После того, как независимая косметическая станция в Юго-Восточной Азии приватизировала службу поддержки клиентов ИИ, коэффициент конверсии запросов Q2 вырос на 27%

В прошлом месяце я помогал команде друзей из Сингапура, которая занимается продажей косметики через дистрибьюторские каналы (DTC – Direct to Consumer). У них была небольшая команда из пяти человек, которая ранее использовала SaaS-сервисы сторонних поставщиков для обслуживания клиентов с помощью искусственного интеллекта. Во время акций по скидкам на вопросы пользователей о подборе косметики по типу кожи приходилось ждать ответа более 30 секунд. В самый худший день акции система полностью вышла из строя на 40 минут, в результате чего было потеряно почти пятая часть заказов.

Сначала нужно понять: что такое приватное развертывание.

Не позволяйте терминологии сбить вас с толку — это просто означает, что вы устанавливаете все необходимые программы, модели и данные на свой собственный сервер или в эксклюзивный облачный аккаунт, не делясь общими ресурсами с другими пользователями. В этот раз мы развернули для них большую модель обслуживания клиентов, и эксклюзивный квот на вычислительные мощности позволяет одновременно обслуживать 1200 пользователей, без необходимости соревноваться за общий пул вычислительных ресурсов с сотнями компаний.

Три реальных дохода в виде наличных денег

После запуска мы собрали данные за 30 дней, и вот три наиболее заметных изменения:

• Во-первых, скорость ответов увеличилась в 6 раз; 90% запросов получают ответы в течение 1 секунды.Коэффициент конвертации запросов увеличился на 27%Проблема с тем, что многие пользователи раньше не могли дождаться ответа и просто закрывали страницу, теперь практически исчезла.
• Во-вторых, все данные остаются исключительно у нас; информация о типе кожи пользователей, их аллергиях и предпочтениях не попадает в общую базу данных поставщика услуг. Таким образом, нет необходимости беспокоиться о том, что конкуренты могут использовать данные поставщика для создания профилей пользователей. Кроме того, это полностью соответствует требованиям закона PDPA по защите персональных данных в Юго-Восточной Азии.
• В итоге стоимость даже снизилась. Раньше сборы взимались в зависимости от количества запросов, и в месяцы акций стоимость услуг увеличивалась в три раза по сравнению с обычным периодом. Теперь, с учетом годовой аренды облачного сервера и лицензии на модель, можно сэкономить примерно столько же, сколько стоили бы услуги SaaS на протяжении четырех месяцев.

Не спешите садиться в машину — сначала убедитесь, что вы знаете, как избежать этих ошибок («препятствий»).

Во время нашей развертки мы столкнулись с парой небольших, но не самых простых проблем, которых вы можете избежать, если захотите попробовать сами:

Первое, на начальном этапе адаптации требуется время. Ранее использовавшиеся сценарии обслуживания клиентов из SaaS-систем нельзя было просто скопировать и использовать. Потребовалась неделя времени на то, чтобы внести небольшие изменения в данные пользовательских вопросов за последние два года, чтобы достичь лучшей точности ответов, чем в SaaS-системе. Это не то, что можно сделать простым нажатием кнопки.

Во-вторых, необходимо назначить человека, который будет регулярно заниматься обслуживанием системы; нет необходимости нанимать специального сотрудника по обслуживанию инфраструктуры. Их инженеры по обработке данных могут тратить по одному часу в неделю на проверку системы мониторинга и обновление базы текстов для общения с клиентами. Если в команде нет ни одного человека, хотя бы немного разбирающегося в серверах, это может привести к возникновению проблем.

Кому это нужно? Кому вообще не стоит этим заниматься?

Прямо скажу тебе, не следуй за толпой:

Используйте: либо очень высокие требования к безопасности данных, например, трансграничные платежи, медицинские консультации; либо во время большой рекламы большой перемен трафик, например, независимые станции, трансграничная электронная коммерция, общественный SaaS на пике ограничивает потоки; либо ваш регион имеет строгие требования к соблюдению данных пользователей за границей, вы можете рассмотреть один из них.

Не стоит этого делать: в команде всего два-три человека, среди которых нет специалистов по технологиям, а объем работы стабилен. Использование SaaS-сервисов раньше никогда не вызывало проблем. Не стоит тратить деньги зря ради так называемого “прогресса в технологиях”.

Практические советы для тех, кто впервые берется за это дело

Если вы соответствуете вышеуказанным условиям адаптации, в первый раз не стоит сразу переходить на полный режим работы:

Сначала перенаправьте 20% трафика на тестовую систему на две недели, чтобы проверить, соответствуют ли скорость отклика, точность ответов и затраты вашим ожиданиям. Если все будет в порядке, тогда перенесите весь трафик туда. Не стоит сразу покупать самый дорогой сервер — достаточно выбрать модель, способная обработать в 1,5 раза больший объем трафика, чем ваш обычный пиковый показатель. Если позже потребуется увеличение мощности, это не будет слишком дорогостоящим решением.

Несколько вопросов, на которые вы, скорее всего, захотите задать:

«Можно ли сделать это и небольшой командой?» Команда, которой мы помогали, имела всего одного специалиста по обработке данных (бэкенд-разработке), и они полностью сотрудничали с нами, и всё было развернуто за 3 дня. Порог входа в этот процесс не так высок, как вы думаете.

«Не будет ли это гораздо сложнее, чем использование SaaS-сервисов?» После первоначальной настройки объем последующих работ по обслуживанию практически незначителен. Мы использовали этот сервис в течение двух месяцев, лишь один раз обновили базу текстов для общения с клиентами, и никаких проблем не возникло.

«Действительно ли безопасность данных лучше, чем при использовании SaaS-сервисов?» Если вы обращаетесь к сервисным провайдерам, которые занимаются разработкой решений для приватизации данных, то данные не покидают ваши серверы на протяжении всего процесса обработки, что делает их гораздо более безопасными по сравнению с ситуацией, когда они хранятся в общем пуле данных общедоступных сервисов.