現時点では、ある種の投資に疑いの余地はありません。 セルフサービス ツールの ROI はプラス.
過去数年間で、ほぼすべての企業がチャットボットまたは仮想アシスタントに投資し、利用できるようにしました。 ヘルプセンターと FAQ セクション、または他の種類の支援ツールを使用して、顧客が自分の要求に対する回答を自分で検索して見つけるのを支援することを目的としていました。
目標？ サポート チームが処理する必要がある価値の低いやり取りの数を減らす。
最初は、自動化の列車に飛び乗ることに消極的だった人もいました。 会話型AI. しかし、競争力がなければ過密な市場で競争し、繁栄することはほとんど不可能であることを彼らはすでに理解しています。
会話型 AI テクノロジの進歩により、膨大な量のサポート リクエストを自動化できるようになりましたが、一部のブランドは依然としてその真の価値を見つけるのに苦労しています。
なぜ企業は自動化に苦労しているのでしょうか?
セルフサービス ツールを実装する場合、ほとんどの企業は短期から中期の結果を期待しています。 これが単に起こらない場合、彼らはそれをさまざまな理由のせいにする傾向があります。 主なものはテクノロジーです。
私たちはそれを何千回も聞いてきました チャットボット 彼らはまだ遅れをとっており、人間のように人間の言語を理解することができません。
しかし、それは本当にそうですか？ それとも、もっと何かを期待しているということですか？
優れた AI ソリューションのみが顧客の要求を真に理解します
確かに、場合によっては、仮想アシスタントはトレーニング データに大きく依存しています。 以前に特定のリクエストを見たことがない場合、場合によっては、そのリクエストの意図を特定することさえできません。
一部の企業は、に依存するチャットボットを選択することで、この問題に取り組み始めています。 セマンティック ロジック. これは、以前にリクエストを見たことがなくても、 単語の意味を識別し、最も近い答えを見つけることができます。
AI は実際にはコンテンツを作成できません
現時点では、チャットボットが人間のように応答できたとしても、実際には人間の知性を備えているわけではありません。 これは何を意味しますか？ これは、チャットボットが事前に作成されたスクリプトで応答するか、スクリプトから応答を生成することを意味しますが、フィードする情報がない限り、自分で合理的な応答を実際に生成することはできません.
確かに、リクエストやユーザー クエリを既存のコンテンツと照合して回答を作成することはできますが、独自に新しいコンテンツを作成することはできません。
では、それは実際にセルフサービス料金にどのように影響するのでしょうか? もう少し掘り下げてみましょう。
一部のテクノロジーはトレーニング データに大きく依存しています
会話型 AI プラットフォームの多くは、関連データを使用してモデルをトレーニングする専任チームがいない限り、真の価値を提供するのに苦労しています。
これは、AI がいくつかの例を見て、それらに遭遇したときにどのように反応するかを学習する必要があることを意味します。 これは、 チャットボットのトレーニング.
この目的のために、データを抽出してキュレートし、AI にフィードする必要があります。 したがって、ソリューションのトレーニングには非常に時間がかかる場合があります。 ただし、現在出回っている会話型 AI ソリューションの多くは機械学習のみに基づいているため、結果を改善するにはこれらのトレーニングが必要です。
のような技術を選択します。 ニューロシンボリック AI トレーニングを必要としないことで、プロジェクト マネージャーやカスタマー エクスペリエンス マネージャーの作業が楽になり、チームのメンテナンスが少なくて済み、良い結果が得られます。
また読む： 電子ブック – Neuro-Symbolic AI を使用してトレーニングなしでチャットボットを構築する
多くのチャットボットや会話型 AI ソリューションが回答を提供できないのはなぜですか?
真に意図を理解するチャットボットを使用していても、応答率に関してチャットボットのパフォーマンスが低い場合は、ユーザーが興味を持っている価値のあるコンテンツを見逃している可能性があります。
ユーザーが次のように尋ねたとします。 「5 番街にあるお店は土曜日に営業していますか?」.
チャットボットはさまざまな方法で回答を作成できるかもしれませんが、その情報がアクセスできるシステムに保存されていない限り、はいまたはいいえと言うことができません.
回答は、チャットボット自体のデータベース、顧客の Web サイト、またはチャットボットに接続された他のサードパーティ システムに保存する必要があります。 そうでなければ、顧客にとって満足のいく答えはありません。
カスタマー サービス チームとエクスペリエンス チームは、コンテンツのギャップを分析し、適切な回答が得られなかったユーザーの質問を特定し、チャットボットが少なくとも最も頻繁な質問に回答できるようにコンテンツを作成する必要があります。
コンテンツが包括的で詳細であればあるほど、顧客が気まずくなる可能性は低くなります。 「申し訳ありませんが、あなたの質問に対する答えが見つかりませんでした。」
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