Mengapa Dukungan Swalayan Hanya Sebagus Konten

Pada titik ini, tidak ada keraguan bahwa berinvestasi dalam beberapa jenis alat swalayan memiliki ROI positif. 

Dalam beberapa tahun terakhir, hampir semua bisnis telah berinvestasi dalam chatbots atau asisten virtual, tersedia pusat bantuan dan bagian FAQ, atau menggunakan jenis alat bantuan lainnya dengan tujuan membantu pelanggan mencari dan menemukan sendiri jawaban atas permintaan mereka. 

Hasil? Mengurangi jumlah interaksi bernilai rendah yang perlu ditangani oleh tim dukungan mereka. 

Pada awalnya, beberapa enggan melompat ke kereta otomatisasi dan AI percakapan. Namun, mereka sekarang telah melihat bahwa bersaing dan berkembang di pasar yang penuh sesak tanpa keunggulan kompetitif hampir tidak mungkin.

Kemajuan dalam teknologi AI Percakapan telah memungkinkan untuk mengotomatiskan permintaan dukungan dalam jumlah besar, tetapi beberapa merek masih berjuang untuk menemukan nilai sebenarnya.

Mengapa perusahaan berjuang dengan otomatisasi?

Saat menerapkan alat swalayan, sebagian besar bisnis mengharapkan hasil jangka pendek hingga menengah. Ketika ini tidak terjadi, mereka cenderung menyalahkannya karena berbagai alasan, yaitu yang utama adalah teknologi. 

Kami telah mendengar ribuan kali itu chatbots tidak cukup pintar, bahwa mereka masih tertinggal dan tidak mampu memahami bahasa manusia seperti manusia.

Tetapi apakah itu benar-benar terjadi? Atau apakah kita mengharapkan sesuatu yang lebih?

Hanya solusi AI yang baik yang benar-benar memahami permintaan pelanggan

Tentu, dalam beberapa kasus, asisten virtual sangat bergantung pada data pelatihan. Jika mereka belum pernah melihat permintaan khusus sebelumnya, dalam beberapa kasus mereka bahkan tidak dapat mengidentifikasi maksud dari permintaan tersebut. 

Beberapa perusahaan sudah mulai mengatasi masalah ini dengan memilih chatbot yang diandalkan logika semantik. Ini berarti bahwa meskipun mereka belum pernah melihat permintaan sebelumnya, mereka masih dapat mengidentifikasi arti kata-kata dan menemukan jawaban terdekat. 

AI tidak dapat benar-benar menghasilkan konten

Pada saat ini, meskipun chatbot mampu menjawab seperti manusia, ia tidak benar-benar memiliki kecerdasan manusia. Apa artinya ini? Ini berarti bahwa chatbot menjawab dengan skrip yang sudah dibuat sebelumnya atau menghasilkan jawaban dari skrip, tetapi mereka tidak dapat benar-benar menghasilkan jawaban yang beralasan sendiri kecuali mereka memiliki informasi untuk diberikan. 

Tentu, mereka dapat mencocokkan permintaan atau kueri pengguna dengan konten yang ada dan merumuskan jawaban, tetapi mereka tidak dapat membuat konten baru sendiri. 

Jadi, bagaimana hal itu benar-benar memengaruhi tarif swalayan? Mari kita gali lebih dalam.

Beberapa teknologi terlalu mengandalkan data pelatihan

Banyak platform AI Percakapan di luar sana berjuang untuk memberikan nilai nyata kecuali ada tim khusus yang melatih model dengan data yang relevan. 

Artinya, AI perlu melihat beberapa contoh dan mempelajari cara bereaksi saat menghadapinya. Hal ini dilakukan dengan cara melatih chatbot.

Untuk tujuan ini, kita perlu mengekstraksi dan menyusun data untuk memasukkannya ke AI. Oleh karena itu, melatih solusi bisa sangat memakan waktu. Namun, banyak dari solusi AI Percakapan saat ini hanya didasarkan pada pembelajaran mesin dan oleh karena itu memerlukan pelatihan ini untuk meningkatkan hasil. 

Memilih teknologi seperti AI Neuro-Simbolik yang tidak memerlukan pelatihan dapat membuat hidup lebih mudah bagi manajer proyek dan pengalaman pelanggan, serta memberikan hasil yang baik dengan lebih sedikit perawatan yang diperlukan dari tim Anda.

Baca juga: Ebook – Membuat Chatbots Tanpa Pelatihan dengan Neuro-Symbolic AI

Mengapa banyak chatbot dan solusi AI Percakapan gagal memberikan jawaban?

Jika Anda menggunakan chatbot yang benar-benar memahami maksud, dan masih mengalami kinerja chatbot yang rendah terkait tingkat jawaban, kemungkinan Anda kehilangan konten berharga yang diminati pengguna. 

Katakanlah seorang pengguna bertanya: 'Apakah toko Anda di 5th Avenue buka pada hari Sabtu?'. 

Chatbot mungkin dapat merumuskan jawaban dengan cara yang berbeda, tetapi tidak akan pernah bisa mengatakan ya atau tidak kecuali informasi tersebut disimpan dalam sistem yang dapat diaksesnya. 

Jawabannya harus disimpan baik di database chatbot itu sendiri, di situs web pelanggan, atau di sistem pihak ketiga lainnya yang terhubung ke chatbot. Jika tidak, tidak akan ada jawaban yang memuaskan bagi pelanggan. 

Tim Layanan Pelanggan dan Pengalaman perlu meluangkan waktu untuk menganalisis kesenjangan konten, melihat pertanyaan pengguna mana yang tidak mendapatkan jawaban yang tepat, dan membuat konten sehingga chatbot setidaknya dapat menjawab pertanyaan yang paling sering. 

Semakin konten Anda komprehensif dan terperinci, semakin kecil kemungkinan pelanggan Anda menjadi canggung 'Maaf, tetapi saya tidak dapat menemukan jawaban untuk pertanyaan Anda'.

Coba chatbot dan FAQ kami secara GRATIS selama 14 hari dan lihat sendiri bagaimana Inbenta menawarkan teknologi dan platform terbaik untuk memberikan dukungan layanan mandiri kepada pelanggan Anda.

Lihat artikel kami yang serupa