Производитель нижнего белья обновил свою систему дистрибуции и начал продавать свою продукцию онлайн через собственный онлайн-магазин. Результаты нескольких недель рекламы и продаж привели к гипотезе, что лиды не конвертируются в покупателей из-за некоторых препятствий на сайте, которые необходимо было определить и убрать.

Я использовал веб-визор Яндекс. Метрики для наблюдения за посещениями посетителей сайтов, карту кликов и отчёты посещаемости и источников трафика, чтобы найти точку отказа и выхода. Эта аналитика привела к гипотезе, что посетителям не хватает оперативной консультации на сайте, где они могли бы задать вопрос о новом для рынке товаре, который производит и продаёт компания. Появилась необходимость добавить такой функционал на сайт.

Перед началом реализации проекта были определены требования и ограничения, исходя из которых предстояло выбрать из нескольких типов взаимодействия с пользователями сайта. Ключевым требованием было предоставить пользователю необходимую информацию за минимальный промежуток времени.

При этом было решено не использовать инструменты наподобие Jivosite, которые по сути перенаправляли лиды на менеджеров, так как ранее такая схема не имела необходимой эффективности. Специфика продукта и способа её продажи требовала предоставления актуальной и точной информации о товаре без использования человека.

Выбор пал на тип ботов-консультантов, которые предоставляют информацию пользователю после некоторого взаимодействия с ним и дополняют интерфейс сайта. Изначально планировалось использовать возможности ботов в Telegram, но из-за возможных блокировок этого мессенджера на территории России было решено использовать другой B2C чат-бот.

Было выбран облачный сервис Pandorabots, который быстро развёртывался на сайте, вставив скрипт в футере. Таким образом, стало возможным уделить максимальное внимание контенту, сбору часто задаваемых вопросов и актуальных ответов на них, так как время и ресурсы на этот проект были сильно ограничены.

Выбор между скриптовым, то есть не обучаемым, и самообучаемым чат-ботом был простым и в пользу первого варианта, так как он был дешёвым и быстрым и максимально подходил для ограниченного предложения производителя. Благодаря анализу вопросов за несколько месяцев выявились блоки вопросов, которые закрывали практически все варианты вопросов посетителей.

В реализации чат-бота было решено сделать упор на готовые шаблоны вопросов вместо ввода произвольного текста, так как это повышало скорость взаимодействия с ботом. В итоге сформировалось бизнес-требование о создании диалогового бота с максимально удобным интерфейсом и для пользователей, и для администратора. Pandorabots идеально подходил для этой задачи и предлагал гибкую систему оплаты за непосредственные взаимодействия с ним.

Одной из самых важных частей проекта был сбор информации о запросах пользователей, которые приходили с сайта и от партнёров. Эта информация легла в основу технического задания по доработке интерфейса, контента сайта, доработки рекламной кампании на поиске и SEO сайта.

Входящая информация была не структурирована и хранилась в разном формате: начиная от электронных сообщений и заканчивая пометками в записной книжке менеджера, оставленными после телефонных разговоров. Предстояло собрать эту информацию и структурировать её, чтобы оказалось возможным только в результате кропотливой работы. Аналитика в данном случае сводилась к категоризации вопросов и определению их частотности.

После сбора информации стало необходимо сделать структуру вопросов для упрощения доступа пользователей к ответам. Для этого нужно было создать дерево ответов, по которому писались AIML (разметки для ИИ). AIML является диалектом XML, поэтому его легко считывать.

Дерево быстро получило очень широкие ветви и перестало быть эффективным средством для хранения информации для чат-бота. В ней было решено хранить только информацию о файлах разметки и связях между ними, а информацию для AIML файлов было решено сохранять в простом XLS файле — в нём было легко искать информацию, добавлять строки и копировать из него нужные данные.

Благодаря удобному интерфейсу процесс создания AIML файлов и их линковка была не сложной, но было необходимо иметь чёткое дерево связей, которое ранее было создано с помощью UML. Благодаря ему многочисленные связи между вариантами продолжения диалогов вели к правильным файлам AIML.

Сами AIML файлы создавались с помощью тегов, информация о которых предоставлялась в инструкциях к сервису по созданию чат-ботов. Некоторые трудности возникли с написанием стартового кода, но благодаря поддержке разработчиков и методу проб и ошибок чат-бот заработал по ожидаемому алгоритму.

Особенностью реализации данного проекта был способ взаимодействия между заказчиком и исполнителем. Фактически исполнителю — аналитику была поставлена задача, в процессе реализации которой он оказался и заказчиком, и исполнителем. Так получилось во многом благодаря бережливому подходу к выполнению задачи, при котором максимально использовались готовые инструменты.

Зачастую при разработке чат-ботов обращаются к специализированным организациям или фрилансерам — в таком случае документ бизнес-требований и техническое задание является обязательным. Но в данном случае мне удалось в максимально короткие сроки выполнить задачу собственными силами и было решено не создавать документ бизнес-требований для самого себя.

Главным документом был план реализации проекта с сроками выполнения различных этапов. Фиксированные и сжатые сроки позволяли держать себя в тонусе.