Γιατί η υποστήριξη Self-Serve είναι τόσο καλή όσο το περιεχόμενο

Σε αυτό το σημείο, δεν υπάρχει αμφιβολία ότι η επένδυση σε κάποιου είδους Το εργαλείο αυτοεξυπηρέτησης έχει τη θετική απόδοση επένδυσης (ROI).. 

Τα τελευταία χρόνια, σχεδόν όλες οι επιχειρήσεις έχουν επενδύσει σε chatbots ή εικονικούς βοηθούς, που είναι διαθέσιμοι κέντρα βοήθειας και ενότητες συχνών ερωτήσεων, ή χρησιμοποίησε άλλα είδη βοηθητικών εργαλείων με στόχο να βοηθήσει τους πελάτες να αναζητήσουν και να βρουν απαντήσεις στα αιτήματά τους μόνοι τους. 

Ο στόχος? Μειώνοντας τον αριθμό των αλληλεπιδράσεων χαμηλής αξίας που πρέπει να χειριστεί η ομάδα υποστήριξής τους. 

Στην αρχή, κάποιοι ήταν απρόθυμοι να πηδήξουν στο τρένο του αυτοματισμού και Συνομιλητική AI. Ωστόσο, έχουν ήδη δει ότι ο ανταγωνισμός και η ευημερία σε υπερπληθυσμένες αγορές χωρίς ανταγωνιστικό πλεονέκτημα είναι σχεδόν αδύνατον.

Οι εξελίξεις στις τεχνολογίες Conversational AI κατέστησαν δυνατή την αυτοματοποίηση τεράστιων ποσών αιτημάτων υποστήριξης, αλλά ορισμένες επωνυμίες εξακολουθούν να αγωνίζονται να βρουν την πραγματική τους αξία.

Γιατί οι εταιρείες παλεύουν με την αυτοματοποίηση;

Κατά την εφαρμογή ενός εργαλείου αυτοεξυπηρέτησης, οι περισσότερες επιχειρήσεις αναμένουν βραχυπρόθεσμα έως μεσοπρόθεσμα αποτελέσματα. Όταν αυτό απλά δεν συμβαίνει, τείνουν να το κατηγορούν για διαφορετικούς λόγους, το κυριότερο είναι η τεχνολογία. 

Το έχουμε ακούσει χιλιάδες φορές chatbots δεν είναι αρκετά έξυπνοι, που εξακολουθούν να υστερούν και να αδυνατούν να κατανοήσουν την ανθρώπινη γλώσσα όπως θα έκανε ένας άνθρωπος.

Είναι όμως πράγματι έτσι; Ή μήπως περιμένουμε κάτι περισσότερο;

Μόνο οι καλές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης κατανοούν πραγματικά τα αιτήματα των πελατών

Σίγουρα, σε ορισμένες περιπτώσεις, οι εικονικοί βοηθοί βασίζονται σε μεγάλο βαθμό στα δεδομένα εκπαίδευσης. Εάν δεν έχουν δει ένα συγκεκριμένο αίτημα πριν, σε ορισμένες περιπτώσεις δεν είναι καν σε θέση να προσδιορίσουν την πρόθεση αυτού του αιτήματος. 

Ορισμένες εταιρείες έχουν αρχίσει να αντιμετωπίζουν αυτό το ζήτημα επιλέγοντας chatbot που βασίζονται σε σημασιολογική λογική. Αυτό σημαίνει ότι ακόμα κι αν δεν έχουν δει ποτέ ξανά αίτημα, το κάνουν εξακολουθούν να είναι σε θέση να αναγνωρίσουν τη σημασία των λέξεων και να βρουν την πλησιέστερη απάντηση. 

Το AI δεν μπορεί πραγματικά να παράγει περιεχόμενο

Σε αυτό το χρονικό σημείο, ακόμα κι αν ένα chatbot μπορεί να απαντήσει σαν άνθρωπος, δεν διαθέτει πραγματικά ανθρώπινη νοημοσύνη. Τι σημαίνει αυτό; Σημαίνει ότι τα chatbot είτε απαντούν με ένα προκατασκευασμένο σενάριο είτε δημιουργούν απαντήσεις από σενάρια, αλλά δεν μπορούν πραγματικά να παράγουν αιτιολογημένες απαντήσεις από μόνα τους, εκτός εάν έχουν πληροφορίες για να τροφοδοτήσουν. 

Σίγουρα, μπορούν να αντιστοιχίσουν ένα αίτημα ή ένα ερώτημα χρήστη με το υπάρχον περιεχόμενο και να διατυπώσουν μια απάντηση, αλλά δεν μπορούν να δημιουργήσουν νέο περιεχόμενο μόνοι τους. 

Πώς επηρεάζει αυτό πραγματικά τα ποσοστά αυτοεξυπηρέτησης; Ας σκάψουμε λίγο πιο βαθιά.

Ορισμένες τεχνολογίες βασίζονται πολύ σε δεδομένα εκπαίδευσης

Πολλές πλατφόρμες Conversational AI εκεί έξω αγωνίζονται να προσφέρουν πραγματική αξία, εκτός εάν υπάρχουν ειδικές ομάδες που εκπαιδεύουν τα μοντέλα με σχετικά δεδομένα. 

Αυτό σημαίνει ότι ένα AI πρέπει να δει μερικά παραδείγματα και να μάθει πώς να αντιδρά όταν τα συναντά. Αυτό γίνεται με τη βοήθεια εκπαίδευση του chatbot.

Για το σκοπό αυτό, πρέπει να εξαγάγουμε και να επιμελούμε δεδομένα προκειμένου να τα τροφοδοτήσουμε στο AI. Επομένως, η εκπαίδευση των λύσεων μπορεί να είναι εξαιρετικά χρονοβόρα. Ωστόσο, πολλές από τις τρέχουσες λύσεις Conversational AI εκεί έξω βασίζονται αποκλειστικά στη μηχανική εκμάθηση και επομένως απαιτούν αυτές τις εκπαιδεύσεις για τη βελτίωση των αποτελεσμάτων. 

Επιλέγοντας μια τεχνολογία όπως Νευρο-Συμβολική ΑΙ που δεν απαιτεί εκπαίδευση μπορεί να κάνει τη ζωή πιο εύκολη για τους διαχειριστές έργων και εμπειρίας πελατών και να προσφέρει καλά αποτελέσματα με λιγότερη συντήρηση που απαιτείται από τις ομάδες σας.

Διαβάστε επίσης: Ebook – Δημιουργία Chatbots Χωρίς Εκπαίδευση με Νευρο-Συμβολικό AI

Γιατί πολλά chatbots και λύσεις Conversational AI αποτυγχάνουν να δώσουν απαντήσεις;

Εάν χρησιμοποιείτε ένα chatbot που κατανοεί πραγματικά την πρόθεση και εξακολουθείτε να αντιμετωπίζετε χαμηλή απόδοση chatbot όσον αφορά τα ποσοστά απαντήσεων, το πιθανότερο είναι ότι χάνετε πολύτιμο περιεχόμενο για το οποίο ενδιαφέρονται οι χρήστες σας. 

Ας υποθέσουμε ότι ένας χρήστης ρωτά: 'Το κατάστημά σας στην 5η Λεωφόρο είναι ανοιχτό τα Σάββατα;'. 

Ένα chatbot μπορεί να είναι σε θέση να διατυπώσει μια απάντηση με διαφορετικούς τρόπους, αλλά ποτέ δεν θα είναι σε θέση να πει ναι ή όχι εκτός εάν αυτές οι πληροφορίες είναι αποθηκευμένες σε ένα σύστημα στο οποίο έχει πρόσβαση. 

Η απάντηση πρέπει να αποθηκευτεί είτε στη βάση δεδομένων του chatbot, στον ιστότοπο του πελάτη ή σε οποιοδήποτε άλλο σύστημα τρίτων που είναι συνδεδεμένο στο chatbot. Διαφορετικά, δεν θα υπάρξει ικανοποιητική απάντηση για τον πελάτη. 

Οι ομάδες εξυπηρέτησης πελατών και εμπειρίας πρέπει να αφιερώσουν λίγο χρόνο για να αναλύσουν τα κενά περιεχομένου, να δουν ποιες ερωτήσεις χρηστών δεν έλαβαν σωστές απαντήσεις και να δημιουργήσουν περιεχόμενο ώστε το chatbot να μπορεί να απαντήσει τουλάχιστον στις πιο συχνές ερωτήσεις. 

Όσο πιο περιεκτικό και λεπτομερές το περιεχόμενό σας, τόσο λιγότερες είναι οι πιθανότητες οι πελάτες σας να έρθουν σε δύσκολη θέση «Συγγνώμη αλλά δεν μπόρεσα να βρω απάντηση στην ερώτησή σας».

Δοκιμάστε το chatbot και τις συχνές ερωτήσεις μας ΔΩΡΕΑΝ για 14 ημέρες και δείτε μόνοι σας πώς η Inbenta προσφέρει την καλύτερη τεχνολογία και πλατφόρμα για την παροχή αυτοεξυπηρέτησης υποστήριξης στους πελάτες σας.

Δείτε παρόμοια άρθρα μας