Hvorfor selvbetjent støtte er bare så bra som innhold

På dette tidspunktet er det ingen tvil om at det å investere i en slags selvbetjeningsverktøy har sin positive avkastning. 

I løpet av de siste årene har praktisk talt alle virksomheter investert i chatbots eller virtuelle assistenter, gjort tilgjengelig hjelpesentre og FAQ-seksjoner, eller brukt andre typer assisterte verktøy med sikte på å hjelpe kunder med å søke og finne svar på forespørslene deres på egen hånd. 

Målet? Redusere antallet interaksjoner med lav verdi deres støtteteam må håndtere. 

Først var noen motvillige til å hoppe på toget av automatisering og Samtale AI. Imidlertid har de nå sett at det er nesten umulig å konkurrere og trives i overfylte markeder uten konkurransefortrinn.

Fremskrittene innen Conversational AI-teknologier har gjort det mulig å automatisere enorme mengder støtteforespørsler, men noen merker sliter fortsatt med å finne den virkelige verdien.

Hvorfor sliter bedrifter med automatisering?

Når de implementerer et selvbetjeningsverktøy, forventer de fleste bedrifter resultater på kort til mellomlang sikt. Når dette rett og slett ikke skjer, har de en tendens til å skylde på forskjellige grunner den viktigste er teknologien. 

Det har vi hørt tusenvis av ganger chatbots er ikke smarte nok, at de fortsatt henger etter og ikke er i stand til å forstå menneskelig språk slik et menneske ville.

Men er det virkelig tilfelle? Eller er det at vi forventer noe mer?

Bare gode AI-løsninger forstår virkelig kundeforespørsler

Visst, i noen tilfeller er virtuelle assistenter avhengige av treningsdata. Hvis de ikke har sett en spesifikk forespørsel før, er de i noen tilfeller ikke engang i stand til å identifisere hensikten med forespørselen. 

Noen selskaper har begynt å takle dette problemet ved å velge chatbots som er avhengige av semantisk logikk. Dette betyr at selv om de aldri har sett en forespørsel før, vil de er fortsatt i stand til å identifisere betydningen av ordene og finne det nærmeste svaret. 

AI kan egentlig ikke produsere innhold

På dette tidspunktet, selv om en chatbot er i stand til å svare som et menneske, har den egentlig ikke menneskelig intelligens. Hva innebærer dette? Det betyr at chatbots enten svarer med et forhåndsdefinert skript eller genererer svar fra skript, men de kan egentlig ikke produsere begrunnede svar på egenhånd med mindre de har informasjon å mate fra. 

Visst, de kan matche en forespørsel eller en brukerforespørsel med eksisterende innhold og formulere et svar, men de kan ikke lage nytt innhold på egen hånd. 

Så hvordan påvirker det egentlig selvbetjeningsprisene? La oss grave litt dypere.

Noen teknologier er for mye avhengige av treningsdata

Mange Conversational AI-plattformer der ute sliter med å gi reell verdi med mindre det er dedikerte team som trener modellene med relevante data. 

Dette betyr at en AI trenger å se noen eksempler og lære hvordan de skal reagere når de møter dem. Dette gjøres ved hjelp av trene chatboten.

For dette formålet må vi trekke ut og kuratere data for å kunne mate dem til AI. Derfor kan opplæring av løsningene være ekstremt tidkrevende. Imidlertid er mange av de nåværende Conversational AI-løsningene der ute utelukkende basert på maskinlæring og krever derfor disse treningene for å forbedre resultatene. 

Å velge en teknologi som Nevro-symbolsk AI som ikke krever opplæring kan gjøre livet enklere for prosjekt- og kundeopplevelsesledere, og levere gode resultater med mindre vedlikehold som kreves av teamene dine.

Les også: E-bok – Bygge chatboter uten trening med nevrosymbolsk AI

Hvorfor klarer mange chatbots og Conversational AI-løsninger ikke å gi svar?

Hvis du bruker en chatbot som virkelig forstår intensjoner, og fortsatt opplever en lav chatbot-ytelse angående svarfrekvens, er sjansen stor for at du går glipp av verdifullt innhold som brukerne dine er interessert i. 

La oss si at en bruker spør: 'Er butikken din på 5th Avenue åpen på lørdager?'. 

En chatbot kan kanskje formulere et svar på forskjellige måter, men den vil aldri kunne si ja eller nei med mindre den informasjonen er lagret i et system den har tilgang til. 

Svaret må lagres enten i chatbotens egen database, på kundens nettside eller i andre tredjepartssystemer koblet til chatboten. Ellers vil det ikke være et tilfredsstillende svar for kunden. 

Kundeservice- og erfaringsteam må bruke litt tid på å analysere innholdshull, se hvilke brukerspørsmål som ikke fikk noen ordentlige svar, og lage innhold slik at chatboten i det minste kan svare på de mest hyppige. 

Jo mer innholdet ditt er omfattende og detaljert, jo mindre er sjansene for at kundene dine får en vanskelig "Beklager, men jeg fant ikke svar på spørsmålet ditt".

Prøv vår chatbot og FAQ GRATIS i 14 dager og se selv hvordan Inbenta tilbyr den beste teknologien og plattformen for å gi selvbetjent støtte til kundene dine.

Sjekk ut våre lignende artikler