Сравнительное исследование чат-ботов в мобильных банках: какие запросы уже массово автоматизированы, а какие — точка роста всего рынка.
банков в базовом списке исследования
параметров оценки цифрового опыта
задача пользователя в периметре оценки
Результаты показывают уровень и точки роста опыта в чат-ботах российских мобильных банков. В основе исследования — обращения по счетам, вкладам и картам.
Все выводы и лучшие практики будут собраны в полном отчете. Получить персональные рекомендации в формате аудита или консалтинга может любая компания, которая развивает чат-бота: система оценки адаптируется к любой индустрии.
Презентация результатов состоялась 26 ноября— запись уже доступна.
Диаграмма справа демонстрирует изменения в эффективности чат-ботов по трем направлениям за год.
За прошедший год чат-боты улучшили показатели в двух направлениях: в способности решать запросы пользователей и в удобстве интерфейса. При этом третье направление — способность бота вести диалог с человеком — не показывает динамики.
Блок «Способность бота решить задачу» охватывает шесть типов задач: навигацию, предоставление информации, подбор продуктов, выполнение действий и обработку жалоб.
Показатели выросли по всем направлениям, хотя прирост варьируется. Существенные улучшения связаны с переходом к интеграционным сценариям, где ответы и действия выполняются прямо в чате, без необходимости навигации по приложению. Это повысило эффективность обработки запросов.
Пользователи получили более удобный доступ к общей и персональной информации о банковских продуктах в мобильных приложениях. Это связано с улучшением понимания запросов и оптимизацией решений чат-ботами. Раньше они чаще перенаправляли пользователей к разделам приложения, теперь же помогают прямо в диалоге, устраняя необходимость самостоятельного поиска.
Современные боты лучше понимают контекст вопросов и предугадывают потребности, предлагая дополнительную информацию для устранения неясностей. Это делает взаимодействие более интуитивным и удобным.
Порядок начисления процентов 4/8 → 7/8 Минимальный платеж 6/8 → 8/8 Увеличение льготного периода 3/8 → 7/8 Подключенные услуги 2/8 → 5/8 |
Изменение числа реализаций у восьми банков, принявших участие в волнах 2023 и 2023 годов
Возросло число интеграционных сценариев, функционирующих как полноценный сервис. Отдельно отметим, что появились возможности для смены паспортных данных — функция, ранее недоступная через чат-бота.
Активация уведомлений 1/8 → 3/8 Смена паспортных данных 0/8 → 2/8 Получение справки 2/8 → 3/8 Блокировка карты 3/8 → 4/8 |
Изменение числа реализаций у восьми банков, принявших участие в волнах 2023 и 2023 годов
Процесс оформления претензий стал более автоматизированным. Если в прошлом году наиболее качественная автоматизация наблюдалась в сценарии подачи жалобы на мошенников, то сейчас банки чаще доверяют чат-ботам и другие задачи, например, обработку жалоб по оспариванию операций, жалоб на сотрудников и недовольство стоимостью обслуживания.
Сбой в приложении 0/8 → 2/8 Неверное списание 0/8 → 2/8 Оспаривание покупки 2/8 → 4/8 Мошенничество 2/8 → 4/8 |
Изменение числа реализаций у восьми банков, принявших участие в волнах 2023 и 2023 годов
В области удобства интерфейса наблюдается положительная динамика: все больше банков внедряют виджеты и подсказки для диалога с чат-ботом. Виджеты теперь не только для ввода запросов, но и для визуализации данных. Почти половина чат-ботов поддерживает голосовой ввод сообщений, а также увеличилось число банков, предлагающих возможность вернуться на шаг назад с помощью квик-реплаев при уточнении вопроса.
Виджеты 3/8 → 6/8 Саджесты 4/8 → 5/8 Голосовой ввод 3/8 → 5/8 Возврат на шаг назад 4/8 → 8/8 |
Изменение числа реализаций у восьми банков, принявших участие в волнах 2023 и 2023 годов
Новые сценарии автоматизации
Увеличение числа сложных сценариев, включая обработку негатива и управление жизненным циклом продуктов, потребует от команд более глубокого понимания пользователей. Мы можем помочь в разработке, давая полную картину клиентских потребностей, барьеров и паттернов поведения.
Заказать анализ CJM →
Предиктивные механики
Алгоритмы усложняются, фокусируясь на персонализации. Это усложняет архитектуру и требует дополнительной аналитики. Markswebb, постоянно изучая рынок, располагает нужными данными и помогает банкам использовать их в работе над своими продуктами.
Заказать исследование пользователей →
Расширение интерфейсов
Использование привычных UX-практик из мессенджеров в чат-ботах требует адаптации интерфейсов для более интуитивного взаимодействия. Среди того, чем мы можем помочь банкам в этой области — оказание поддержки в оптимизации пользовательского опыта.
Заказать UX-аудит →
Альтернативные коммуникации
Голосовые интерфейсы и инструменты распознавания изображений требуют новых подходов к проектированию и увеличения технологической сложности. Мы находим лучшие практики рынка в этой области — и предоставляем их как референсы к рекомендациям для наших заказчиков.
Заказать обзор мировых решений →
В 2023 году большие языковые модели (LLM) рассматривались как перспективная технология, способная значительно улучшить работу чат-ботов. Однако их внедрение сдерживалось рядом факторов: высокая стоимость, ограниченная доступность, требования безопасности, особенно в банковской сфере, и отсутствие четкого понимания, где и как их применять. На тот момент ожидалось, что реальное влияние LLM проявится не раньше, чем через 3–5 лет.
К 2024 году ситуация изменилась: внедрение LLM ускорилось. Технологии уже оптимизируют разработку чат-ботов, упрощая создание сценариев, исправление ошибок и передачу контекста операторам.
Примером успеха стал AI-агент Альфа-Банка, использующий GiGaChat для решения сложных задач, управления финансами и общения с клиентами. Он практически неотличим от человека и способен проявлять эмпатию и юмор.
Несмотря на сохраняющиеся барьеры, рынок активно тестирует и внедряет LLM, открывая новые способы их применения. Ожидается, что в ближайшем будущем эти технологии станут основой для более совершенных чат-ботов.
Боты — на скриншотах как примеры показаны ВТБ и МТС Банк — часто ошибаются в интерпретации намерений пользователей, что снижает их удовлетворенность и может ухудшить конверсию. Это происходит, потому что боты ориентируются только на ключевые слова, игнорируя общий контекст запроса. Проблемы возникают при дифференциации схожих запросов, например, боты путают вопросы о расходах, доходах и истории транзакций, давая некорректные или общие ответы.
Пользователи хотят общаться свободно, не заботясь о четкости и лаконичности формулировок — например, их вопросы могут содержать несколько подзапросов одновременно. В таких случаях ключевая задача чат-бота — распознать все аспекты запроса и предоставить ответы на каждый.
Если чат-бот не справится с обработкой сложного запроса, пользователю придется повторно задавать вопросы. В худшем случае это может привести к тому, что клиент обратится за помощью к живому оператору, считая чат-бота неэффективным. Поэтому важно, чтобы чат-бот обладал достаточной функциональностью для распознавания и обработки комплексных запросов, гарантируя получение необходимой информации без лишних усилий.
4/11 не понимают запрос 5/11 отвечают только на один запрос из двух 2/11 понимают оба вопроса и отвечают на них |
Использование изображений в запросах помогает наглядно демонстрировать проблемы или получать информацию. Однако чат-боты пока редко обрабатывают содержимое изображений самостоятельно и перенаправляют их операторам, что снижает уровень автоматизации.
Возможность голосового общения становится более распространенной, но ее предоставляют менее половины участников исследования. Обработка графических запросов развивается, но боты все еще не способны эффективно распознавать содержимое скриншотов, требуя текстовых запросов или вмешательства оператора. Технологии в этой области продолжают совершенствоваться, что обещает улучшить автоматизацию и удобство взаимодействия.
8/11 предоставляют возможность отправить скриншот 1/11 корректно распознает содержимое скриншота 4/11 делают некорректные предположения о возможном содержании |
Чат-боты пока слабо реализуют сценарии оформления продуктов непосредственно в чате, что снижает удобство пользователей и может увеличивать количество отказов.
- При запросе на оформление карт боты чаще перенаправляют пользователей в приложение через ссылки или описание пути.
- Для оформления страховых продуктов только 3 бота из исследованных справились с задачей: один завершил оформление в чате, два других предоставили ссылку.
8/11 дают гиперссылку к разделу оформления карты 3/11 описывают путь оформления 1/11 оформляет заявку на страхование в чате 2/11 направляют гиперссылку к разделу |
Команды постоянно улучшают понимание текстовых запросов, стремясь решить проблему пользователя с первой попытки и избежать переключения на оператора из-за нерелевантного ответа. Для повышения эффективности чат-бота также ведутся работы над распознаванием составных и смежных запросов — ведь важно точно определить намерение пользователя и предоставить ответы на все его вопросы.
Кроме того, чат-боты технологически развиваются в способах коммуникации с пользователями, осваивая распознавание голоса и изображений.
Несмотря на развитие чат-ботов, существует значительный сегмент пользователей, которые настроены негативно и предпочитают переключаться на оператора. Эти установки часто обусловлены прошлым опытом, когда боты решали лишь ограниченный круг задач. Несмотря на улучшения, такие пользователи по-прежнему придерживаются негативных взглядов.
Популярные негативные установки:
- Бот не поймет вопрос.
- Бот ответит односложно, не закроет вопрос.
- Бот ответит некорректно.
Реальные ответы, которые демонстрируют типичные негативные установки пользователей
Следующее направление — работа над новыми сценариями: статичными, когда чат-бот направляет пользователя в другой канал, и интеграционными, позволяющими решить задачу в контуре чата. Интеграционные сценарии наиболее удобны для пользователя, так как решают вопросы без смены канала, ускоряя выполнение задачи и улучшая опыт взаимодействия.
Также важным направлением является развитие предиктивных механизмов, ориентированных на персонализацию и адаптацию под пользователей.
Отдельное направление при работе над чат-ботом — разработка сценариев перевода на оператора. В этом контексте команды непрерывно решают вопросы о том, в какой именно момент переводить на оператора, как это делать так, чтобы удержать равновесие между удовлетворенностью пользователей, с одной стороны, и автоматизацией, с другой.
Также актуальны вопросы о том, как при высокой готовности переводить на операторов, не препятствуя этому, снизить количество «пустых» переводов, когда оператор подключился, а пользователь диалог не продолжил.
в банковских чат-ботах
-
1Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах Альфа-БанкОценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 94,6
-
2Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах ВТБИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▲1Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 93
-
3Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах СовкомбанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▼1Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 87,7
-
4Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах Райффайзен БанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▲1Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 68,5
-
5Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах Почта БанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▲1Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 67,3
-
6Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах СберБанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▲1Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 66,7
-
7Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах Т-БанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▼ 3Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 64,5
-
8Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах МТС-БанкОценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 57,1
-
9Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах РоссельхозбанкОценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 51,6
-
10Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах ГазпромбанкИзменение в позиции по сравнению с прошлой волной исследования ▼2Оценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 51,1
-
11Банки в порядке убывания по качеству цифрового опыта в чат-ботах Банк ДОМ.РФОценка цифрового клиентского опыта от 0 до 100 баллов 34,5
В фокусе исследования — чат-боты в 11 мобильных банках на Android:
- Топ-3 по Chatbot Rank 2023.
- Самые крупные банки по суммам вкладов и кредитов (данные ЦБ).
- По собственной инициативе.
Альфа-Банк возглавил рейтинг ChatBot Rank 2024, продемонстрировав высокий уровень автоматизации и клиентского сервиса.
Его чат-бот выделяется точностью ответов, оперативностью обработки запросов и интеграцией передовых технологий, таких как голосовые и визуальные коммуникации.
Это делает его эффективным инструментом для решения разнообразных пользовательских задач и укрепляет позиции банка как лидера в области цифрового взаимодействия с клиентами.
Сильные стороны:
- Исключительная точность ответов. Клиенты получают полную информацию с первой попытки.
- Эффективная обработка жалоб. Возможность оформления обращений прямо в чате.
- Мультимодальная коммуникация. Поддержка голосовых запросов, распознавание изображений.
- Персонализация. Навигация с помощью ссылок и предоставление данных в реальном времени.
Точки роста:
- Улучшение ведения диалога. Снижение повторных уточнений и учет отзывов клиентов.
- Работа с интерфейсом. Добавление виджетов, сортировки сообщений, тем и настройки шрифта.
- Повышение клиентоориентированности. Напоминания о неотвеченных запросах.
Чат-бот ВТБ занял второе место, продемонстрировав наибольший прирост баллов за год — более 10.
Он выделяется удобством интерфейса и лучшим среди конкурентов умением вести диалог с пользователем, что делает его незаменимым инструментом в клиентском взаимодействии.
Тем не менее, команде чат-бота необходимо работать над улучшением точности и адресности предоставляемых решений, чтобы соответствовать высоким ожиданиям пользователей.
Сильные стороны:
- Лидерство в удобстве интерфейса. Использование виджетов, подсказок, сортировки и функций делает взаимодействие простым и комфортным.
- Эффективное общение. Чат-бот лидирует в соблюдении принципов общения и единственный распознает обратную связь о работе компании.
- Интуитивное взаимодействие. Опыт, максимально приближенный к популярным мессенджерам, облегчает использование.
Точки роста:
- Точность обработки запросов. Снижение количества неверно истолкованных запросов.
- Расширение функциональности. Возможность оспаривания операций с картой и списаний без участия оператора.
- Оптимизация приветствия. Снижение навязчивости предложений продуктов при конкретных запросах пользователей.
Чат-бот Совкомбанка занял третье место в рейтинге ChatBot Rank 2024, потеряв одну позицию по сравнению с прошлым годом.
Он выделяется высоким уровнем персонализации, способностью обрабатывать претензионные запросы без участия оператора и продвинутыми интеграционными сценариями, позволяющими пользователям выполнять сложные операции прямо в чате.
Однако для укрепления позиций необходимо повысить точность распознавания запросов, улучшить навигацию и адаптивность в диалогах.
Сильные стороны:
- Качественная персонализация. Пользователи получают точные ответы в чате без необходимости переходить в другие разделы приложения.
- Полная обработка претензий. Чат-бот эффективно справляется с претензионными запросами, исключая необходимость обращения к оператору.
- Интеграционные сценарии. Более 50% операций, таких как смена ПИН-кода или обновление паспортных данных, выполняются через чат-бот, что упрощает взаимодействие.
Точки роста:
- Точность распознавания. Для 8 интентов требуется перефразирование вопросов, что затрудняет взаимодействие.
- Оптимизация навигации. Добавление прямых ссылок на разделы вместо текстовых описаний маршрута.
- Анализ обратной связи. Внедрение механизма сбора пользовательских отзывов о работе компании.
- Адаптивность диалогов. Улучшение интерпретации запросов с избыточной информацией и общей гибкости в общении.
Чат-боты Райффайзен Банка, Почта Банка, СберБанка и Т-Банка демонстрируют отдельные сильные стороны, но отстают по интеграционным сценариям и точности распознавания запросов. Чат-боты СберБанка и Т-Банка выделяются автоматизацией в подборе продуктов и выполнении операций, а Райффайзен Банк и Почта Банк показывают хорошие результаты в предоставлении информации о продуктах. Для достижения лидерских позиций необходимо улучшить персонализацию, точность распознавания и расширить функционал для обработки жалоб.
Сильные стороны:
- Высокий уровень автоматизации (СберБанк и Т-Банк). Возможность выполнения действий и переходов с возвратом в чат.
- Качественное представление информации (Райффайзен Банк, Почта Банк). Полные и структурированные ответы на вопросы о продуктах.
- Оптимизация решения задач. Чат-боты предлагают релевантные ссылки и ответы, обеспечивая удобство использования.
Точки роста:
- Точность распознавания. Увеличение числа интентов, обрабатываемых с первой попытки.
- Интеграционные сценарии. Добавление возможностей для автоматизации.
- Дифференцированный подход. Четкое различие в реакциях на вопросы, жалобы и просьбы.
- Навигация и персонализация. Улучшение обработки персональных данных и предоставления ссылок на релевантные разделы с учетом контекста.
Чат-бот МТС Банка, занимающий 8-е место в рейтинге, демонстрирует сильные стороны в персонализации взаимодействия и уникальном подходе к общению с пользователями. Однако его функциональность ограничена в выполнении операций и навигации, что затрудняет использование в сложных сценариях. Для повышения конкурентоспособности чат-боту необходимо работать над расширением возможностей автоматизации и улучшением взаимодействия с пользователями.
Сильные стороны:
- Эффективность персонализации. Чат-бот успешно реагирует на персонализированные запросы прямо в чате.
- Уникальный стиль общения. Использование оригинальных формулировок создаёт ощущение индивидуального подхода.
- Вежливость и дружелюбие. Высокий уровень клиенториентированности в общении.
Точки роста:
- Навигация и выполнение операций. Расширение сценариев, чтобы бот мог выполнять операции и предоставлять прямые ссылки на действия, а не только описывать маршруты.
- Адаптивность в обработке запросов. Улучшение распознавания запросов с избыточной информацией и обработка ошибок.
- Улучшение интерфейса. Внедрение виджетов и подсказок для повышения удобства использования.
Чат-боты Россельхозбанка и Газпромбанка демонстрируют хорошие результаты в отдельных аспектах взаимодействия, таких как сохранение контекста диалога и предоставление исчерпывающих персонализированных ответов. Однако ограниченность в навигации, недостаточная адаптивность к негативным запросам и отсутствие структурированности в ответах снижают их общий пользовательский опыт. Для улучшения позиций необходимо развивать навыки обработки запросов и модернизировать подходы к представлению данных.
Сильные стороны:
- Контекст и поддержка. Чат-бот сохраняет контекст диалога после паузы и напоминает пользователю о готовности помочь.
- Персонализированные ответы. Подробная и точная информация по запросам, особенно по кредитным картам, предоставляется непосредственно в чате.
- Простота взаимодействия. Ответы обоих ботов не требуют переключения в другие разделы приложения.
Точки роста:
- Навигация. Добавление прямых ссылок вместо текстовых описаний..
- Распознавание запросов. Развитие навыков работы с негативными запросами.
- Гибкость взаимодействия. Снятие ограничений нас формат запросов.
- Структура ответов . Форматирование ответов для удобного восприятия.
- Общая информация. Повышение точности обработки.
на старте автоматизации
Чат-бот Банка ДОМ.РФ замыкает рейтинг, и находится на стадии начального развития. Запущенный в конце 2023 года, он пока демонстрирует ограниченные возможности в распознавании запросов и решении базовых задач. При этом в отдельных аспектах, таких как подбор продуктов и соблюдение принципов коммуникации, бот показывает потенциал для дальнейшего роста, что важно для улучшения пользовательского опыта.
Сильные стороны:
- Подбор продуктов. Средний уровень эффективности в решении задач, связанных с выбором дебетовых карт и вкладов.
- Принципы общения. Чат-бот не навязывает рекламу, избегает сложных терминов и корректно понимает запросы с ошибками.
- Переключение на оператора. Перевод диалога происходит быстро и безбарьерно.
Точки роста:
- Распознавание запросов. Улучшение обработки навигационных сценариев.
- Навигация. Добавление ссылок для быстрого перехода и внедрение внутренней навигации.
- Расширение сценариев. Увеличение числа сценариев, связанных с открытием карт и продуктов с особыми условиями.
- Автоматизация. Снижение необходимости перенаправления в другие каналы.
Система оценки помогает выявлять зоны роста, изучать лучшие практики и адаптировать их
Мы всегда стремимся поддерживать систему оценки в актуальном состоянии — так, чтобы она отражала современные тенденции рынка и была максимально полезна.
В публичном отчете на митапе мы представили только небольшую часть инструментов и практик. Все остальное в полном объеме будет доступно в нашем полном отчете, который уже можно заказать →
Способность решать задачи
Оценивается через проверку выполнимости интентов — запросов пользователей. Фиксируются и сама возможность выполнения, и то, как быстро и удобно можно закрыть задачу.
Способность вести диалог
Мы используем 9 принципов: адаптироваться под запрос, эффективно уточнять информацию, предоставлять оптимальный путь, предоставлять релевантную запросу информацию, просто подавать информацию, взаимодействовать с другими каналами поддержки, уведомлять об обслуживании ботом, эффективно реагировать на негатив и быть вежливым.
Интерфейсное удобство
В этом блоке три группы критериев опыта: удобство ввода информации, удобство навигации и просмотра информации, удобство экспорта информации из чата.
с экспертами банков
С 5 из 11 участников обсудили рабочие процессы и тренды
- Наиболее и наименее автоматизированные запросы.
- Запросы, которые намеренно не автоматизируются: причины и барьеры.
- Ключевые тренды развития чат-ботов.
- Устройство процесса работы над чат-ботом.
- Изменения в технической инфраструктуре, потенциал использования LLM.
- Планы на будущее: куда движется рынок чат-ботов и что будет в 2025.
-
Рандомизируем запросы с помощью Chat GPT
- Генерируем три случайные формулировки вопроса.
- Учитываем, что запрос должен быть похож на человеческий, содержать ключевые слова.
- Формируем случайную последовательность вопросов.
-
Формируем случайную последовательность вопросов
Делаем три попытки до получения релевантного ответа.
- Если бот ответил с первого раза, он получает максимальную оценку.
- Если понял запрос со 2 раза, оценка снижается на 20 п.п.
- Боту, который понял запрос с 3 раза, снижается оценка на 50 п.п.
и расчет оценок
Каждый блок оценки разделен на составляющие
Итоговый балл чат-бота складывается из совокупности оценок по всем интентам и правилам, включенным в систему оценки.
- 50% от общей оценки в рейтинге цифрового опыта дает способность решать задачи пользователей.
- 45% оценки дает способность бота вести диалог с человеком.
- 5% оценки дает интерфейсное удобство.
Наконец, мы строим сравнительные таблицы, которые показывают разницу цифрового опыта в разных чат-ботах.
-
Что включает
-
30+ типичных UX-проблем чат-ботов.
-
80+ лучших практик и примеров реализаций.
-
Рейтинги чат-ботов по отдельным направлениям системы оценки: решение задач, способность вести диалог, удобство интерфейса.
-
Рейтинги чат-ботов по каждой из 18-ти групп задач.
-
Карты реализаций со сравнением сервисов по каждому параметру оценки.
-
-
Чем полезен бизнесу
- Сократит времени на внедрение изменений.
- Повысит качество решений команды.
-
Что это такое
Чек-ап бота, по итогу которого вы получаете PDF-файл с персональными рекомендациями. Провести аудит можно на любой стадии, даже при макетировании.
-
Что включает
- Экспертное обследование чат-бота.
- Определение конкурентной позиции и отставаний по отдельным продуктам.
- Приоритизированные рекомендации.
- Референсы и лучшие практики.
- Возможность проводить аудит на любой стадии разработки, включая макеты интерфейсов.
-
Чем полезен бизнесу
- Покажет сильные и слабые стороны бота.
- Поможет расставить приоритеты и обновить бэклог.
-
Что включает
- Установочный аудит для определения гэпов и рекомендаций по их устранению.
- Постановка цели на конкурентную позицию и формирование рекомендаций для достижения.
- Адаптация рекомендаций под ограничения и приоритеты банка.
- Консультация продуктовых команд по реализации.
- Аудит обновлений чат-бота и трекинг оценки.
- Дополнительные UX-тестирования новых интерфейсов и мониторинг изменений конкурентов.
-
Чем полезен бизнесу
- Сократит время на анализ и принятие решений.
- Поможет расставить приоритеты.
В прямом эфире 26 ноября рассказали:
- Какова конкурентная ситуация на рынке чат-ботов в 2024 году.
- Какие запросы на текущий момент наиболее автоматизированы, а какие — менее.
- Какие есть барьеры? Какие ключевые области роста присутствуют на рынке чат-ботов.
- Какие есть лучшие практики для решения задач пользователей.
- Как развивался рынок роботизированных сервисов за последний год.
- Каковы перспективы развития чат-ботов на ближайший год.
Если вы не успели присоединиться к нам в прямом эфире, вы можете посмотреть запись — и поделиться ею с коллегами.