Чат-боты в 1С: возможность, эффективность и бизнес-кейсы

Меня зовут Александр Днестрян. В ИТ я уже 12 лет, и последние 5 лет занимаюсь платформой чат-ботов для 1С. У меня набралось огромное количество опыта, и я хочу поделиться им с вами
 

Готовое решение от автора

Для начала остановимся на определении, что такое чат-бот.

Чат-бот – это аккаунт в мессенджере для коммуникации от лица компании или бренда с целью автоматизации процессов или же онлайн общения.

Практически все существующие на данный момент мессенджеры и социальные сети предоставляют API для работы с чат-ботами, чтобы ими можно было управлять извне.

Что автоматизировать?

Чат-бот всегда управляется каким-то сервисом – это может быть либо облачный сервис, либо же сама 1С.

Если чат-ботом управляет 1С, это очень сильно расширяет его возможности, потому что мы объединяем реализацию чат-ботов вместе с данными в 1С – можем выбирать необходимые нам данные и ими манипулировать.

Для автоматизации с помощью чат-ботов есть два больших направления – можно автоматизировать либо работу с клиентами, либо автоматизацию процессов внутри компании. Разделение примерно 70 на 30 – большинство компаний все-таки создают чат-боты именно для клиентов, но при этом внутренние процессы тоже хорошо автоматизируются.

Примеры задач, которые можно решать с помощью чат-боотов:

• Самое основное – это построение helpdesk-систем, перевод всех наших входящих звонков по техподдержке на чат-боты. С помощью таких чат-ботов мы освобождаем телефонную линию. Плюс все заявки, которые приходят, сразу падают в 1С – мы можем сами непосредственно выстраивать процесс их обработки. Мы не завязаны на количество менеджеров, которые будут обрабатывать входящие звонки – это огромный плюс.
  Пример, как это работает:

  • Клиент заходит в бот, запрашивает техподдержку.

  • Бот просит описать проблему и прикрепить скриншот.

  • В 1С создается заявка и в нее записываются отправленные клиентом данные.

• Также с помощью чат-ботов можно автоматизировать личный кабинет – всевозможные записи на прием, например к стоматологу и т.д. Можно выводить баланс, показывать долг клиента, сделать оплату сразу через чат-бот. Это преимущества, которыми многие пользуются.

• Также очень хорошо идут различные оповещения – информирование о каких-то событиях. К примеру, у нас есть заказ у клиента, если его статус меняется на «В доставке» или «Готов к выдаче», мы об этом изменении знаем и сразу же информируем клиента. А клиент может отреагировать на это – прийти за заказом.

Такие кейсы очень популярны.

Отдельно стоит сказать о коммуникациях.

• Чат-бот может работать в автоматическом режиме – когда он не касается сотрудника.

• Либо же он работает в ручном режиме – сообщение от клиента транслируется сотруднику, сотрудник отвечает, и через чат-бот его ответ транслируется непосредственно клиенту.

При автоматизации через чат-бота мы получаем следующие преимущества:

• Во-первых, вся история сообщений хранится в 1С – по ней работает глобальный поиск, в карточку контрагента можно зайти и увидеть всю историю переписки.

• Плюс все чаты появляются в одном окне. У вашего сотрудника не будет различных отдельных приложений, он работает непосредственно только с одной точкой – с 1С, где уже все отображается. Он может легко этим оперировать.

Заказать демо

Кейсы эффективного применения с 1С

Я описал стандартные варианты использования чат-ботов, которые применяют многие компании. Но лучше всего «выстреливали» именно нестандартные решения.

К примеру, была компания, которая доставляла воду в кегах другим компаниям. Загрузка ее менеджеров была неравномерная – они полдня отдыхали, им не поступало заявок, а пару часов в день, наоборот, был шквал звонков, и они не справлялись их вовремя обрабатывать.

• Тогда они перевели обработку заявок на чат-бот – компании заходили в чат-бот, указывали количество кегов, адрес, по которому их нужно довезти, тип оплаты, и заявка сразу падала в 1С.

• После этого они решили пойти еще дальше и добавили кнопку «Повторить заказ». До этого менеджеру приходилось звонить клиенту или через чат-бота ему что-то писать. А теперь клиент просто заходит в чат-бот, жмет кнопку «Повторить заказ» и все, заказ сразу создан и фактически едет. Это круто, и это действительно работает.

• Потом они пошли еще дальше – стали анализировать время между заказами и предлагали сделать дозаказ. К примеру, допустим, компания заказывает раз в неделю – они примерно определяли этот момент и за день уже оповещали компанию: «По нашим расчетам у вас может закончиться вода. Перезаказать? Да или нет». Тем самым им удалось минимизировать лаг между заказами воды.

Также был интересный кейс с выставкой. У компании был стенд на выставке, и им нужно было привлечь на него как можно больше аудитории.

Они решили провести розыгрыш на своем стенде – распечатали QR-код чат-бота, повесили на стойке, и всех, кто проходил мимо, заманивали по этому QR-коду подключиться к боту, чтобы поучаствовать в розыгрыше.

В результате они собрали огромное количество контактов – около 23 крупных клиентов и около 80 мелких. Вроде бы цифры не сильно большие, но клиентов привлекли гораздо больше, чем в прошлые годы.

Получается, что они создали ажиотаж возле своей стойки и привлекли новых людей. Причем они это сделали пять лет назад, когда боты только стали распространяться.

Также боты хорошо применять и для автоматизации внутренних процессов компании.

К примеру, в 2020 году во время эпидемии COVID, у крупной медицинской компании возникла проблема – нужно было проверять состояние здоровья всех сотрудников перед выходом на смену. В фойе проводить проверку уже поздно – человек уже мог контактировать с другими сотрудниками.

Тогда они пошли нестандартным способом – внедрили чат-бот для проверки здоровья сотрудников. Так как есть график выхода сотрудников на смену, за час до назначенного времени каждому сотруднику автоматически отправлялось сообщение с просьбой померить температуру, написать, сделать фотографию глаз, лица. И если по каким-то критериям состояние здоровья не подходило, сотруднику давался больничный на пару часов, и дальше уже медицинский персонал с ними связывался.

Тем самым они полностью убрали возможность контактирования зараженного сотрудника в фойе с другими сотрудниками. По отзывам от директора эффект был очень хороший.

Также можно автоматизировать личный кабинет сотрудников внутри компании. Есть различные справки, которые можно заказывать: 2-НДФЛ, вахтовый график работы – все это очень хорошо ложится. Здесь варианты:

• либо делать какое-то мобильное приложение;

• либо какой-то личный кабинет именно на сайте;

• либо же через чат-бот это все автоматизировать.

Запрос всех справок полностью можно переложить на чат-бот. Здесь не только справки, сюда же относится подача заявлений на отпуск, изменение даты, в том числе и запрос самому директору.

У нас была крупная компания, которая пошла таким образом – они уже порядка 30 различных сценариев автоматизировали.

Что в чат-ботах не работает

Чат-боты можно и нужно использовать для решения очень многих задач, но есть области, где в их сторону лучше все-таки не смотреть.

• Например, в чат-ботах не работает маркетинг – во всяком случае, удачного применения я не знаю.

  • Маркетинг очень сильно пользуется тегами – это такие символы, которые прокидываются сквозной аналитикой, и потом можно анализировать, какая кампания работает, какая нет. Тегов в чат-ботах нет. Есть, конечно, небольшие исключения в Telegram, но нельзя сказать, что это есть во всех системах.

  • Кроме этого, официально холодные рассылки чат-ботами запрещены, к тому же, чат-бот не может отправлять информацию по номеру телефона. Поэтому бот, как маркетинговый инструмент, очень под большим вопросом.

• И еще в чат-ботах не работают продажи. У некоторых клиентов было около тысячи различных товаров, и они хотели перенести выбор этих товаров в чат-бот. Это не работает. Чат-боты – это все-таки больше текст и картинки. Но здесь нет интерфейса, который был бы удобен пользователям – например, нет возможности настроить фильтр для поиска товара. Да, можно реализовать корзину, но это не дает той эффективности, которую хотелось бы.

Мультиканальность

Что необходимо, чтобы разработать чат-ботов, внедрить их и остаться в живых? Во многих компаниях этот вопрос обычно решается в лоб: «Дадим разработчику, он реализует».

Но мессенджеров очень много. На слайде приведена статистика по нашим клиентам – кто чем пользуется.

При этом эффективность мессенджеров зависит от сферы деятельности.

• В салонах красоты и фитнес-центрах – популярны Instagram, ВКонтакте, иногда WhatsApp.

• В автопромышленности – популярны ICQ, Skype и Telegram.

У каждой сферы свои эффективные каналы. Нет какого-то одного универсального канала, который бы работал. Получается, что используя какой-то один канал, вы львиную долю клиентов не затрагиваете.

Поэтому если разрабатывать чат-бот, нужно брать 2-3 канала, которые вам необходимы. И при возможности подключать другие – смотреть, что выстреливает, и где клиенту будет удобней.

Но здесь возникает проблема. API у всех каналов полностью различное – оно различается кардинально.

Кроме этого, по функциональности мессенджеры тоже различаются кардинально.

• В Telegram у сообщений могут быть инлайн-кнопки, а в Viber их нет.

• Skype не поддерживает отправку файлов, хотя другие каналы поддерживают.

• ICQ вообще не может сам отправлять сообщения системе, их надо постоянно запрашивать.

У нас API различных мессенджеров сильно различается. И когда разработчики начинают с этим взаимодействовать, появляется огромное количество проблем, с которыми приходится бороться, и в конце концов это выливается в огромное количество человеко-часов.

Решение этой проблемы – это мультиканальность, когда для разработки чат-бота используется система, закрывающая все тонкости реализации API с чат-ботами. Тем самым мы не задумываемся о проблемах, нюансах этого канала, а используем общую прослойку – единый интерфейс.

• Преимущество – используя сразу несколько каналов, мы охватим больше нашей аудитории.

• Из проблем – здесь возможна задержка развития самой системы относительно API каналов. Но при разработке чат-ботов нам не всегда нужны самые новые возможности, которые появляются у мессенджеров.

Графический конструктор сценариев

Когда мы решили проблему с мультиканальностью, завели себе все эти каналы, и можем туда отправить информацию, возникает вопрос: как должен выглядеть сценарий для чат-бота, который будет обрабатываться этим ядром? Написать такой сценарий сложно, потому что очень много что надо контролировать – здесь и контекст общения с клиентом, и как двигать клиента по этим шагам.

Когда эту логику пишет разработчик, как правило, получается огромный спагетти-код на 1000+ строчек кода или 5000+, который потом крайне тяжело поддерживать и изменять. Когда у нас платформы еще не было, мы через это проходили – с этого начинали.

И родилась идея, что необходимо переходить на графический конструктор. Если посмотреть различные облачные сервисы, там то же самое – всюду используются графические конструкторы, потому что мы не должны думать о ядре, нам нужно работать на другом уровне.

• При использовании графического конструктора сценариев мы получаем превосходную читаемость – видно все наши элементы, какой текст отправляется, как шаги идут, как они взаимодействуют.

• Все шаги можно без проблем изменить – для этого не надо быть разработчиком, смотреть код или менять связи.

• Мы существенно сокращаем время разработки сценариев – сценарии можно создавать буквально за считанные часы, не тратить на это дни и недели.

• Сценарии можно переиспользовать.

Графический конструктор сценариев – это тот механизм, который однозначно следует использовать. Если провести аналогию с машиной, то мы не думаем, как работает двигатель, что у него там с искрой и так далее. У нас есть газ, есть коробка передач.

То же самое и здесь – мы не должны думать о том, как обработать каждый из шагов, как делать связи. Мы указываем, что хотим получить, а сами действия будут реализованы в ядре через отдельную закрытую от нас логику.

Пример сценария и кода

На слайде – пример, как выглядит сценарий. Здесь есть элемент, который проверяет – есть контрагент или нет.

• Если контрагент есть, заявка отправляется сразу на техподдержку.

• Если контрагента нет, бот задает несколько вопросов, регистрирует контакт в качестве лида, и проводит его дальше по стандартному сценарию.

Мы разработали такой сценарий, плюс подключили пару методов, которые будут работать уже с базой данных:

• Первый метод проверяет, есть ли контрагент.

• А второй метод выбирает из нашего контекста значение, которое ввел клиент, и создает сам элемент лида.

Мы видим, что методы очень компактные, очень понятные, их даже какой-то джун-разработчик 1С в принципе может сделать – ему не надо много всего продумывать.

Техническая реализация (мультиканальность+конструктор)

На этом слайде немного раскрываю технологическую часть платформы – каким образом мы всего этого добились.

• Вся правая часть – это так называемый «транспорт».

  • Мы полностью отгородили транспорт от остальной логики, используя паттерн «Адаптер». С его помощью мы все внешние API конвертируем к своему внутреннему API, и работаем уже с внутренними методами, а не с внешними.

  • Плюс, мы обернули это в паттерн «Фасад», который объединяет все каналы и выдает нам для использования один единственный интерфейс с 5-7 методами. На его границе мы не знаем, что это за канал, как его использовать, какие там нюансы. Мы просто работаем с 5-7 методами, а дальше уже работает «черная магия».

• И вторая часть – это наш конструктор. Здесь мы видим две коробочки (BPMN-движок и графический конструктор), которые объединяются спецификацией.

Возникает вопрос, как реализовать в ядре поддержку графического формата – чтобы код его как-то переваривал? Есть несколько различных вариантов:

• Либо графический формат преобразуется в какой-то большой код – но это не поддерживаемо.

• Либо графическая схема постоянно анализируется на лету.

• Мы же пошли по методу создания спецификации. Наш сценарий, который формируется в графическом конструкторе, конвертируется в спецификацию, понятную ядру. А BPMN-движок, используя эту спецификацию, дальше взаимодействует с ядром.

Если проследить маршрут сообщения, то:

• с правой стороны, где находятся серверы Telegram и Viber, сообщение проходит определенную валидацию;

• по нашему «Фасаду» конвертируется в понятную нам схему;

• схема передается в BPMN-движок, который отвечает за дальнейшую логику;

• также есть мессенджер, который совершенно не знает ни о ядре, ни о каких-то системах – он просто использует API для передачи либо получения сообщений.

Кейс разработки поведения

Теперь хотелось бы коснуться практической части.

Есть простая задача – создать чат-центр для коммуникации клиента с компанией, чтобы все коммуникации приходили сотрудникам.

Мы набрасываем этот сценарий, используя различные элементы.

• Первым шагом сценарий отправляет сообщение «Вы обратились в открытую линию компании. Чем можем вам помочь?»

• Дальше диалог переводится на сотрудника – оповещение приходит всем менеджерам, ответить может каждый.

• После выхода из диалога сообщаем клиенту, что работа по обращению завершена: «Спасибо за обращение, мы рады вам помочь!»

• И завершаем диалог.

Таким образом у нас готов сценарий, который реализует чат-центр. Нам не пришлось тратить на него кучу дней, недель – мы набросали его за минуту.

Дальше была вторая задача – решили не адресовать сообщение сразу всем менеджерам, а сразу дать выбор клиенту, с каким отделом ему связаться – с техподдержкой либо с отделом продаж.

• Мы заменяем элемент «Действие» на «Действие с клавиатурой», чтобы в сообщении «Вы обратились в открытую линию компании. Какой отдел вас интересует?» выводились кнопки выбора

• Добавляем кнопки «Отдел продаж» и «Техподдержка»

• Добавляем элемент «Диалог с сотрудником» для второго отдела.

• Добавляем в настройках платформы два отдела операторов: «Отдел продаж» и «Техподдержку» – обратите внимание, здесь еще есть и руководители.

• Выберем настроенные отделы в качестве ограничения адресации для элементов «Диалог с сотрудником».

• И завершим редактирование сценария.

Здесь главная общая схема, что мы практически не работаем с кодом. Мы все это настраиваем в визуальной части, и это легко корректируется, изменяется, дорабатывается.

Дальше у нас появилась задача – добавить возможность автоматического создания заявки на техподдержку (в Help Desk) в вечернее время. Потому что когда клиент обращается в нерабочее время, ему пишется: «Вы переведены на сотрудника», а там никто не отвечает – это ужасная ситуация. Поэтому мы внесли в сценарий следующие изменения:

• Добавили дополнительный элемент, который проверяет – рабочее время или нерабочее. Если время рабочее, идет наш стандартный процесс. Если время нерабочее, клиенту отправляется сообщение, и дальше запускается сценарий, чтобы сформировать офлайн-заявку.

• Заявка создается как документ 1С, и менеджер, который утром придет, сразу сможет его обработать.

• Обратите внимание, здесь мы используем вложенный сценарий. Опять-таки, используя всего лишь пять различных элементов, мы можем создавать любые наши сценарии, любое поведение.

• Просим клиента сформулировать проблему сообщением: «Какой у вас вопрос?»

• И потом выполняем метод, который непосредственно будет создавать сам документ – этот подключаемый метод необходимо будет создать разработчику.

• В методе мы получаем ответ клиента из шага «ВопросКлиента», создаем задачу, передаем туда этот текст и возвращаем клиенту ссылку на документ задачи.

Как видно, это не тысяча строк кода – все очень легко и создается, и поддерживается.

И последняя задача. Поскольку это была ЖКХ-компания, они хотели оповещать клиентов о том, что у них есть долг – чтобы клиент заходил в чат-бота, и ему бот сразу говорил: «У вас есть долг, погасите».

• Сначала мы проверяем, есть ли долг. Если долга нет, мы переходим на стандартную схему. Если есть долг, тогда выводим сообщение «ВНИМАНИЕ, У ВАС ЕСТЬ ДОЛГ (ДолгСумма)», где в качестве параметра используем сумму документа.

• И подключаем в чат-бот метод ПроверитьДолг, который проверяет сумму долга и записывает ее в контекст.

После этих действий у нас буквально на 10 минут создан бот, который будет решать все необходимые задачи.

Резюмируем

Я рассказал о принципах разработки – как разрабатывать чат-ботов, чтобы это было качественно, хорошо и удобно, чтобы не погрязнуть в грязи.

Резюмируя, хочу сказать:

• Чат-боты – это очень полезный и эффективный канал. Их можно использовать в различных сферах и под различные задачи.

• Построение бизнес-логики должно происходить качественно на другом уровне. Мы не должны оперировать кодом и думать, а как же это обработать – мы должны сосредоточиться именно на бизнес-логике, описывать ее.

• Минимальные вещи, которые нужны, чтобы все это реализовывать – это мультиканальность и конструктор сценариев.

Продукт, который разработан по этим принципам, продается на «Инфостарте», наша компания развивает его 5 лет.

На данный момент продукт поддерживает 14 каналов – Telegram, Viber, WhatsApp, WhatsApp Business, Instagram, Skype, ICQ, Facebook, ВКонтакте, Одноклассники, Яндекс.Алиса, Verbox, Jivochat, Avito.

*************

Статья написана по итогам доклада (видео), прочитанного на конференции Infostart Event 2022 Saint Petersburg.