מדוע תמיכה בשירות עצמי טובה רק כמו תוכן

בשלב זה, אין ספק שהשקעה באיזשהו סוג לכלי שירות עצמי יש החזר ROI חיובי. 

בשנים האחרונות, כמעט כל העסקים השקיעו בצ'אטבוטים או בעוזרים וירטואליים, שזמינים מרכזי עזרה ומדורי שאלות נפוצות, או השתמשו בסוגים אחרים של כלים מסייעים במטרה לעזור ללקוחות לחפש ולמצוא תשובות לבקשות שלהם בעצמם. 

המטרה? צמצום מספר האינטראקציות בעלות ערך נמוך שצוות התמיכה שלהם צריך לטפל. 

בהתחלה, חלק נרתעו מלקפוץ על הרכבת של אוטומציה ו AI שיחה. עם זאת, הם כבר ראו שכמעט בלתי אפשרי להתחרות ולשגשג בשווקים צפופים ללא יתרון תחרותי.

ההתקדמות בטכנולוגיות ה-Conversational AI אפשרו לבצע אוטומציה של כמויות עצומות של בקשות תמיכה, אך חלק מהמותגים עדיין נאבקים למצוא את הערך האמיתי שלה.

מדוע חברות נאבקות באוטומציה?

בעת יישום כלי שירות עצמי, רוב העסקים מצפים לתוצאות קצרות עד אמצע טווח. כשזה פשוט לא קורה, הם נוטים להאשים את זה בסיבות שונות, ה העיקרית היא הטכנולוגיה. 

שמענו את זה אלפי פעמים chatbots הם לא מספיק חכמים, שהם עדיין בפיגור ואינם מסוגלים להבין את השפה האנושית כמו שאדם יבין.

אבל האם זה באמת כך? או שמא אנחנו מצפים למשהו יותר?

רק פתרונות AI טובים באמת מבינים את בקשות הלקוחות

בטח, במקרים מסוימים, עוזרים וירטואליים מסתמכים במידה רבה על נתוני אימון. אם הם לא ראו בקשה ספציפית בעבר, במקרים מסוימים הם אפילו לא מסוגלים לזהות את כוונת הבקשה. 

כמה חברות החלו להתמודד עם בעיה זו על ידי בחירת צ'אטבוטים שמסתמכים עליהם היגיון סמנטי. זה אומר שגם אם הם מעולם לא ראו בקשה לפני כן, הם עדיין מסוגלים לזהות את משמעות המילים ולמצוא את התשובה הקרובה ביותר. 

AI לא באמת יכול לייצר תוכן

בנקודת הזמן הזו, גם אם צ'אטבוט מסוגל לענות כמו בן אדם, אין לו באמת אינטליגנציה אנושית. מה זה מרמז? זה אומר שצ'אטבוטים עונים עם סקריפט שהוכן מראש או יוצרים תשובות מסקריפטים, אבל הם לא באמת יכולים לייצר תשובות מנומקות בעצמם אלא אם כן יש להם מידע להזין ממנו. 

בטח, הם יכולים להתאים בקשה או שאילתת משתמש לתוכן קיים ולנסח תשובה, אבל הם לא יכולים ליצור תוכן חדש בעצמם. 

אז איך זה באמת משפיע על תעריפי השירות העצמי? בואו נחפור קצת יותר לעומק.

טכנולוגיות מסוימות מסתמכות יותר מדי על נתוני אימון

פלטפורמות בינה מלאכותיות רבות בחוץ נאבקות לספק ערך אמיתי אלא אם כן יש צוותים ייעודיים המאמנים את המודלים עם נתונים רלוונטיים. 

המשמעות היא שבינה מלאכותית צריכה לראות כמה דוגמאות וללמוד כיצד להגיב כאשר הוא נתקל בהן. זה נעשה באמצעות אימון הצ'אטבוט.

למטרה זו, עלינו לחלץ ולאסוף נתונים כדי להזין אותם ל-AI. לכן, הכשרת הפתרונות עשויה לקחת זמן רב ביותר. עם זאת, רבים מפתרונות ה-Conversational AI הנוכחיים בחוץ מבוססים אך ורק על למידת מכונה ולכן דורשים הכשרות אלו על מנת לשפר תוצאות. 

בחירת טכנולוגיה כמו AI נוירו-סימבולי שאינו מצריך הכשרה יכול להקל על חייהם של מנהלי פרויקטים וחווית לקוח, ולספק תוצאות טובות עם פחות תחזוקה הנדרשת מהצוותים שלך.

קרא גם: ספר אלקטרוני - בניית צ'טבוטים ללא אימון עם AI Neuro-Symbolic

מדוע צ'אטבוטים רבים ופתרונות בינה מלאכותית לשיחה אינם מצליחים לספק תשובות?

אם אתה משתמש בצ'אט בוט שבאמת מבין את הכוונה, ועדיין חווה ביצועי צ'אט בוט נמוכים לגבי שיעורי תשובות, רוב הסיכויים שאתה מפספס תוכן בעל ערך שהמשתמשים שלך מתעניינים בו. 

נניח שמשתמש שואל: 'החנות שלך בשדרה החמישית פתוחה בשבתות?'. 

צ'אטבוט אולי יוכל לנסח תשובה בדרכים שונות, אבל הוא לעולם לא יוכל להגיד כן או לא אלא אם המידע הזה מאוחסן במערכת שיש לו גישה אליה. 

התשובה צריכה להיות מאוחסנת במסד הנתונים של הצ'אטבוט עצמו, באתר הלקוח או בכל מערכות צד שלישי אחרות המחוברות לצ'טבוט. אחרת, לא תהיה תשובה מספקת עבור הלקוח. 

צוותי שירות לקוחות וניסיון צריכים להקדיש זמן לנתח פערי תוכן, לראות אילו שאלות משתמשים לא קיבלו תשובות מתאימות, וליצור תוכן כך שהצ'אטבוט יוכל לענות על השכיחות ביותר לפחות. 

ככל שהתוכן שלך יהיה יותר מקיף ומפורט, כך הסיכוי שהלקוחות שלך יקבלו יחס מביך קטן יותר. 'אני מצטער אבל לא הצלחתי למצוא תשובה לשאלתך'.

נסה את הצ'אטבוט והשאלות הנפוצות שלנו בחינם למשך 14 ימים וראה בעצמך כיצד Inbenta מציעה את הטכנולוגיה והפלטפורמה הטובה ביותר לספק תמיכה בשירות עצמי ללקוחות שלך.

עיין במאמרים הדומים שלנו