Как Островок заменил 10 операторов голосовым ботом и ускорил обзвон отелей в 4 раза

У туристического бизнеса ярко выраженная сезонность. Основная нагрузка приходится на лето и длинные праздники — новогодние, майские и другие. В периоды пикового спроса для платформы принципиально, чтобы данные отелей и других объектов размещения были точными и соответствовали действительности.

Чтобы это контролировать, команда Островка проводит дополнительные проверки. Сотрудники связываются по телефону с тысячами отелей и уточняют, актуальны ли данные в личном кабинете, чтобы сайт Островка показывал клиентам верную информацию.

В Just AI создали гибридное решение на базе Just AI Agent Platform в NLU-конфигурации, ранее JAICP — голосового ассистента (голосового робота), который берет на себя исходящие звонки.

Разработка голосового бота и его настройка заняли чуть больше месяца.

Архитектура: ставку сделали на гибрид с GPT-4o

Языковой моделью выступила GPT-4o — доступ к ней дает платформа Caila. Через нее открывается целый набор разных LLM, поэтому модели удалось сравнить между собой.

Чтобы выбрать оптимальный вариант, собрали датасет и протестировали модели по трем параметрам: насколько качественно обрабатываются запросы, как быстро приходит реакция и сколько стоит использование. По сумме показателей впереди оказалась GPT-4o.

Три задачи для нейросетей: ответы, произношение, перезвоны

1. Классификация интентов. Реплики собеседника в телефонном канале модель разбирает и с точностью 95% относит к нужной группе.
2. Произношение названий отелей. Названия попадаются на разных языках, а русскоязычный синтез читает только кириллицу — без отдельной обработки произношение исказится. LLM производит транскрибацию таких названий и подбирает корректное произношение для синтеза речи. Этот механизм срабатывает в самом начале диалога — на приветствии и подтверждении, что дозвонились куда нужно.
3. Управление перезвонами. За это тоже отвечает нейросеть: она разбирает запросы на перезвон и вычисляет точное время с поправкой на часовой пояс.

С какими трудностям столкнулись

1. Клиенты уже знают сценарий обзвона

Одна из сложностей: партнеры уже не раз проходили такие предпраздничные обзвоны, просто прежде звонили живые операторы.

Узнавая знакомый сценарий, сотрудники отелей сразу отвечали «Все обновлю», не дожидаясь вопросов. К такой реакции бот готов не был и продолжал идти по списку вопросов — из-за чего звонок затягивался.

2. Автоответчики и секретари

Типичная сложность исходящих обзвонов — попасть на автоответчик или автоматического секретаря. С обычными автоответчиками система разбирается: они вычисляются по паттернам и с помощью нейросетей. А вот с автоматическими секретарями все куда труднее.

Аналитика и управление результатами

Развернутую аналитику по обзвонам команда Островка видит прямо в личном кабинете. У каждого звонка свой статус: «данные актуальны», «обещал обновить данные» (поставлен повторный звонок), «не дозвонились», «запросил email», «отказался актуализировать» (нужен звонок оператора) и так далее.

Опираясь на эти статусы, сотрудники собирают списки на повторный обзвон и рассылают информацию по email тем, кто об этом просил.

По итогу неделя работы голосового бота равна примерно месяцу работы десяти операторов. На такой масштаб автоматизации колл-центра и вышли после внедрения голосового бота.

Суммарно автоматизировать удалось 85% обзвонов: большую долю звонков бот ведет целиком, без операторов. На оставшиеся 15% оператор все же выходит сам — это отказы, нестандартные ситуации и запросы на личную консультацию.

Contact Rate (доля успешно установленных контактов) у бота держится на уровне 70%. В то же время Effective Rate, отражающий достижение цели, составил 60% — то есть в шести звонках из десяти бот добывал нужные сведения либо договоренность об обновлении данных.

Островок вместе с партнерами из Just AI продолжают развивать проект. Одно из главных направлений — расширение географии: в ближайшее время голосовой бот подключат и к коммуникациям по международным отелям.