Perché il supporto self-service è valido quanto il contenuto

A questo punto, non c'è dubbio che investire in una sorta di strumento self-service ha il suo ROI positivo.

Negli ultimi anni, praticamente tutte le aziende hanno investito in chatbot o assistenti virtuali, messi a disposizione centri assistenza e sezioni FAQ, oppure ha utilizzato altri tipi di strumenti assistiti con l'obiettivo di aiutare i clienti a cercare e trovare autonomamente le risposte alle loro richieste.

Perché il supporto self-service è valido quanto il contenuto

L'obiettivo. il gol? Ridurre il numero di interazioni di basso valore che il loro team di supporto deve gestire.

All'inizio, alcuni erano riluttanti a saltare sul treno dell'automazione e AI conversazionale. Tuttavia, hanno ormai visto che competere e prosperare in mercati sovraffollati senza un vantaggio competitivo è quasi impossibile.

I progressi nelle tecnologie di Conversational AI hanno permesso di automatizzare enormi quantità di richieste di supporto, ma alcuni brand faticano ancora a trovarne il reale valore.

Perché le aziende stanno lottando con l'automazione?

Quando si implementa uno strumento self-service, la maggior parte delle aziende si aspetta risultati a breve e medio termine. Quando questo semplicemente non accade, tendono ad attribuire la colpa a diversi motivi, il principale è la tecnologia.

L'abbiamo sentito migliaia di volte chatbots non sono abbastanza intelligenti, che sono ancora in ritardo e non sono in grado di comprendere il linguaggio umano come farebbe un essere umano.

Ma è davvero così? O è che ci aspettiamo qualcosa di più?

Solo le buone soluzioni AI comprendono veramente le richieste dei clienti

Certo, in alcuni casi gli assistenti virtuali fanno molto affidamento sui dati di formazione. Se non hanno mai visto una richiesta specifica prima, in alcuni casi non sono nemmeno in grado di identificare l'intento di tale richiesta.

Alcune aziende hanno iniziato ad affrontare questo problema scegliendo chatbot su cui fare affidamento logica semantica. Ciò significa che anche se non hanno mai visto una richiesta prima, loro sono ancora in grado di identificare il significato delle parole e trovare la risposta più vicina.

L'intelligenza artificiale non può davvero produrre contenuti

A questo punto, anche se un chatbot è in grado di rispondere come un essere umano, non possiede realmente l'intelligenza umana. Cosa implica questo? Significa che i chatbot rispondono con uno script predefinito o generano risposte da script, ma non possono davvero produrre risposte ragionate da soli a meno che non abbiano informazioni da cui alimentare.

Certo, possono abbinare una richiesta o una query dell'utente con il contenuto esistente e formulare una risposta, ma non possono creare nuovi contenuti da soli.

Quindi, in che modo questo influisce davvero sulle tariffe self-service? Scaviamo un po' più a fondo.

Alcune tecnologie fanno troppo affidamento sui dati di addestramento

Molte piattaforme di intelligenza artificiale conversazionale là fuori stanno lottando per fornire un valore reale a meno che non ci siano team dedicati che addestrano i modelli con dati pertinenti.

Ciò significa che un'intelligenza artificiale deve vedere alcuni esempi e imparare a reagire quando li incontra. Questo viene fatto per mezzo di addestrare il chatbot.

A tal fine, dobbiamo estrarre e curare i dati per fornirli all'IA. Pertanto, l'addestramento delle soluzioni può richiedere molto tempo. Tuttavia, molte delle attuali soluzioni di IA conversazionale disponibili si basano esclusivamente sull'apprendimento automatico e pertanto richiedono questi corsi di formazione per migliorare i risultati.

Scegliere una tecnologia come Intelligenza artificiale neuro-simbolica che non richiede formazione può semplificare la vita ai project manager e ai responsabili dell'esperienza del cliente e fornire buoni risultati con una minore manutenzione richiesta ai team.

Perché molti chatbot e soluzioni di IA conversazionale non riescono a fornire risposte?

Se stai utilizzando un chatbot che comprende veramente l'intento e stai ancora riscontrando un basso rendimento del chatbot per quanto riguarda i tassi di risposta, è probabile che ti manchino contenuti preziosi a cui i tuoi utenti sono interessati.

Supponiamo che un utente chieda: "Il tuo negozio sulla 5th Avenue è aperto il sabato?".

Un chatbot potrebbe essere in grado di formulare una risposta in modi diversi, ma non sarà mai in grado di dire sì o no a meno che tali informazioni non siano memorizzate in un sistema a cui ha accesso.

La risposta deve essere memorizzata nel database del chatbot, nel sito Web del cliente o in qualsiasi altro sistema di terze parti connesso al chatbot. Altrimenti, non ci sarà una risposta soddisfacente per il cliente.

I team del servizio clienti e dell'esperienza devono dedicare del tempo ad analizzare le lacune nei contenuti, vedere quali domande degli utenti non hanno ricevuto risposte adeguate e creare contenuti in modo che il chatbot possa rispondere almeno a quelle più frequenti.

Più i tuoi contenuti sono completi e dettagliati, minori sono le possibilità che i tuoi clienti diventino imbarazzanti 'Mi dispiace ma non sono riuscito a trovare una risposta alla tua domanda'.

Prova il nostro chatbot e le FAQ GRATIS per 14 giorni e scopri di persona come Inbenta offre la migliore tecnologia e piattaforma per fornire supporto self-service ai tuoi clienti.