Leadmlyn — це не чат-бот: чому ця різниця важлива для клієнта

«Ми не чат-бот» — так кажуть майже всі AI-компанії. Включаючи мене. Тому я розумію, чому ця фраза вже нічого не означає сама по собі.

Спробую пояснити що конкретно я маю на увазі. Не з позиції технологій — а з позиції того, що відчуває клієнт, і що отримує власник бізнесу.

Що я маю на увазі коли кажу «не чат-бот»

Класичний чат-бот — це сценарій. Є дерево рішень: якщо клієнт пише «хочу записатись» — показуємо кнопки «Салон A» / «Салон B». Якщо натискає «Салон A» — питаємо дату. Якщо вводить щось поза очікуваним форматом — «Вибачте, я не розумію. Спробуйте ще раз».

Це — сценарний підхід. Він добре працює там де взаємодія повністю передбачувана: замовити піцу з фіксованим меню, дізнатись статус доставки, отримати трек-номер. Де є кінцеве дерево можливих станів.

Leisure-бізнес виглядає не так. Клієнт пише: «Привіт, хочу в суботу, нас шестеро, є діти, двоє до десяти років, батько з алергією на пил, є паркування?» Один рядок — шість різних запитів, частина з яких критична для бронювання (кількість людей, наявність дітей), частина інформаційна (паркування), частина — можливо, не релевантна (алергія). Сценарний бот або ігнорує більшість цього, або зависає.

LLM-агент розуміє весь рядок. Він виокремлює пріоритети, відповідає по суті, уточнює тільки те, чого справді не вистачає для бронювання. Не тому що я написав сценарій для кожного такого варіанту — таких варіантів мільйони і написати сценарій для всіх неможливо. А тому що модель розуміє природну мову і має контекст про конкретний бізнес через базу знань.

Технічно різниця — у тому як система обробляє вхід: сценарне зіставлення vs. мовне розуміння з контекстом. Для власника бізнесу це виглядає так: одна система потребує від клієнта писати «правильно», інша — адаптується до того як клієнт пише насправді.

Чому ця різниця важлива для власника бізнесу

Я бачу цю різницю у двох місцях.

Перше — коефіцієнт завершених розмов. Сценарний бот часто зупиняється на нестандартному запиті. Клієнт бачить «Я не розумію» або кнопку яка не відповідає його питанню — і йде. Не тому що бот не хотів допомогти. Тому що бот буквально не міг. AI-агент з хорошою KB значно рідше виходить із ситуації без відповіді. Детальніше про те, як ми розбудовуємо базу знань і чому шаблонні боти не вирішують проблему — в окремому матеріалі.

Друге — відчуття клієнта. Є тест, який я сам застосовую: якщо після розмови з ботом у клієнта залишилось відчуття «я говорив з машиною» — значить щось пішло не так. Не тому що бот «мав прикидатись людиною» — прикидатись людиною неправильно і контрпродуктивно. А тому що «я говорив з машиною» часто означає «мене не почули, мені не відповіли по суті». Це вже не питання технологій — це питання якості комунікації.