语音助手的历史始于智能手机的虚拟助手，随后零售银行最积极地引入了该技术。然而，电子商务领域也具备这一技术的潜力，市场参与者正越来越积极地加以实现。Teleperformance Russia Group业务发展总监叶莲娜·扎宾斯卡娅介绍了品牌将哪些任务委托给语音助手，以及客户对此的反应。
买家怎么说？
总体而言，客户期望及其行为趋势是企业在考虑引入新解决方案时必须重点关注的因素。需要定期、从不同维度对其进行研究与分析，因为这些期望和趋势在外部因素、经济环境以及受众人口结构变化的影响下持续演变。例如，我们年度CX Lab调研的数据表明，不同代际群体在偏好方面存在显著差异。
对过去一年进行过在线购物并联系过客服的俄罗斯网民进行的调查显示，大多数消费者（60%）目前更倾向于真人沟通而非虚拟助手。33%的受访者对此并不在意，仅有7%的人乐于全面转向新技术。
这份统计数据中有两个值得注意的点。全球范围内偏好人工客服的“保守派”比例高于俄罗斯——分别为70%和60%。这大概是因为，在海外，老年人（被称为“传统主义者”的一代）比在国内更常进行网购。如果看整体而言，偏好或至少不排斥语音助手的人群占比为7%加33%，在电子商务领域这一比例为40%，高于俄罗斯各行业市场的平均水平（25%）。显然，该领域的受众更年轻、更具前瞻性。
这一关联得到了数据的支持。每一代人对语音助手的接受度都高于上一代人。根据全球统计数据，1965年之前出生的在线购物者中，仅有3%会明确选择机器人而非人工客服；而在20岁左右的年轻人中，这一比例已达到19%，是前者的六倍。加上那些对此持无所谓态度的人群，对虚拟助手持友好态度的Z世代占比达到49%。几年后，他们将成为用户群体的核心，人机服务的使用率将趋于持平。
为什么助手机器人越来越受欢迎？
当然，代际更替以及其中“数字化”程度更高的群体所表现出的经济活力，只是客户服务业中该工具使用率上升、受众对其好感度提高的原因之一。语音识别与合成技术不断发展。据分析师评估，市场领先者的语音搜索准确率已达到95%。虚拟助手不仅变得更聪明，也更具“人性化”。消费者已不再因听到机械化的声音而感到烦躁。
引发连锁反应：看到客户的忠诚度，企业开始投资开发虚拟助手，进一步推动技术发展。许多大型参与者倾向于创建针对其行业或特定结构需求的专属助手。例如，这允许采用基础技术并专注于扩展某一主题领域的词汇量，从而提高助手的准确性。
自2017年起，俄罗斯本土研发的语音助手陆续推出，这也促进了该工具在俄罗斯市场的发展与质量提升。即使是多语言的海外解决方案，也往往依赖外语模型，未能充分考虑俄语的句法特点、方言差异及语调特征。因此，俄罗斯产品在服务俄语用户时的准确率要高得多。
我能为您做些什么？
语音助手的适用领域无所不包，但在银行业和订阅服务（互联网、电视、移动通信）中应用最为活跃。疫情期间，需求激增促使外卖服务平台（包括餐厅和超市）接入语音助手，以分流电话线路流量并加快处理客户咨询的速度。例如，机器人帮助“棒约翰”披萨店和“Азбука вкуса”（味觉百科）超市完成订单。
但统计数据显示，目前只有26%的用户愿意将在线订单委托给虚拟助手。大多数人仍然将其视为一种“智能”分类工具，在明确咨询主题后，会将用户转接至相应的专业人员。
品牌可以逐步扭转这一趋势，一步步扩展语音助手的功能。例如，许多在线商店和配送服务正在将机器人配置为：在接通电话后立即向来电者提供最受欢迎的服务——订单状态查询，甚至通过识别电话号码并将其与活跃订单关联，主动推送该信息。
在偏好与真人沟通的受访者中，大多数人（63%）承认自己只是出于习惯。然而，其他常见原因包括认为问题过于复杂（13%）和/或无法获得高质量回答（34%），以及需要共情（21%）。因此，客户应保留与人工客服联系的选项。但机器人可以协助减轻其工作负担，提前为“同事”收集最低限度的必要信息，从而避免客户在等待接入后浪费时间在重复陈述上。
另一方面，那些更喜欢与虚拟助手交流的用户认为其优势在于随时可用且响应更快。因此，一些公司在夜间和周末接入虚拟助手，并在需要人工客服时告知客户最佳通话时间。
另一个客户疑虑最少、最无顾虑的应用领域是收集服务反馈。机器人能够出色地完成这一简单任务，而顾客可能更愿意向它们坦诚分享自己的体验。如果客户不满意，可以避免与客户和人工客服之间发生直接冲突，同时质量控制部门也能获得额外的时间来处理相关情况。
接下来会发生什么？
目前，更准确的说法是语音助手将在准确性、“人性化”程度、信息处理速度以及可执行任务的复杂性等方面进一步发展，而非出现根本性的变革。原因在于，机器人助手只是基于语音识别技术构建的一系列解决方案中的一种工具。各大公司正在综合部署这些工具，充分利用其全部功能：智能路由、对话情感分析以及效能分析。
尽管看似矛盾，这些技术的发展与其说是取代人际互动，不如说是在优化它，为专家腾出时间，让他们能够更细致、更深入、更高质量地处理那些对机器人来说过于复杂的任务。而这一过程是永无止境的。