5 проверенных сервисов для создания чат-ботов

Чат-боты вез­де. Они кон­суль­ти­ру­ют в интернет-магазинах, отве­ча­ют в соц­се­тях и дают справ­ки в мес­сен­дже­рах. Пора и нам заве­сти соб­ствен­но­го.

Общий прин­цип рабо­ты чат-ботов такой: есть типо­вые ситу­а­ции, с кото­ры­ми при­хо­дят люди, и для этих ситу­а­ций есть типо­вые реше­ния. А когда стан­дарт­но­го реше­ния нет, бот пере­да­ёт управ­ле­ние чело­ве­ку.

Рань­ше, что­бы сде­лать сво­е­го бота, нуж­но было изу­чать про­грам­ми­ро­ва­ние. Сего­дня доста­точ­но интер­не­та и спе­ци­аль­но­го сер­ви­са, кото­рый помо­жет собрать и настро­ить всё без еди­ной строч­ки кода.

Мы собра­ли 5 сервисов-конструкторов чат-ботов, поз­во­ля­ю­щих с помо­щью мыши и про­ду­ман­ных сце­на­ри­ев диа­ло­га создать сво­е­го тек­сто­во­го робо­та.

Flow XO

flowxo.com

Сто­и­мость: базо­вые воз­мож­но­сти — бес­плат­но, для серьёз­ной рабо­ты — от 19$ в месяц.

Плат­фор­мы: Facebook Messenger, Telegram, Slack, SMS, инте­гра­ция с сай­том.

Основ­ная зада­ча это­го бота — собрать как мож­но боль­ше дан­ных, что­бы потом пере­дать их чело­ве­ку. Такой про­стой чат-бот, кото­рый спра­ши­ва­ет кон­такт­ную инфор­ма­цию и зано­сит её в базу.

Если потра­тить поболь­ше вре­ме­ни, то мож­но научить его рас­по­зна­вать отдель­ные вопро­сы и давать на них зара­нее заго­тов­лен­ные отве­ты. Кро­ме это­го бот уме­ет отправ­лять кар­тин­ки и видео, запра­ши­вать нуж­ную инфор­ма­цию и зада­вать уточ­ня­ю­щие вопро­сы.

Chatfuel

chatfuel.com

Сто­и­мость: до 1 000 обра­ще­ний бес­плат­но, далее — 15$ в месяц.

Плат­фор­мы: основ­ная — Facebook Messenger, но мож­но настро­ить инте­гра­цию и с дру­ги­ми сер­ви­са­ми, в зави­си­мо­сти от тер­пе­ния (тут уже потре­бу­ет­ся про­грам­ми­ро­ва­ние).

Это про­стой и быст­рый кон­струк­тор чат-ботов. Он авто­ма­ти­че­ски свя­зы­ва­ет­ся с вашим про­фи­лем и стра­ни­ца­ми, кото­рые вы ведё­те. Вся настрой­ка сво­дит­ся к тому, что нуж­но объ­яс­нить боту, как реа­ги­ро­вать на сооб­ще­ния и что делать в раз­ных слу­ча­ях. Он может отправ­лять и при­ни­мать кар­тин­ки, ссыл­ки, давать быст­рые отве­ты и сохра­нять исто­рию всех чатов.

Здесь даже мож­но настро­ить подо­бие искус­ствен­но­го интел­лек­та: как реа­ги­ро­вать на кон­крет­ные фра­зы или сло­ва в сооб­ще­нии. Напри­мер, если в диа­ло­ге всплы­ва­ет вопрос «Сколь­ко сто­ит…», то бот может в ответ дать ссыл­ку на прайс-лист или назвать кон­крет­ную сто­и­мость.

Botsify

botsify.com

Сто­и­мость: от 50$ до 300$ в месяц, бес­плат­ный проб­ный пери­од — 30 дней.

Плат­фор­мы: Facebook Messenger, Slack, инте­гра­ция с сай­том.

Один из самых про­стых кон­струк­то­ров в нашей под­бор­ке. Для реги­стра­ции доста­точ­но почты, а сра­зу после стар­та вам пред­ла­га­ют на выбор несколь­ко обла­стей при­ме­не­ния чат-бота. Если что-то пошло не так, все­гда мож­но вер­нуть­ся на несколь­ко шагов назад и испра­вить что угод­но. Кон­струк­тор настоль­ко про­стой, что вряд ли у вас полу­чит­ся сде­лать что-нибудь непра­виль­но.

Прин­цип пове­де­ния бота — типо­вые отве­ты на стан­дарт­ные вопро­сы, на боль­шее он не спо­со­бен. Но если гра­мот­но про­ду­мать сце­на­рии и про­пи­сать самые частые фра­зы, то чат-бот вполне может рас­ска­зать в выход­ные или ночью про то, как добрать­ся до офи­са, сколь­ко сто­ят услу­ги и по како­му теле­фо­ну мож­но дозво­нить­ся до опе­ра­то­ра.

SAP Conversational AI (бывший Recast.AI)

cai.tools.sap

Сто­и­мость: бес­плат­но, но за неко­то­рые бизнес-функции нуж­но пла­тить отдель­но.

Плат­фор­мы: прак­ти­че­ски все.

Эти ребя­та сде­ла­ли став­ку на машин­ное обу­че­ние, тон­кую настрой­ку и гиб­кость в сце­на­ри­ях. Они пони­ма­ют, что для раз­ных задач нуж­ны раз­ные боты, поэто­му на стар­те нам пред­ла­га­ют выбрать сце­на­рий исполь­зо­ва­ния и сде­лать несколь­ко базо­вых настро­ек, кото­рые упро­ща­ют пер­вый запуск.

После это­го мож­но при­сту­пать к пол­но­цен­но­му обу­че­нию и тон­ким настрой­кам. Всё мож­но сде­лать в виде схе­мы уме­ний и свя­зей меж­ду ними. Их мож­но созда­вать сколь­ко угод­но, про­пи­сы­вать внут­ри любые свой­ства, собы­тия и усло­вия.

Для тех, кому мало схем и диа­грамм, есть режим про­грам­ми­ро­ва­ния. Тут всё мож­но зако­дить на любом из четы­рёх язы­ков и сра­зу про­ве­рить в деле. Не так нагляд­но, как схе­мы, но зато есть пол­ный кон­троль над про­ис­хо­дя­щим.

Microsoft Azure (Azure AI)

azure.microsoft.com/ru-ru/overview/ai-platform/

Сто­и­мость: бес­плат­но. При жела­нии мож­но сде­лать премиум-бота по 32 руб­ля за 1 000 сооб­ще­ний.

Плат­фор­мы: все. Систе­ме неваж­но, куда её встро­ят, она будет рабо­тать вез­де.

Мы вклю­чи­ли этот сер­вис в под­бор­ку для того, что­бы пока­зать: чат-боты не про­сто игруш­ки для интернет-магазинов. Microsoft пред­ла­га­ет исполь­зо­вать свой сер­вис всем жела­ю­щим создать по-настоящему умно­го чат-бота. Внут­ри Azure сто­ит тот же дви­жок, кото­рый Microsoft исполь­зо­ва­ла для созда­ния голо­со­во­го помощ­ни­ка Cortana.

В нём нет про­стых поша­го­вых инструк­ций и шаб­ло­нов, но зато мож­но исполь­зо­вать насто­я­щее рас­по­зна­ва­ние тек­ста и речи, нечёт­кую логи­ку и само­обу­ча­е­мые ней­рон­ные сети. Дру­гой вопрос, зачем вам такая мощь искус­ствен­но­го интел­лек­та для шаб­лон­ных отве­тов в Facebook, но сама воз­мож­ность, без­услов­но, впе­чат­ля­ет.

Создание чат-бота с помощью службы Azure Bot / Microsoft corporate blog / Habr

Сегодня у нас практическое занятие по созданию чат-ботов с использованием Azure Bot Service и Microsoft QnA Maker. Всего за пару часов практического изучения вы сможете освоить эти технологии. Присоединяйтесь!

Просим обратить внимание

Для лучшего освоения курса стоит отвести на него около двух часов времени. В ходе вас ждет много практики и работы на виртуальной машине. Кроме того, просим заложить время и на настройку инфраструктуры, которая потребуется для прохождения этого модуля (Все пароли для входа в виртуальную машину вы найдете на вкладке «Resources»).

Служба Azure Bot вместе с QnA Maker предоставляют средства разработки, необходимые для создания и публикации интеллектуальных ботов, которые естественным образом взаимодействуют с пользователями с помощью диапазона служб.

В этом модуле вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

• Создание бота веб-приложения Azure для размещения бота.
• Создание базы знаний, ее заполнение данными и подключение бота к ней.
• Внедрение ботов в код и выполнение отладки созданных ботов.
• Публикация ботов и использование непрерывной интеграции для поддержания в актуальном состоянии.
• Выполнение локальной отладки ботов с помощью Visual Studio Code и эмулятора Microsoft Bot Framework Emulator.

Важно!

В этом уроке вам понадобится доступ к виртуальной машине. Если вы еще не подключены, авторизуйтесь и нажмите Запуск режима виртуальной машины. Пароль от вашего аккаунта будет находиться на вкладке «Resources». При нажатии он автоматически заполнится.

Создание бота веб-приложения Azure

Первым шагом в создании бота является предоставление места для размещения бота в Azure. Компонент «Веб-приложения Azure» Службы приложений Azure идеально подходит для размещения приложений ботов, а служба Azure Bot предназначена для их подготовки. В этом уроке будет использоваться портал Azure для создания бота веб-приложения Azure.

1. Войдите на портал Azure, открыв portal.azure.com в браузере виртуальной машины.

2. Выберите + Создать ресурс, затем Искусственный интеллект и машинное обучение и Бот веб-приложения.

3. В поле Имя приложения введите имя, например qa-factbot. Это имя должно быть уникальным в пределах Azure. Убедитесь, что рядом с именем отображается зеленая галочка.

4. В разделе Подписка и Группа ресурсов выберите имеющиеся ресурсы.

5. Выберите верное расположение (обычно не требуется менять уже выбранный вариант).

6. Выберите ценовую категорию S1.

7. Затем выберите Шаблон бота. Выберите SDK v3 в качестве версии, Node.js в качестве языка пакета SDK и Вопрос и ответ в качестве типа шаблона. Затем в нижней части колонки нажмите Выбрать.

8. Нажмите План службы приложений или расположение, затем щелкните Создать и после этого создайте план службы приложений с именем «qa-factbot-service-plan» или другим подобным в том же регионе, выбранном на предыдущем шаге. Как только это будет сделано, нажмите Создать в нижней части колонки бота веб-приложения, чтобы начать развертывание.

Примечание

Развертывание обычно занимает две минуты или меньше.

9. После завершения развертывания нажмите Группы ресурсов в ленте слева на портале Azure.

10. Выберите группу ресурсов, предварительно созданную для этой группы, чтобы открыть группу ресурсов, где мы развернули бот веб-приложения Azure.

Должно отобразиться несколько ресурсов, созданных для вашего бота веб-приложения Azure. Во время развертывания бота веб-приложения Azure произошло несколько событий. Был создан и зарегистрирован бот, создано веб-приложение Azure для его размещения, бот был настроен для работы с Microsoft QnA Maker. Следующий шаг — создать базу знаний с вопросами и ответами с помощью QnA Maker, чтобы наделить бот «интеллектом».

Создание базы знаний с помощью службы Microsoft QnA Maker

QnA Maker входит в пакет Azure Cognitive Services, который включает службы и API-интерфейсы для создания интеллектуальных приложений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения. Вместо того, чтобы включать в код бота реакцию на все возможные вопросы пользователей и все необходимые ответы, его можно подключить к базе знаний с вопросами и ответами, созданной в службе QnA Maker. Распространенный сценарий использования — создание базы знаний на основе списка URL-адреса страницы вопросов и ответов, которая позволяет боту отвечать на специализированные вопросы вида «Как найти ключ продукта Windows?» или «Где можно скачать Visual Studio Code?»

В этом упражнении вы примените QnA Maker для создания базы знаний с некоторым набором вопросов, например «Какие команды NFL выиграли больше всего суперкубков?» и «Какой самый крупный город в мире?» Затем вы развернете эту базу знаний в веб-приложении Azure, чтобы она стала доступна через конечную точку HTTPS.

1. Откройте портал QnA Maker, открыв www.qnamaker.ai в браузере виртуальной машины, и выберите Вход, чтобы выполнить вход с использованием той же учетной записи лаборатории, с которой вы входили на портал Azure.

2. Выберите меню «гамбургер» и нажмите Создать базу знаний.

3. Нажмите Создать службу QnA.

4. На открывшейся вкладке портала Azure введите имя в поле Имя. Это имя должно быть уникальным в пределах Azure. Убедитесь, что отображается зеленая галочка рядом с именем и рядом с полем Имя приложения в колонке ниже.

5. Выберите Использовать существующую в разделе Группа ресурсов, а затем выберите предварительно созданную для этого упражнения группу ресурсов.

6. Выберите расположение из раскрывающегося списка (обычно не требуется менять уже выбранный вариант).

7. Выберите F0 для параметра Ценовая категория управления.

8. Выберите F для параметра Ценовая категория поиска.

9. Убедитесь, что Имя приложения является уникальным в Azure.

10. Выберите ближайшее к вам расположение в двух раскрывающихся списках, затем нажмите кнопку Создать в нижней части колонки.

11. Выберите Группы ресурсов на ленте в левой части портала и откройте предварительно созданную для этого упражнения группу ресурсов. Дождитесь, пока надпись «Идет развертывание» в верхней части колонки сменится строкой «Выполнено успешно», которая обозначает успешное развертывание службы QnA и связанных с ней ресурсов. Если сообщение исчезнет, можно выбрать значок колокольчика в строке меню, чтобы просмотреть состояние. Вы также можете нажать Обновить в верхней части колонки, чтобы обновить состояние развертывания.

12. Вернитесь к разделу Создать базу знаний, открыв www.qnamaker.ai/Create в браузере виртуальной машины, и прокрутите вниз до Шаг 2 для подключения к нашей службе QnA.

13. В разделе Идентификатор каталога Microsoft Azure выберите Размещение Microsoft Learn.

14. Выберите Размещение Microsoft Learn из раскрывающегося списка Имя подписки Azure.

15. В разделе службы Azure QnA выберите службу QnA, имя которой вы указали ранее. Если в списке нет служб, обновите страницу.

16. Затем присвойте базе знаний имя, например «База знаний Factbot».

17. Вопросы и ответы можно вносить в базу знаний QnA Maker вручную или импортировать из списка часто задаваемых вопросов (FAQ), размещенного в Интернете или сохраненного в локальных файлах. Поддерживаются следующие форматы: текстовые файлы с разделителями табуляции, документы Microsoft Word, электронные таблицы Excel и PDF-файлы.

Для демонстрации откройте github.com/MicrosoftDocs/mslearn-build-chat-bot-with-azure-bot-service/blob/master/Factbot.tsv.zip в браузере виртуальной машины и загрузите файл Factbot.tsv.zip. Эта ZIP-папка содержит текстовый файл с именем Factbot.tsv. Извлеките и скопируйте файл на локальный компьютер. Прокрутите вниз страницу портала QnA Maker в браузере виртуальной машины, щелкните + Добавить файл и выберите файл Factbot.tsv. Этот файл содержит 20 вопросов и ответов в текстовом формате с разделителями табуляции.

18. Щелкните Создать базу знаний в нижней части страницы и дождитесь, пока завершится ее создание. Операция займет не больше минуты.

19. Убедитесь, что вопросы и ответы из файла Factbot.tsv появились в базе знаний. Затем щелкните Сохранить и обучить и дождитесь, пока завершится обучение.

20. Нажмите кнопку Тестировать справа от кнопки Сохранить и обучить. Введите в окне сообщения «Hi» (Привет) и нажмите клавишу ВВОД. Убедитесь, что получаете ответ «Welcome to the QnA Factbot» (Вас приветствует бот QnA Factbot), как показано ниже.

21. Введите вопрос «What book has sold the most copies?» (Копий какой книги продано больше всего?) в окно сообщения и нажмите клавишу ВВОД. Какой вы получили ответ?

22. Чтобы закрыть панель тестирования, повторно нажмите кнопку Тестировать.

23. Теперь щелкните Публикация в меню в верхней части страницы, а затем нажмите кнопку Опубликовать в нижней части страницы, чтобы опубликовать созданную базу знаний. Публикация сделает базу знаний доступной в виде конечной точки HTTPS.

Дождитесь, пока завершится процесс публикации, и убедитесь, что службы QnA развернута. Теперь база знаний размещена в веб-приложении Azure и вы можете развернуть бот, который будет использовать эту базу данных.

Следующие части руководства проходите на нашем обновленном ресурсе Microsoft Learn: продолжение.

Где создать чат-бота без навыков программирования: обзор пяти платформ

Применение умных помощников актуально в самых разных сферах бизнеса, где присутствует необходимость в автоматизации рабочих процессов. Боты могут разгрузить службу саппорта, распознавая типовые проблемы и предлагая подсказки (другими словами — раздел «частые вопросы» в режиме реального времени).

Рассмотрим другой пример — вы собственник бизнеса по доставке еды, чат-бот вполне может взять на себя функцию официанта для приема (в чате) и подтверждения заказа (по телефону). На самом деле примеров огромное множество, бот может предоставлять актуальную информацию о статусе посылки (заказа), консультировать по продуктам компании, бронировать билеты и осуществлять поиск информации и картинок в интернет.

Боты способны не просто решать задачи а агрегировать информацию о взаимодействиях с клиентами, тем самым «обучаясь». Это упрощает последующие итерации — например при повторном обращении клиент может сообщить боту что-то вроде: «как в прошлый раз» (при заказе еды в ресторане), бот поднимет информацию о предидущем заказе и отправить его в обработку — фантазия? Нет, это вполне реальные кейсы в кофейнях и ресторанах США.

В ближайшем будущем это позволит сократить расходы на персонал — звучит устрашающе не так ли?

Создание собственного чат-бота с нужным функционалом требует серьезных навыков программирования или же эквивалентных финансовых затрат. Между тем, существует множество платформ позволяющих спроектировать логику работы и «собрать» своего чат-бота без знания кодинга.

В некоторых конструкторах ботов присутствуют такие удобные и нужные инструменты как: NLP (Natural language processing — распознавание запросов на естественном языке) и AI (Artificial Intelligence — искусственный интеллект). Конструкторы легко интегрируются в платформы: Facebook, Telegram. Slack и т.д. или работают с собственным интерфейсом, который можно встроить на сайт или в CRM-систему.

Обзор лучших платформ для создания чат-ботов

Содержание обзора:

• Flow XO
• Recast AI
• Manychat
• ChatFuel
• Api.ai

1. Flow XO

Тип:

Поддерживаемые платформы:

• FB Messenger
• Slack
• SMS
• Telegram

XO flow — мощное кросс-платформенное решение для создания ботов без навыков программирования. Интуитивно понятный интерфейс редактора позволяет в считанные минуты настроить логику будущего бота. К ключевым преимуществам можно так же отнести огромное количество встроенных интеграций (более 90) со всевозможными внешними сервисами.

Платформа предлагает несколько тарифных планов (бесплатного не предусмотрено), стоимостью от $19/месяц. Тарифы включают ограниченное количество итераций (взаимодействия с ботами). Возможна кастомизация плана с добавлением новых ботов и кол-ва взаимодействий.

2. Recast AI

Тип:

Поддерживаемые платформы:

• FB Messenger
• Slack
• SMS
• Telegram
• Skype
• Web

Recast.ai — платформа основанная на собственной технологии распознавания естественного языка (Natural language processing), по заявлением разработчиков ядро платформы с легкостью распознает вводные запросы пользователей, выделяя ключевые фразы:

Сервис обладает прекрасной мультиплатформенностью: Facebook messenger, Slack, KIK, Weechat. Боты могут встраиваться в веб-интерфейс и обрабатывать входящую почту. Удобный интерфейс позволяет создать своего бота за 8 мин. (информация из официального мануала).

Платформа предлагает широкий набор средств разработки (SDK) для Python, NodeJS, PHP, Android, а также функциональный API. Стоит отметить большое комьюнити опытных разработчиков, которые с радостью подскажут решение новичкам.

Ценообразование — от бесплатного тарифа для разработчиков, включающего неограниченное количество ботов (которые обязательно выкладываются в паблик), и 3 базовых плана для создания приватных помощников. Тарифы так же ограничивают обращения, так же возможно размещение бота вне площадки или же на ней (в этом случае есть гарантия SLA).

3. Manychat

Тип:

Поддерживаемые платформы:

Manychat — отнюдь не кроссплатформенное решение. Сервис позволяет создавать чат-ботов на платформе Facebook, при этом подключая их к корпоративным страницам. Теперь клиенты могут получить ответы на вопросы, общаясь с электронным помощником в чате паблика. Стоит так же отметить, платформа не требует от вас знаний кода, и абсолютно бесплатна.

Логика работы Бота проектируется в удобном интерфейсе за несколько минут. Базирование в среде Facebook по-мимо удобного взаимодействия с корп. страницами, предполагает настройку рассылок и уведомлений пользователям в заданное время.

Словом, Мэни чат действительно удобное решение для чат-бот платформы Фейсбука.

4. ChatFuel

Тип:

Поддерживаемые платформы:

ChatFuel — один из первых публичных онлайн сервисов для создания чат-ботов. На момент составления обзора поддерживает несколько платформ — Facebook и Telegram, в скором времени разработчики обещают добавить — Вайбер, Слак,, KiK и WhatsApp.

Площадка предлагает удобный и простой интерфейс для проектировки и запуска бота в продакт. С слов разработчиков встроенный инструмент распознавания естественной речи (NLP) «понимает» широкий диапазон запросов, и способен ситуативно отвечать на них (передавая разобранный по ключевым словам запрос на обработку заданному пользователем алгоритму).

Для взаимодействия с клиентами ChatFuel уже использует несколько известных брендов — National Geographic, TechCrunch, UBER.

Сервис предлагает бесплатный тариф (до 100 000 запросов), что значительно превосходит предложения конкурентов (в среднем в 2 раза большее кол-во итераций на бесплатном тарифе).

По нашему мнению, сейчас Чатфуел — действительное оптимальное решение, как минимум — по соотношению функционал/стоимость.

5. Api.ai

Тип:

Поддерживаемые платформы:

• In-app messaging
• Line Skype
• FB Messenger
• Slack
• SMS
• Telegram
• Twitter

Api.ai — не совсем платформа для создания чат-ботов, это американский стартап, основаный в 2010 году выходцами из России — Ильёй Гельфенбейном, Павлом Сиротиным и Артёмом Гончаруком. В начале пути команда занималась разработкой голосового интерфейса управления приложениями (аналог Siri).

19 сентября 2016 года платформу приобрела корпорация Google. По словам вице-президента по разработке Скотта Хаффмана, приобретение Api.ai — одна из плановых инвестиций в технологии машинного обучения.

На сегодняшний день возможности Апи.Аи широко используется сервисами по созданию чат-ботов в качестве внешнего NLP-инструмента. Для правильной обработки поступающих запросов, боту необходимо преобразовывать вводный текст в понятный для себя язык — выделяя ключевые команды. Именно это и происходит «под капотом» сервиса.

«Разобранный» запрос возвращается боту по внешнему интерфейсу программирования, который далее реагирует на ключевые слова, даты и действия исходя из заданной логики работы. Логика работы в свою очередь настраивается в интерфейсах сервисов по созданию чат-ботов.

Друзья, будем благодарны лайкам и репостам, если Вам интересно — читайте так же наш блог на сайте — https://oblakodom.ru/blog/

Создание чат-бота: 3 главных правила на примере кейса RPV bot x YCLIENTS

Павел Ремнев @remnevpavel, резидент СКОЛКОВО и основатель RPV bot

---

В последнее время все чаще появляются новые чат-боты. Складывается ощущение, что этот процесс уже не остановить и скоро чат-боты будут в каждой компании, что неудивительно — они действительно заметно повышают эффективность бизнеса. 

Но прежде чем вы задумаетесь о создании собственного чат-бота, давайте определим несколько правил, которые необходимо соблюдать, чтобы этот инструмент приносил максимум результата. 

Думайте о клиенте

По сути, это правило можно применить ко всему, что вы делаете в бизнесе. В случае с чат-ботами оно заключается в следующем: все они встроены в какие-либо мессенджеры, и поэтому надо сделать так, чтобы клиенту было удобно «общаться» с ботом.

Важно, чтобы на любой стадии пользователь мог вернуться на шаг назад и внести какие-то корректировки, чтобы путь к нужному результату лежал через минимум кликов, чтобы клиент мог найти ответы на все вопросы и не запутаться в архитектуре чат-бота. В противном случае пользователь просто уйдет. Надеяться на то, что он будет кропотливо разбираться в чат-боте, не стоит.

Не усложняйте

Структура любого мессенджера довольно ограничена. Вы должны понимать, что это не сайт и не лендинг, где есть вся необходимая информация. Чат-бот в мессенджере должен быть очень простым и интуитивно понятным, и служить главной цели клиента — например, получить помощь, услугу или записаться в вашу компанию.

Планируя архитектуру будущего чат-бота, попробуйте сами пройти все этапы, а лучше дайте чат-бот своей бабушке и без каких-либо пояснений попросите ее записаться. Если бабушка сможет это сделать, значит, вы достигли успеха.

Используйте существующий сценарий

Если не знаете, как лучше настроить меню чат-бота, просто повторите действия интегратора — сервиса (чаще всего это CRM-система), при помощи которого компания автоматизирует бизнес-процессы. Такие сервисы есть практически в любой индустрии. Например, в сфере оказания услуг это чаще всего YCLIENTS.

Если в вашем бизнесе есть подобный интегратор, то у него точно настроена своя логика и архитектура в способе ведения клиентов. Самое простое и правильное решение — повторить эту логику в реализации чат-бота. 

Успех RPV bot как раз в том, что мы ничего не придумывали, мы просто повторили в точности все этапы записи, к которым уже привыкли клиенты YCLIENTS.

Создание RPV bot для салонов красоты совместно с YCLIENTS

В качестве примера расскажем, как создавался RPV бот для салона красоты Coco Chanail.

В главное меню мы вывели кнопки «Записаться», «Отменить запись», «О нас», «Позвонить».

После нажатия кнопки «Записаться» на экране должно появиться меню для записи на услугу — в данном случае сначала появляются «Мастера».

При нажатии на мастера появляется галочка, чтобы было понятно, какой мастер выбран.

После этого появляются кнопки с возможностью выбора категорий услуг: «Маникюр» и «Педикюр». При этом можно выбрать как одну категорию, так и несколько сразу. При нажатии на категорию услуги также появляется галочка.

Если в момент выбора категории услуги клиент решит поменять мастера, он может это сделать, нажав на кнопку с другим мастером. При этом все выбранные параметры в категориях услуг сохранятся, и клиенту не надо будет нажимать на них заново.

После окончания выбора категории услуг появляется кнопка «Закончить выбор».

После этого появляется список услуг по каждой категории, например: «Покрытие», «Снятие», «Наращивание», «Укрепление» в категории «Маникюр». Аналогично показываются услуги по другим категориям услуг.

После этого предлагается выбрать дату и время. Важно отметить, что актуальные дата и время берутся из CRM-системы в момент нажатия соответствующей команды.

Также следует отметить, что на любом уровне меню можно вернуться на любой из предыдущих уровней и изменить выбор в разделах «Мастера», «Категория услуг», «Услуги», «Дата».

Финальный шаг записи — обязательный запрос номера телефона клиента, чтобы компания могла с ним связаться.

После того, как запись сделана, появляется возможность ее отменить — в RPV bot данная команда выведена в главное меню, изображение которого опубликовано выше.

Синхронизация чат-бота с CRM-системой

При записи через RPV-бот, интегрированный с YCLIENTS, информация о предстоящем визите автоматически попадает в журнал записи, а информация о клиенте — в клиентскую базу. При отмене записи визит также удаляется автоматически.

Крайне важно, чтобы ваш чат-бот был полностью синхронизирован с CRM-системой. Без четкой и полной синхронизации смысл чат-бота фактически теряется, так как без автоматизации администратору придется проверять и подтверждать каждую запись. 

Чат-бот должен должен «жить параллельной жизнью» с вашей CRM-системой и полностью дублировать ее за счет полной синхронизации.

---

22 октября, в 13:30 в рамках проекта YCLIENTS Вебинар Павел выступит с темой «Как увеличить прибыль в салонах красоты, используя чат-боты в мессенджерах?»

Подключайтесь, чтобы узнать новый способ развития своего бизнеса!

РЕГИСТРАЦИЯ НА ВЕБИНАР