स्व-सेवा समर्थन केवल सामग्री जितना ही अच्छा क्यों है

इस बिंदु पर, इसमें कोई संदेह नहीं है कि किसी प्रकार का निवेश स्वयं-सेवा उपकरण का सकारात्मक आरओआई है. 

पिछले कुछ वर्षों में, व्यावहारिक रूप से सभी व्यवसायों ने उपलब्ध कराए गए चैटबॉट्स या आभासी सहायकों में निवेश किया है सहायता केंद्र और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न अनुभाग, या अन्य प्रकार के सहायक उपकरणों का उपयोग ग्राहकों को खोजने और उनके अनुरोधों के उत्तर स्वयं खोजने में मदद करने के उद्देश्य से किया। 

लक्ष्य? कम-मूल्य वाले इंटरैक्शन की संख्या कम करना उनकी सहायता टीम को संभालने की आवश्यकता है। 

सबसे पहले, कुछ स्वचालन की ट्रेन पर कूदने के लिए अनिच्छुक थे और संवादी ए.आई.. हालांकि, उन्होंने अब तक यह देख लिया है कि भीड़भाड़ वाले बाजारों में बिना प्रतिस्पर्धा बढ़त के प्रतिस्पर्धा करना और फलना-फूलना लगभग असंभव है।

संवादात्मक एआई प्रौद्योगिकियों में प्रगति ने भारी मात्रा में समर्थन अनुरोधों को स्वचालित करना संभव बना दिया है, लेकिन कुछ ब्रांड अभी भी इसका वास्तविक मूल्य खोजने के लिए संघर्ष करते हैं।

कंपनियां ऑटोमेशन से क्यों जूझ रही हैं?

स्व-सेवा उपकरण को लागू करते समय, अधिकांश व्यवसाय अल्पावधि से मध्यावधि परिणामों की अपेक्षा करते हैं। जब ऐसा नहीं होता है, तो वे इसे अलग-अलग कारणों से दोष देते हैं, द मुख्य एक प्रौद्योगिकी है। 

हमने ऐसा हज़ारों बार सुना है chatbots इतने स्मार्ट नहीं हैं, कि वे अभी भी पिछड़ रहे हैं और मानव की तरह मानव भाषा को समझने में असमर्थ हैं।

लेकिन क्या वाकई ऐसा है? या ऐसा है कि हम कुछ और उम्मीद कर रहे हैं?

केवल अच्छे एआई समाधान ही ग्राहकों के अनुरोधों को सही मायने में समझते हैं

ज़रूर, कुछ मामलों में, आभासी सहायक प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करते हैं। यदि उन्होंने पहले कोई विशिष्ट अनुरोध नहीं देखा है, तो कुछ मामलों में वे उस अनुरोध के उद्देश्य की पहचान करने में भी सक्षम नहीं होते हैं। 

कुछ कंपनियों ने इस मुद्दे पर भरोसा करने वाले चैटबॉट चुनकर इस मुद्दे से निपटना शुरू कर दिया है शब्दार्थ तर्क. इसका मतलब यह है कि भले ही उन्होंने पहले कभी अनुरोध नहीं देखा हो, वे अभी भी शब्दों के अर्थ की पहचान करने और निकटतम उत्तर खोजने में सक्षम हैं। 

एआई वास्तव में सामग्री का उत्पादन नहीं कर सकता

इस समय, भले ही एक चैटबॉट एक इंसान की तरह जवाब देने में सक्षम हो, उसके पास वास्तव में मानव बुद्धि नहीं है। इसका तात्पर्य क्या है? इसका मतलब यह है कि चैटबॉट या तो पहले से तैयार स्क्रिप्ट के साथ जवाब देते हैं या स्क्रिप्ट से जवाब उत्पन्न करते हैं, लेकिन वे वास्तव में अपने दम पर तर्कपूर्ण जवाब नहीं दे सकते हैं जब तक कि उनके पास फीड करने के लिए जानकारी न हो। 

ज़रूर, वे मौजूदा सामग्री के साथ एक अनुरोध या एक उपयोगकर्ता क्वेरी का मिलान कर सकते हैं और एक उत्तर तैयार कर सकते हैं, लेकिन वे अपने दम पर नई सामग्री नहीं बना सकते। 

तो यह वास्तव में स्व-सेवा दरों को कैसे प्रभावित करता है? आइए थोड़ा गहरा खोदें।

कुछ प्रौद्योगिकियां प्रशिक्षण डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करती हैं

कई संवादी एआई प्लेटफॉर्म वास्तविक मूल्य प्रदान करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं जब तक कि प्रासंगिक डेटा के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करने वाली समर्पित टीमें न हों। 

इसका मतलब यह है कि एआई को कुछ उदाहरण देखने और उनका सामना करने पर प्रतिक्रिया करने का तरीका सीखने की जरूरत है। यह के माध्यम से किया जाता है चैटबॉट का प्रशिक्षण.

इस उद्देश्य के लिए, हमें एआई को फीड करने के लिए डेटा निकालने और क्यूरेट करने की आवश्यकता है। इसलिए, समाधानों का प्रशिक्षण बेहद समय लेने वाला हो सकता है। हालांकि, मौजूदा संवादी एआई समाधानों में से कई पूरी तरह से मशीन लर्निंग पर आधारित हैं और इसलिए परिणामों को बेहतर बनाने के लिए इन प्रशिक्षणों की आवश्यकता होती है। 

जैसी तकनीक का चयन न्यूरो-प्रतीकात्मक एआई जिसके लिए प्रशिक्षण की आवश्यकता नहीं है, परियोजना और ग्राहक अनुभव प्रबंधकों के लिए जीवन को आसान बना सकता है, और आपकी टीमों से आवश्यक कम रखरखाव के साथ अच्छे परिणाम प्रदान कर सकता है।

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कई चैटबॉट और संवादी AI समाधान उत्तर प्रदान करने में विफल क्यों होते हैं?

यदि आप एक चैटबॉट का उपयोग कर रहे हैं जो वास्तव में इरादे को समझता है, और उत्तर दरों के संबंध में अभी भी कम चैटबॉट प्रदर्शन का अनुभव कर रहा है, तो संभावना है कि आप मूल्यवान सामग्री खो रहे हैं जिसमें आपके उपयोगकर्ता रुचि रखते हैं। 

मान लीजिए कि कोई उपयोगकर्ता पूछता है: 'क्या 5वें एवेन्यू में आपका स्टोर शनिवार को खुला रहता है?'. 

एक चैटबॉट अलग-अलग तरीकों से एक उत्तर तैयार करने में सक्षम हो सकता है, लेकिन यह कभी भी हां या ना नहीं कह पाएगा, जब तक कि उस जानकारी को उस सिस्टम में संग्रहीत नहीं किया जाता है, जिस तक उसकी पहुंच है। 

उत्तर को या तो चैटबॉट के अपने डेटाबेस में, ग्राहक की वेबसाइट में, या चैटबॉट से जुड़े किसी अन्य तृतीय-पक्ष सिस्टम में संग्रहीत करने की आवश्यकता है। अन्यथा, ग्राहक के लिए संतोषजनक उत्तर नहीं होगा। 

ग्राहक सेवा और अनुभव टीमों को सामग्री अंतराल का विश्लेषण करने के लिए कुछ समय लेने की आवश्यकता है, यह देखें कि किन उपयोगकर्ता प्रश्नों का कोई उचित उत्तर नहीं मिला, और सामग्री बनाएं ताकि चैटबॉट कम से कम सबसे अधिक बार उत्तर दे सके। 

आपकी सामग्री जितनी अधिक व्यापक और विस्तृत होगी, आपके ग्राहकों को अजीब लगने की संभावना उतनी ही कम होगी 'मुझे खेद है लेकिन मुझे आपके प्रश्न का उत्तर नहीं मिला'।

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