কেন স্ব-পরিষেবা সমর্থন শুধুমাত্র বিষয়বস্তু হিসাবে ভাল

এই মুহুর্তে, কোন সন্দেহ নেই যে কোন ধরণের বিনিয়োগ স্ব-পরিষেবা টুল এর ইতিবাচক ROI আছে. 

গত কয়েক বছরে, কার্যত সমস্ত ব্যবসা চ্যাটবট বা ভার্চুয়াল সহকারীগুলিতে বিনিয়োগ করেছে, উপলব্ধ করা হয়েছে সহায়তা কেন্দ্র এবং FAQ বিভাগ, অথবা গ্রাহকদের তাদের নিজস্ব অনুরোধের উত্তর খুঁজে পেতে এবং অনুসন্ধান করতে সহায়তা করার লক্ষ্যে অন্যান্য ধরণের সাহায্যকারী সরঞ্জাম ব্যবহার করে৷ 

লক্ষ? নিম্ন-মূল্যের মিথস্ক্রিয়াগুলির সংখ্যা হ্রাস করা তাদের সহায়তা দলকে পরিচালনা করতে হবে। 

প্রথমে কেউ কেউ অটোমেশনের ট্রেনে ঝাঁপ দিতে নারাজ এবং কথোপকথন এআই. যাইহোক, তারা এখন দেখেছে যে প্রতিযোগিতামূলক প্রান্ত ছাড়াই জমজমাট বাজারে প্রতিযোগিতা করা এবং উন্নতি করা প্রায় অসম্ভব।

কথোপকথনমূলক এআই প্রযুক্তির অগ্রগতি বিপুল পরিমাণ সমর্থন অনুরোধগুলি স্বয়ংক্রিয় করা সম্ভব করেছে, তবে কিছু ব্র্যান্ড এখনও এর আসল মূল্য খুঁজে পেতে লড়াই করে।

কেন সংস্থাগুলি অটোমেশনের সাথে লড়াই করছে?

একটি স্ব-পরিষেবা সরঞ্জাম প্রয়োগ করার সময়, বেশিরভাগ ব্যবসাই স্বল্প থেকে মধ্য-মেয়াদী ফলাফল আশা করে। যখন এটি সহজভাবে ঘটে না, তখন তারা বিভিন্ন কারণে এটিকে দোষারোপ করে, প্রধান এক হচ্ছে প্রযুক্তি। 

আমরা এটা হাজার বার শুনেছি chatbots তারা যথেষ্ট স্মার্ট নয়, যে তারা এখনও পিছিয়ে আছে এবং মানুষের মতো মানুষের ভাষা বুঝতে অক্ষম।

কিন্তু আসলেই কি তাই? নাকি আমরা আরো কিছু আশা করছি?

শুধুমাত্র ভাল AI সমাধানগুলিই গ্রাহকের অনুরোধগুলিকে বুঝতে পারে

অবশ্যই, কিছু ক্ষেত্রে, ভার্চুয়াল সহকারীরা প্রশিক্ষণের ডেটার উপর খুব বেশি নির্ভর করে। যদি তারা আগে কোনো নির্দিষ্ট অনুরোধ না দেখে থাকে, কিছু ক্ষেত্রে তারা সেই অনুরোধের উদ্দেশ্য শনাক্ত করতেও সক্ষম হয় না। 

কিছু কোম্পানি নির্ভর করে এমন চ্যাটবট বেছে নিয়ে এই সমস্যাটি মোকাবেলা করতে শুরু করেছে শব্দার্থিক যুক্তি. এর মানে হল যে এমনকি যদি তারা আগে কখনও একটি অনুরোধ দেখেনি, তারা এখনও শব্দের অর্থ সনাক্ত করতে এবং নিকটতম উত্তর খুঁজে পেতে সক্ষম। 

এআই সত্যিই সামগ্রী তৈরি করতে পারে না

এই সময়ে, এমনকি যদি একটি চ্যাটবট মানুষের মতো উত্তর দিতে সক্ষম হয়, তবে এটি সত্যিই মানুষের বুদ্ধিমত্তার অধিকারী নয়। এটা কি বোঝায়? এর মানে হল যে চ্যাটবটগুলি হয় পূর্ব-তৈরি স্ক্রিপ্টের সাথে উত্তর দেয় বা স্ক্রিপ্ট থেকে উত্তর তৈরি করে, কিন্তু তারা প্রকৃতপক্ষে যুক্তিযুক্ত উত্তর তৈরি করতে পারে না যদি না তাদের কাছ থেকে ফিড করার তথ্য থাকে। 

অবশ্যই, তারা বিদ্যমান সামগ্রীর সাথে একটি অনুরোধ বা একটি ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সাথে মিলিত হতে পারে এবং একটি উত্তর তৈরি করতে পারে, কিন্তু তারা নিজেরাই নতুন সামগ্রী তৈরি করতে পারে না৷ 

তাই কিভাবে যে সত্যিই স্ব-পরিষেবা হার প্রভাবিত করে? এর একটু গভীর খনন করা যাক.

কিছু প্রযুক্তি প্রশিক্ষণ ডেটার উপর খুব বেশি নির্ভর করে

অনেক কথোপকথনমূলক এআই প্ল্যাটফর্মগুলি প্রকৃত মূল্য প্রদানের জন্য সংগ্রাম করছে যদি না সেখানে ডেডিকেটেড দলগুলি প্রাসঙ্গিক ডেটা সহ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেয়। 

এর অর্থ হল একটি AI-কে কিছু উদাহরণ দেখতে হবে এবং তাদের মুখোমুখি হলে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে তা শিখতে হবে। এই মাধ্যমে করা হয় চ্যাটবট প্রশিক্ষণ.

এই উদ্দেশ্যে, আমাদেরকে AI-তে খাওয়ানোর জন্য ডেটা বের করতে এবং কিউরেট করতে হবে। অতএব, সমাধানের প্রশিক্ষণ অত্যন্ত সময়সাপেক্ষ হতে পারে। যাইহোক, বর্তমান কথোপকথনমূলক AI সমাধানগুলির মধ্যে অনেকগুলি শুধুমাত্র মেশিন লার্নিংয়ের উপর ভিত্তি করে এবং তাই ফলাফলগুলি উন্নত করার জন্য এই প্রশিক্ষণগুলির প্রয়োজন৷ 

মত একটি প্রযুক্তি নির্বাচন নিউরো-সিম্বলিক এআই যে প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না তা প্রকল্প এবং গ্রাহক অভিজ্ঞতা পরিচালকদের জীবনকে সহজ করে তুলতে পারে এবং আপনার দল থেকে কম রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনে ভাল ফলাফল প্রদান করতে পারে।

আরও পড়ুন: ইবুক - নিউরো-সিম্বলিক এআই-এর সাথে প্রশিক্ষণ ছাড়াই চ্যাটবট তৈরি করা

কেন অনেক চ্যাটবট এবং কথোপকথনমূলক এআই সমাধান উত্তর দিতে ব্যর্থ হয়?

আপনি যদি এমন একটি চ্যাটবট ব্যবহার করেন যা সত্যিকার অর্থে অভিপ্রায় বোঝে, এবং উত্তরের হারের বিষয়ে এখনও কম চ্যাটবট পারফরম্যান্সের সম্মুখীন হয়, তাহলে সম্ভবত আপনি মূল্যবান সামগ্রী হারিয়েছেন যা আপনার ব্যবহারকারীরা আগ্রহী। 

ধরা যাক একজন ব্যবহারকারী জিজ্ঞাসা করে: '৫ম অ্যাভিনিউতে আপনার দোকান কি শনিবার খোলা থাকে?'. 

একটি চ্যাটবট বিভিন্ন উপায়ে একটি উত্তর প্রণয়ন করতে সক্ষম হতে পারে, তবে এটি কখনই হ্যাঁ বা না বলতে সক্ষম হবে না যদি না সেই তথ্যটি একটি সিস্টেমে সংরক্ষণ করা হয় যেখানে এটি অ্যাক্সেস রয়েছে৷ 

উত্তরটি চ্যাটবটের নিজস্ব ডাটাবেসে, গ্রাহকের ওয়েবসাইটে বা চ্যাটবটের সাথে সংযুক্ত অন্য কোনো তৃতীয় পক্ষের সিস্টেমে সংরক্ষণ করা প্রয়োজন। অন্যথায়, গ্রাহকের জন্য একটি সন্তোষজনক উত্তর থাকবে না। 

গ্রাহক পরিষেবা এবং অভিজ্ঞতা দলগুলিকে বিষয়বস্তু ব্যবধান বিশ্লেষণ করতে কিছু সময় নিতে হবে, কোন ব্যবহারকারীর প্রশ্নগুলি সঠিক উত্তর পায়নি তা দেখতে এবং বিষয়বস্তু তৈরি করতে হবে যাতে চ্যাটবট অন্ততপক্ষে সবচেয়ে ঘন ঘন উত্তর দিতে পারে। 

আপনার বিষয়বস্তু যত বেশি বিস্তৃত এবং বিস্তারিত হবে, আপনার গ্রাহকদের বিশ্রী হওয়ার সম্ভাবনা তত কম হবে 'আমি দুঃখিত কিন্তু আমি আপনার প্রশ্নের একটি উত্তর খুঁজে পাচ্ছি না'.

আমাদের চ্যাটবট এবং প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী 14 দিনের জন্য বিনামূল্যে চেষ্টা করুন এবং নিজের জন্য দেখুন কিভাবে Inbenta আপনার গ্রাহকদের স্ব-পরিষেবা সহায়তা প্রদানের জন্য সেরা প্রযুক্তি এবং প্ল্যাটফর্ম অফার করে।

আমাদের অনুরূপ নিবন্ধ দেখুন