Саммари интервью: TikTok Shop сократил время решения обращений на 150%, и дело не только в ИИ

Делюсь интересным, на мой взгляд, интервью с Суджитом Моханди - старшим менеджером CX-программ в TikTok.

TikTok Shop - это встроенная в TikTok платформа электронной коммерции, где пользователи могут находить товары прямо в контенте и покупать их, не выходя из экосистемы TikTok. В отличие от классического маркетплейса, здесь большую роль играют рекомендации, авторы контента, прямые эфиры и импульсивные покупки.

На платформе размещено более миллиона продавцов, а служба поддержки получает до 50 000 обращений в неделю.

Проблема TikTok Shop была не столько в объёме обращений, сколько в сложных нестандартных кейсах. Некоторые тикеты проходили длинный путь: оператор поддержки не мог принять решение сам, передавал вопрос продавцу, ждал ответа, получал информацию и возвращался к клиенту. В отдельных случаях такая переписка растягивалась до восьми дней. При этом TikTok Shop постоянно менял правила: во время активного роста платформа выпускала и обновляла по 10–15 политик в месяц. При этом постоянно добавлялись новые продукты, функции, продавцы и партнёры. Операторы физически не успевали держать в голове все правила, а нужная информация была разбросана по множеству документов.

Что сделали?

TikTok Shop не стали пытаться автоматизировать сразу все. Вместо этого внедрили ИИ-ассистентов для сотрудников поддержки: ИИ находит актуальную политику, сопоставляет её с контекстом обращения и выдаёт агенту уже собранную информацию. При этом мультимодальная модель способна включить изображения и видео в контекст решения.

Интересный момент - TikTok Shop разделили решения на два типа:

🟢 Two-way doors - решения, которые легко исправить (небольшой возврат или замена товара) - их полностью можно отдавать ИИ 🟢 One-way doors - решения с серьёзными последствиями. Например, блокировка аккаунта или средств продавца. Здесь BB помогает собрать информацию, но финальное решение остаётся за человеком

TikTok пришлось привести документы разных подразделений к единому формату, убрать конкурирующие версии правил, настроить контроль версий и постоянно обновлять информацию. Иными словами, прежде чем научить ИИ отвечать на вопросы, компании пришлось сначала разобраться с тем, какая информация вообще является правильным ответом. Команда также постоянно отслеживает исключения и корректирует инструкции для модели. В результате удалось добиться почти 99% воспроизводимости ответов.

По мнению Моханди, чтобы база знаний была готова к использованию ИИ в поддержке, она должна соответствовать трём требованиям:

🟢 авторитетная: для каждой политики должен существовать один актуальный источник истины для всех команд, а не несколько противоречащих друг другу версий в разных командах 🟢 с контролем версий: не позволять ИИ обращаться к устаревшим инструкциям и правилам, даже если они хранятся в опубликованной базе знаний 🟢 структурированная и единообразная: большие языковые модели лучше работают с документами, оформленными в едином формате и удобными для обработки, например Markdown, чем с разрозненным неструктурированным текстом в разных форматах

В некоторых категориях обращений TikTok Shop сократили время решения обращений на 150%, а заодно снизили зависимость работы поддержки от персональных знаний и опыта работы конкретного сотрудника.

И очевидный, но важный вывод: ИИ не спасет хаотичную поддержку - если правила противоречат друг другу, база знаний устарела, ответственность не определена, а сложные решения никак не классифицированы, ИИ просто добавит хаоса. Если сначала разобраться с процессами, знаниями и границами автоматизации, ИИ может стать не заменой оператору, а очень мощным помощником.

Источник ➖➖➖ Клиентский опыт и качество Linkedin | Telegram | VK

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки