Чат-боты и цифровые помощники стали одним из важных каналов для компаний, позволяющих персонализировать клиентский опыт. Для многих предприятий чат-бот подпадает под инициативу цифровой трансформации, поскольку он предлагает возможность взаимодействовать с клиентом, где бы он ни находился — в мобильном телефоне, Интернете или в приложениях для обмена сообщениями — целенаправленным образом с использованием данных и машинного обучения. Вот отличный обзор чат-ботов и список примеров из практики от Forbes.

В то время как многие компании экспериментируют, некоторые все еще пытаются понять, зачем моим клиентам нужен чат-бот, когда у них уже есть приложение, веб-сайт и колл-центр. Думаю, ответ кроется в самом вопросе — зачем создавать приложение, когда есть сайт. Чат-боты — это не просто новый способ общения; он обеспечивает естественный способ разумного взаимодействия с людьми.

Например, намного проще спросить бота когда должна быть уплачена плата за просрочку платежа по моей кредитной карте и сколько она стоит, пока вы стоите в очереди на кассу, чтобы совершить импульсивную покупку. Конечно, вы можете провести пальцем и коснуться своего мобильного телефона, чтобы получить ту же информацию, но гораздо проще напечатать/проговорить простой вопрос. Не верите мне? Прочтите эту подробную статью на сайте Erica — Bank of America’s Chabot, который используется как миллениалами, так и бэби-бумерами для простых задач, таких как блокировка карты, которая находится буквально в паре нажатий от мобильного приложения.

Удобство является ключевым атрибутом клиентского опыта, а чат-боты предназначены для того, чтобы сделать взаимодействие бесконфликтным и целенаправленным.

Поэтому я считаю, что внедрение чат-ботов (текстовых и голосовых) на корпоративном рынке будет только ускоряться.

В оставшейся части поста я поделюсь ключевыми моментами, которые я вынес из учебного курса Oracle Chatbot, который я посетил несколько недель назад. Спасибо Гранту Рональду и команде Oracle Chatbot group за увлекательный урок.

  • Чат-бот как приложение обеспечивает ценность, просто абстрагируя мощь машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP) таким образом, который прозрачен для бизнес-пользователя и разработчика. Во многих приложениях машинное обучение может быть лишь частью головоломки или несколькими шагами, удаленными от обеспечения взаимодействия с конечным пользователем. Напротив, компонент машинного обучения в чат-боте напрямую повышает ценность обслуживания клиентов.
  • Чат-бот использует алгоритм классификации, метод контролируемого машинного обучения, для классификации входной строки на основе набора обучающих данных. Поэтому важно также обучить чат-бота неожиданным или неразрешенным пользовательским вводам/высказываниям — т. е. обучение неудачному пути так же важно, как и обучение счастливому пути.
  • Выбор варианта использования чат-бота требует обдуманного мышления. Не все варианты использования интерактивного голосового ответа (IVR) можно перенести на чат-бота. Обратите внимание, что люди выражают проблемы/желания, а не решение. Поэтому идеально думать с нуля и начинать с простых вариантов использования, таких как часто задаваемые вопросы и механизм навигации, как описано в статье Bank of America, упомянутой выше.

Опыт разработки диалогов имеет первостепенное значение для успеха чат-бота. Это больше искусство, чем наука, требующая бизнес-мышления, человеческой психологии и лингвистики для поддержки глобального развертывания. О, не забывайте, что у чат-бота тоже может быть личность!

  • Внедрение чат-бота предполагает полный жизненный цикл разработки программного обеспечения, а не установку виджета на веб-сайте. В частности, важны дизайн диалога, интеграция с каналами и серверной частью, а также, что важно, непрерывное обучение и развертывание. В некотором смысле вы никогда не закончите, поскольку потребности (человеческий вклад) продолжают меняться и расширяться, и, следовательно, потребность в постоянном обучении и развертывании, как и в любом другом проекте по науке о данных/МО.
  • Наконец, измерение успеха требует проверки аналитики для определения уровня зрелости, выявления неудовлетворенных потребностей (помните, что потребители всегда вас удивят) и отслеживания таких показателей, как уровень вовлеченности клиентов, разгрузка трафика из других каналов, таких как колл-центр, и оценки удовлетворенности клиентов.

Цифровые помощники и чат-боты никуда не денутся и станут мощным каналом для повышения качества обслуживания клиентов. Для успешного использования канала требуется продумать жизненный цикл проекта, начиная с определения варианта использования и заканчивая постоянным обучением на основе новых пользовательских данных и других соображений, которые я перечислил выше.

Есть точка зрения или комментарий? Не стесняйтесь комментировать ниже.