Warum Self-Service-Support nur so gut ist wie Inhalt

An diesem Punkt besteht kein Zweifel, dass in irgendeine Art von Investition investiert wird Self-Service-Tool hat seinen positiven ROI. 

In den letzten Jahren haben praktisch alle Unternehmen in Chatbots oder virtuelle Assistenten investiert und diese zur Verfügung gestellt Hilfezentren und FAQ-Bereiche, oder nutzten andere Arten von unterstützten Tools mit dem Ziel, Kunden dabei zu helfen, selbst Antworten auf ihre Anfragen zu suchen und zu finden. 

Das Ziel? Reduzierung der Anzahl von Interaktionen mit geringem Wert, die ihr Support-Team bearbeiten muss. 

Einige zögerten zunächst, auf den Zug der Automatisierung aufzuspringen und Konversations-KI. Sie haben jedoch inzwischen erkannt, dass es fast unmöglich ist, in überfüllten Märkten ohne einen Wettbewerbsvorteil zu konkurrieren und erfolgreich zu sein.

Die Fortschritte bei den Conversational AI-Technologien haben es ermöglicht, große Mengen an Supportanfragen zu automatisieren, aber einige Marken haben immer noch Schwierigkeiten, ihren wahren Wert zu erkennen.

Warum tun sich Unternehmen mit der Automatisierung schwer?

Bei der Implementierung eines Self-Service-Tools erwarten die meisten Unternehmen kurz- bis mittelfristige Ergebnisse. Wenn dies einfach nicht geschieht, neigen sie dazu, verschiedene Gründe dafür verantwortlich zu machen, die Hauptsache die Technik. 

Das haben wir schon tausendmal gehört Chatbots nicht klug genug sind, dass sie immer noch hinterherhinken und die menschliche Sprache nicht so verstehen können, wie es ein Mensch tun würde.

Aber ist es wirklich so? Oder erwarten wir etwas mehr?

Nur gute KI-Lösungen verstehen Kundenwünsche wirklich

Sicher, in einigen Fällen verlassen sich virtuelle Assistenten stark auf Trainingsdaten. Wenn sie eine bestimmte Anfrage noch nie zuvor gesehen haben, können sie in einigen Fällen nicht einmal die Absicht dieser Anfrage erkennen. 

Einige Unternehmen haben begonnen, dieses Problem anzugehen, indem sie sich für Chatbots entschieden haben, die sich darauf verlassen semantische Logik. Das bedeutet, dass sie selbst dann, wenn sie noch nie zuvor eine Anfrage gesehen haben sind immer noch in der Lage, die Bedeutung der Wörter zu erkennen und die nächste Antwort zu finden. 

KI kann nicht wirklich Inhalte produzieren

Selbst wenn ein Chatbot zu diesem Zeitpunkt wie ein Mensch antworten kann, verfügt er nicht wirklich über menschliche Intelligenz. Was bedeutet das? Das bedeutet, dass Chatbots entweder mit einem vorgefertigten Skript antworten oder Antworten aus Skripten generieren, aber sie können nicht wirklich begründete Antworten selbst produzieren, es sei denn, sie haben Informationen, aus denen sie sich speisen können. 

Sicher, sie können eine Anfrage oder eine Benutzeranfrage mit vorhandenen Inhalten abgleichen und eine Antwort formulieren, aber sie können keine neuen Inhalte selbst erstellen. 

Wie wirkt sich das wirklich auf die Selbstbedienungspreise aus? Lassen Sie uns ein wenig tiefer graben.

Einige Technologien verlassen sich zu stark auf Trainingsdaten

Viele Konversations-KI-Plattformen da draußen haben Schwierigkeiten, einen echten Mehrwert zu bieten, es sei denn, es gibt engagierte Teams, die die Modelle mit relevanten Daten trainieren. 

Das bedeutet, dass eine KI einige Beispiele sehen und lernen muss, wie sie reagieren muss, wenn sie ihnen begegnet. Dies geschieht mittels Training des Chatbots.

Zu diesem Zweck müssen wir Daten extrahieren und kuratieren, um sie der KI zuzuführen. Daher kann das Trainieren der Lösungen sehr zeitaufwändig sein. Viele der aktuellen Conversational AI-Lösungen basieren jedoch ausschließlich auf maschinellem Lernen und erfordern daher diese Schulungen, um die Ergebnisse zu verbessern. 

Die Wahl einer Technologie wie Neurosymbolische KI die keine Schulung erfordert, kann das Leben von Projekt- und Kundenerfahrungsmanagern erleichtern und gute Ergebnisse mit weniger Wartungsaufwand für Ihre Teams liefern.

Lesen Sie auch: Ebook – Erstellen von Chatbots ohne Training mit neurosymbolischer KI

Warum liefern viele Chatbots und Conversational AI-Lösungen keine Antworten?

Wenn Sie einen Chatbot verwenden, der die Absicht wirklich versteht, und immer noch eine niedrige Chatbot-Leistung in Bezug auf die Antwortraten feststellen, verpassen Sie wahrscheinlich wertvolle Inhalte, an denen Ihre Benutzer interessiert sind. 

Nehmen wir an, ein Benutzer fragt: „Ist Ihr Geschäft in der 5th Avenue samstags geöffnet?“. 

Ein Chatbot kann möglicherweise eine Antwort auf verschiedene Arten formulieren, aber er wird niemals Ja oder Nein sagen können, es sei denn, diese Informationen sind in einem System gespeichert, auf das er Zugriff hat. 

Die Antwort muss entweder in der eigenen Datenbank des Chatbots, auf der Website des Kunden oder in anderen mit dem Chatbot verbundenen Drittsystemen gespeichert werden. Sonst gibt es für den Kunden keine zufriedenstellende Antwort. 

Kundendienst- und Erfahrungsteams müssen sich etwas Zeit nehmen, um Inhaltslücken zu analysieren, zu sehen, welche Benutzerfragen keine richtigen Antworten erhalten haben, und Inhalte zu erstellen, damit der Chatbot zumindest die häufigsten beantworten kann. 

Je umfassender und detaillierter Ihre Inhalte sind, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Kunden peinlich berührt werden 'Es tut mir leid, aber ich konnte keine Antwort auf Ihre Frage finden'.

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