Стоит отметить, что при анализе пробовалось и другое количество кластеров, но данное соотношение оказалась наиболее удачным.

Рисунок 4. Результаты кластеризации методом k-средних

Источник: составлено авторами.

Таким образом, по результатам кластерного анализа можно выделить следующие группы пользователей:

1. Частые приверженцы - частые пользователи чат-ботов (2-3 раза в неделю), возраст которых в среднем составляет 18-25 лет, преимущественно взаимодействующие с ними также и в профессиональной среде. Они положительно настроены к технологии, и им легко дается взаимодействие с роботами. Такие пользователи скорее готовы продолжить общение с чат-ботом, даже если он не сразу понимает их запрос, проявляя наибольшую из выделенных групп лояльность к ботам. Численность кластера – 32 человека.

2. Редкие нейтралисты – люди, средний возраст которых 26-44 года, контактирующие с чат-ботами примерно 1 раз в месяц. Подавляющее большинство из них не взаимодействует с технологией по рабочим вопросам и относится к ней нейтрально. Таким пользователям относительно легко взаимодействовать с технологией, однако не настолько, как первой группе клиентов. Численность кластера – 52 человека.

3. Умеренные скептики - пользователи преимущественно в возрасте 46-55 лет, которые взаимодействуют с технологией примерно 1-2 раза в месяц и нейтрально относятся к ней. Большинство из них не сталкиваются с чат-ботами в профессиональной сфере. Они оценивают легкость взаимодействия с технологией на среднем уровне и имеют некоторые проблемы общении с ней. Такие пользователи скорее выберут прекращение диалога с чат-ботом в случае его непонимания запроса, и они не склонны к повторным контактам. Численность кластера – 34 человека.

Стоит отметить, что заметной разницы в опыте пользователей мужского и женского пола не было выявлено, и при моделировании кластеров с учетом данного фактора мужчины и женщины распределялись по группам достаточно равномерно. В результате анализа вновь прослеживается зависимость отношения к чат-ботам от факторов возраста (чем пользователи старше, тем труднее им взаимодействовать с чат-ботами, и у них появляется больше проблем) и частоты использования (чем пользователь чаще взаимодействует с технологией, тем более позитивным становится его отношение к ней и клиентский опыт). Наиболее значимые по оценкам факторы для всех групп одинаковы – полезность предоставляемой информации, простота переключения на оператора, а также отсутствие ошибок в работе чат-бота.

Таким образом, по результатам описательного и статистического анализа можно заключить, что наиболее существенными факторами, оказывающими влияние на клиентский опыт при взаимодействии с технологией, являются скорость реакции на обращение, полезность предоставляемой чат-ботом информации, и его интеграция с другими каналами компании. Самыми значимыми аспектами, оказывающими отрицательное влияние на опыт пользователей чат-ботов, можно назвать простоту переключения на оператора и скорость решения запроса. Остальные факторы не оказывают существенного воздействия.

Существенных различий в клиентском опыте пользователей мужского и женского пола не наблюдается, что подтверждается результатами описательно и кластерного анализа. Это позволяет опровергнуть гипотезу о том, что большую лояльность к технологии чат-ботов проявляют женщины. Однако есть разница в возрастных группах пользователей: клиенты старшего возраста хуже относятся к чат-ботам и имеют больше трудностей во взаимодействии с ними, чем молодые люди.

Подтверждена гипотеза о том, что чем чаще человек использует чат-ботов, тем более позитивным становится его клиентский опыт взаимодействия с ними. Так, ежедневно использующие чат-ботов респонденты оценили свой опыт контакта с ними выше, чем те, кто общается с ботами несколько раз в неделю, а самые низкие отметки поставили редкие клиенты. Также данную гипотезу подтверждает положительная связь фактора частоты взаимодействия и опыта, полученная в ходе корреляционно-регрессионного анализа. По результатам исследования можно подтвердить и гипотезу о том, что люди, использующие чат-ботов в профессиональной среде, склонны оценивать свой клиентский опыт взаимодействия с технологией более положительно чем те, кто не контактирует с ботами в работе. Такие респонденты в среднем лучше оценивают свой опыт пользования чат-ботами, что может быть связанно и с тем, что из-за работы им чаще приходится сталкиваться с технологией, а как было отмечено ранее, частота взаимодействия положительно влияет на опыт.

Практические рекомендации

Таким образом, для повышения эффективности использования технологии чат-ботов и улучшения клиентского опыта необходима интеграция технических и маркетинговых функций.

Настройка технической части должна делать акцент на скорости реакции на запросы клиента, интеграции всех систем (сервисов и платформ) для расширения функционала. При этом, навигация должна быть выстроена на основе понимания пользовательского пути, который будет отличаться в зависимости от сферы деятельности компании и типа реализуемого продукта или услуги.

Коммуникации следует выстраивать с учетом понимания наиболее типовых проблем (запросов) клиентов, при этом шаблонные ответы чат-бота должны описывать не менее 80% (правило Парето) типовых запросов.

Навигация должна быть выстроена таким образом, чтобы не более 3 запросов чат-бота и ответов пользователя позволяли ему получить требуемую информацию (решить проблему пользователя). В противном случае, рекомендуется перевод на оператора, так как множественные безрезультатные запросы чат-бота и ответы пользователя показывают нестандартный случай, который не может быть решен с помощью собранной базы типовых решений.

В целом, алгоритм разработки и внедрения технологии можно представить следующим образом (рис. 5):

Рисунок 5. Обобщенный алгоритм разработки и внедрения технологии чат-бота

Источник: составлено авторами.

В случае положительных результатов тестирования технология может быть далее применена для коммуникаций с пользователями. В случае недостаточности типовых ответов на начальном этапе — это может негативно влиять на пользовательский опыт, их нежеланию пользоваться чат-ботом в дальнейшем, что может привести к оттоку клиентов и негативным последствиям для бизнеса.

Выводы

Интерес к технологии чат-ботов за последние десятилетие значительно возрос. Они стали способом автоматизации рутинных и повторяющихся бизнес-процессов и открыли пути для улучшения качества обслуживания клиентов. Однако, по мере использования чат-ботов и постоянного внедрения новых функций выявляется все больше проблем, прежде всего связанных с опытом клиентов при взаимодействии с технологией. Применяя микс-метод, включающий качественное исследование в форме глубинных интервью с разными категориями пользователей чат-ботов и количественный опрос, были выявлены факторы, влияющие на опыт пользователей чат-ботов, а также изучена степень их влияния на качество контакта пользователя и робота.

Научная значимость работы определяется расширением факторов клиентского опыта при контакте с ботом, изучением степени их влияния на него, исследованием отношения к чат-ботам различных групп пользователей.

Данное исследование раскрывает лишь небольшую часть факторов, влияющих на опыт пользователей технологии чат-ботов и открывает новые направления для дальнейшей работы, в части тестирования новых гипотез о том, что большое влияние на опыт пользователей при контакте с чат-ботами оказывают культурные факторы взаимодействия людей с роботами и личное отношение клиента к компании, в которую он обращается.