چرا پشتیبانی سلف سرویس فقط به اندازه محتوا خوب است

در این مرحله، هیچ شکی وجود ندارد که سرمایه گذاری در نوعی ابزار سلف سرویس بازگشت سرمایه مثبت خود را دارد. 

در چند سال گذشته، عملاً همه مشاغل روی چت بات ها یا دستیاران مجازی سرمایه گذاری کرده اند مراکز کمک و بخش سوالات متداول، یا از انواع دیگر ابزارهای کمکی با هدف کمک به مشتریان برای جستجو و یافتن پاسخ درخواست های خود به تنهایی استفاده کرد. 

هدف؟ کاهش تعداد تعاملات کم ارزشی که تیم پشتیبانی آنها باید انجام دهد. 

در ابتدا برخی تمایلی به پریدن روی قطار اتوماسیون نداشتند و هوش مصنوعی مکالمه. با این حال، آنها تا به حال دیده اند که رقابت و رونق در بازارهای شلوغ بدون مزیت رقابتی تقریبا غیرممکن است.

پیشرفت‌ها در فناوری‌های هوش مصنوعی محاوره‌ای امکان خودکارسازی حجم عظیمی از درخواست‌های پشتیبانی را فراهم کرده است، اما برخی از برندها هنوز برای یافتن ارزش واقعی آن تلاش می‌کنند.

چرا شرکت ها با اتوماسیون دست و پنجه نرم می کنند؟

هنگام پیاده سازی یک ابزار سلف سرویس، اکثر مشاغل انتظار نتایج کوتاه مدت تا میان مدت را دارند. وقتی این به سادگی اتفاق نمی افتد، آنها تمایل دارند آن را به دلایل مختلف سرزنش کنند یکی از اصلی ترین آنها فناوری است. 

ما هزاران بار این را شنیده ایم chatbots به اندازه کافی باهوش نیستند، که هنوز عقب مانده اند و مانند یک انسان قادر به درک زبان انسانی نیستند.

اما آیا واقعا اینطور است؟ یا این است که ما انتظار چیز بیشتری را داریم؟

تنها راه حل های خوب هوش مصنوعی واقعاً درخواست های مشتری را درک می کنند

مطمئناً، در برخی موارد، دستیاران مجازی به شدت به داده های آموزشی متکی هستند. اگر قبلاً درخواست خاصی را ندیده باشند، در برخی موارد حتی قادر به شناسایی هدف آن درخواست نیستند. 

برخی از شرکت‌ها با انتخاب چت‌بات‌هایی که به آن‌ها تکیه می‌کنند، شروع به حل این مشکل کرده‌اند منطق معنایی. این بدان معنی است که حتی اگر قبلاً درخواستی را ندیده باشند، آنها را هنوز هم قادر به تشخیص معنای کلمات و یافتن نزدیکترین پاسخ هستند. 

هوش مصنوعی واقعا نمی تواند محتوا تولید کند

در این برهه از زمان، حتی اگر یک چت بات بتواند مانند یک انسان پاسخ دهد، واقعاً از هوش انسانی برخوردار نیست. این به چه معناست؟ این بدان معناست که چت بات ها یا با یک اسکریپت از پیش ساخته شده پاسخ می دهند یا پاسخ هایی را از اسکریپت ها تولید می کنند، اما واقعاً نمی توانند پاسخ های مستدلی را به تنهایی تولید کنند مگر اینکه اطلاعاتی برای تغذیه داشته باشند. 

مطمئناً، آنها می توانند یک درخواست یا یک درخواست کاربر را با محتوای موجود مطابقت دهند و پاسخی را فرموله کنند، اما نمی توانند به تنهایی محتوای جدیدی ایجاد کنند. 

بنابراین واقعاً چگونه بر نرخ سلف سرویس تأثیر می گذارد؟ بیایید کمی عمیق تر کاوش کنیم.

برخی از فناوری ها به شدت به داده های آموزشی متکی هستند

بسیاری از پلتفرم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای در حال تلاش برای ارائه ارزش واقعی هستند، مگر اینکه تیم‌های اختصاصی برای آموزش مدل‌ها با داده‌های مرتبط وجود داشته باشند. 

این بدان معناست که یک هوش مصنوعی باید چند نمونه را ببیند و یاد بگیرد که در هنگام مواجهه با آنها چگونه واکنش نشان دهد. این کار با استفاده از آموزش چت بات.

برای این منظور، ما باید داده ها را استخراج و مدیریت کنیم تا آنها را به هوش مصنوعی تغذیه کنیم. بنابراین، آموزش راه حل ها می تواند بسیار وقت گیر باشد. با این حال، بسیاری از راه‌حل‌های کنونی هوش مصنوعی مکالمه تنها بر اساس یادگیری ماشینی هستند و بنابراین برای بهبود نتایج به این آموزش‌ها نیاز دارند. 

انتخاب یک فناوری مانند هوش مصنوعی عصبی نمادین که نیازی به آموزش ندارد، می‌تواند زندگی را برای مدیران پروژه و تجربه مشتری آسان‌تر کند و نتایج خوبی را با تعمیر و نگهداری کمتر از تیم‌های شما ارائه دهد.

همچنین بخوانید: کتاب الکترونیکی – ساخت ربات‌های چت بدون آموزش با هوش مصنوعی عصبی نمادین

چرا بسیاری از ربات‌های چت و راه‌حل‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای در ارائه پاسخ‌ها ناکام هستند؟

اگر از یک ربات چت استفاده می‌کنید که واقعاً هدف را درک می‌کند، و همچنان عملکرد پایین ربات چت را در مورد نرخ پاسخ تجربه می‌کنید، به احتمال زیاد محتوای ارزشمندی را که کاربران به آن علاقه دارند از دست داده‌اید. 

فرض کنید کاربر می پرسد: آیا فروشگاه شما در خیابان پنجم شنبه ها باز است؟. 

یک ربات چت ممکن است بتواند پاسخی را به روش های مختلف فرموله کند، اما هرگز نمی تواند بله یا خیر بگوید مگر اینکه این اطلاعات در سیستمی که به آن دسترسی دارد ذخیره شود. 

پاسخ باید یا در پایگاه داده خود چت بات، در وب سایت مشتری، یا در هر سیستم شخص ثالث دیگری که به ربات چت متصل است ذخیره شود. در غیر این صورت، پاسخ قانع کننده ای برای مشتری وجود نخواهد داشت. 

تیم‌های خدمات مشتری و تجربه باید کمی وقت بگذارند تا شکاف‌های محتوا را تجزیه و تحلیل کنند، ببینند کدام سؤالات کاربران پاسخ مناسبی دریافت نکرده‌اند، و محتوا ایجاد کنند تا ربات چت بتواند حداقل به رایج‌ترین سؤال‌ها پاسخ دهد. 

هرچه محتوای شما جامع تر و با جزئیات بیشتر باشد، احتمال اینکه مشتریان شما ناخوشایند شوند کمتر می شود "متاسفم اما نتوانستم پاسخی برای سوال شما پیدا کنم".

ربات چت و سؤالات متداول ما را به مدت 14 روز به صورت رایگان امتحان کنید و خودتان ببینید که چگونه Inbenta بهترین فناوری و پلتفرم را برای ارائه پشتیبانی سلف سرویس به مشتریان شما ارائه می دهد.

مقالات مشابه ما را بررسی کنید