Kategoria: voicebot

Zapoznaj się z częścią pierwszą artykułu dotyczącego voicebotów

Generowanie leadów i voiceboty? Połączenie marketingu i technologii, to może się udać 🙂

Kontekst jest królem

Dla botów kontekst jest wszystkim. Według słownika oksforsko-angielskiego kontekst to „okoliczności, które tworzą tło dla wydarzenia, oświadczenia lub pomysłu, i pod względem których można je w pełni zrozumieć i ocenić”. Zwróć uwagę, że słowa „zrozumieć” i „ocenić” są częścią definicji. Nieefektywne boty zawodzą, ponieważ nie rozumieją; i nie potrafią ocenić, o co pyta klient. Kontekst daje modelom językowym, które kierują botami, możliwość zrozumienia znaczenia prośby klienta.

Kontekst dla botów jest wielowymiarowy. To umiejętność rozumienia zdań wypowiedzianych lub pisanych. Tą umiejętnością jest technologia — a twórca botów szkoli tę technologię. Sama technologia zapewnia pustą kartę. Dane wykorzystywane do szkolenia oraz możliwość poprawiania i ponownego szkolenia zapewniają kontekst.

Kontekst to coś więcej niż dane treningowe. Kontekst to historia interakcji i zdolność bota do „zobaczenia”, w którym miejscu znajduje się klient. I predykcyjna zaangażowanie technologia wykorzystuje dane do przewidzenia następnej najlepszego działania, w tym konieczności angażowania bota lub przeniesienia się do środka.

Gdy bot przenosi interakcję do agenta, bierze kontekst tej interakcji i przekazuje go agentowi. Oznacza to, że klienci nie muszą nic powtarzać. Zapewniając płynne, oparte na danych przejścia, boty nie są strategią zastępowania ludzi. Zamiast tego boty odciążają agentów od rutynowych zadań, aby mogli rozwiązywać bardziej złożone problemy. Zmniejsza stres agentów i minimalizuje ich frustrację związaną z wielokrotnym odpowiadaniem na te same pytania.

Żaden bot nie jest samotną wyspą

Samodzielny, odłączony bot, który jest ślepy na podróż klienta, nie jest tak skuteczny, jak ten, który rozpoznaje, gdzie był klient i ma poczucie, dokąd zmierza klient. Bot, który wyśle ​​Cię w to samo miejsce, które właśnie odwiedziłeś, frustrowałby nawet największego entuzjastę botów. Bot, który robiłby to nieustannie, byłby używany jako przykład nieprawidłowej obsługi klienta.

Wiele rozwiązań DIY może zbudować bota. Te roboty typu „zrób to sam” można wyszkolić, aby dużo robiły, ale bez możliwości pracy w kontekście całej podróży pozostają w milczeniu — nieświadome podróży klienta. Te boty często wydają się pojawiać losowo, udzielając odpowiedzi na pytania, których klienci nie mają. Czasami czują, że marka ma bota i chce go użyć, zamiast budować bota, aby oferować lepszą obsługę.

Przed wybraniem narzędzia do tworzenia botów programiści muszą upewnić się, że mają dostęp do danych interakcji w czasie rzeczywistym, danych historycznych dotyczących klienta oraz całego kontekstu potrzebnego do zapewnienia, że ​​bot jest ściśle zintegrowany i świadomy podróży. To, co może wydawać się łatwym rozwiązaniem, może szybko stać się bardzo złożoną implementacją, gdy deweloper chce zintegrować dane. A to staje się jeszcze trudniejsze w skali.

Myśląc o czasie do produkcji, zastanów się, ile wysiłku musisz włożyć w uzyskanie danych o interakcji w formacie, który może zrozumieć Twój bot. Upewnij się, że dane można odczytać; wydajność nie spada, a Twoje dane nie są zagrożone.

Wraz z dojrzewaniem konwersacyjnej sztucznej inteligencji wiele organizacji rozgrzewa się do pomysłu wdrażania botów, które potrafią rozumieć język naturalny, a następnie angażować i rozwiązywać najczęstsze pytania klientów — tak jak potrafią to ludzie. 

Generowanie leadów także może odbywać się przy pomocy voicebotów.

Zespoły contact center dostrzegają znaczny zwrot z inwestycji, ponieważ boty obsługują powtarzające się zapytania w różnych kanałach, gdy contact center boryka się z dużą liczbą problemów — i ma ograniczone zasoby agentów. Jednak to, jak dobrze te boty radzą sobie w prawdziwym środowisku, zawsze było problemem.

Prawdopodobnie tego doświadczyłeś. Potrzebujesz teraz pomocy z lotem, ostatnim zakupem lub kontem bankowym. Możesz poczekać na agenta lub użyć bota. Zaletą voicebota jest to, że jest zawsze włączony i zawsze gotowy odpowiedzieć na Twoje pytania. Dane pokazują, że klienci są otwarci na kontakt z botem. Jednak pomimo chęci zaangażowania, wciąż istnieje wahanie.

Powszechne problemy z voicebotami

Wielu klientów miało już złe doświadczenia z botami. Boty notorycznie zadają to samo pytanie: przepraszam, nie zrozumiałem tego. Czy możesz to powtórzyć? Albo mniej niż przydatne: przepraszam. nie rozumiem .

Dane pokazują, że niektórzy klienci postrzegają boty jako cyniczną próbę uniknięcia przez marki świadczenia usług. Czują, że są sposobem na trwałe odwrócenie kontaktu. Tak więc, podczas gdy marka może osiągnąć oszczędności dzięki wykorzystaniu bota do odrzucania połączeń, może w rzeczywistości obniżyć zadowolenie klientów i stworzyć przeciwników.

Aby zapewnić empatię na dużą skalę, firmy nie mogą tworzyć barier w świadczeniu usług. Skuteczne boty sprawiają, że klienci chcą się zaangażować. Pracują z klientami — nie przeciwko nim.

Mimo wszystko chatboty jednak są znacznie popularniejsze w tym momencie od voicebotów.

Nie zgaduj intencji swoich klientów

Sercem bota jest zarządzanie intencjami. Gdy klient komunikuje się z botem za pomocą mowy lub tekstu, bot stosuje modele języka naturalnego, aby dotrzeć do znaczenia wypowiedzi. Język naturalny może być skomplikowany. W jednym zapytaniu możemy zapakować wiele informacji; to, co mówimy, nie zawsze oddaje to, co mamy na myśli.

Konstruktorzy botów spędzają godziny, próbując wymyślić możliwe rzeczy, które klienci powiedzą, aby przekazać intencje, takie jak „status zamówienia” lub „płatność rachunku”. Może to zająć dużo czasu i jest obarczone błędami. Często budowniczowie zaczynają od małego zestawu wypowiedzi (możliwych stwierdzeń) i z czasem dodają kolejne. Oczywiście oznacza to, że pierwsi użytkownicy bota mają do czynienia z przerażającym przerażeniem , nie rozumiem odpowiedzi bota.

Rozwiązaniem jest przyjęcie podejścia opartego na danych. Wykorzystanie danych z poprzednich interakcji, aby zrozumieć, w jaki sposób klienci formułują swoje pytania — i daje wgląd w to, czym są te pytania. Staje się to coraz bardziej krytyczne, ponieważ świat przenosi się do Internetu, a liczba zgłoszeń do obsługi klienta przyspiesza.

Przyjęcie podejścia opartego na danych do intencji i wykorzystanie rzeczywistych danych do tworzenia i aktualizowania modeli intencji, na których opierają się boty, z kolei stworzy dokładniejsze boty. Zrozumieją i odpowiedzą poprawnie za pierwszym razem — bez proszenia o niekończące się wyjaśnienia.