De ce asistența cu autoservire este la fel de bună ca și conținut

În acest moment, nu există nicio îndoială că investiția într-un fel de instrumentul de autoservire are un ROI pozitiv. 

În ultimii ani, practic toate afacerile au investit în chatbot-uri sau asistenți virtuali, puse la dispoziție centre de ajutor și secțiuni de întrebări frecvente, sau a folosit alte tipuri de instrumente asistate cu scopul de a ajuta clienții să caute și să găsească singuri răspunsuri la solicitările lor. 

Scopul? Reducerea numărului de interacțiuni cu valoare redusă pe care echipa lor de asistență trebuie să le gestioneze. 

La început, unii au fost reticenți să sară în trenul automatizării și AI de conversație. Cu toate acestea, ei au văzut până acum că este aproape imposibil să concurezi și să prospere pe piețele supraaglomerate fără un avantaj competitiv.

Progresele în tehnologiile AI conversaționale au făcut posibilă automatizarea unor cantități uriașe de solicitări de asistență, dar unele mărci încă se luptă să-și găsească valoarea reală.

De ce se luptă companiile cu automatizarea?

Atunci când implementează un instrument de autoservire, majoritatea companiilor se așteaptă la rezultate pe termen scurt și mediu. Când acest lucru pur și simplu nu se întâmplă, ei tind să dea vina pe diferite motive, principala fiind tehnologia. 

Am auzit asta de mii de ori chatbots nu sunt suficient de deștepți, că sunt încă în urmă și nu sunt capabili să înțeleagă limbajul uman așa cum ar face un om.

Dar este cu adevărat cazul? Sau este că ne așteptăm la ceva mai mult?

Doar soluțiile bune de inteligență artificială înțeleg cu adevărat cererile clienților

Sigur, în unele cazuri, asistenții virtuali se bazează foarte mult pe datele de antrenament. Dacă nu au văzut o anumită cerere înainte, în unele cazuri nici măcar nu sunt capabili să identifice intenția acelei solicitări. 

Unele companii au început să abordeze această problemă alegând chatbot-uri care se bazează pe logica semantică. Aceasta înseamnă că, chiar dacă nu au văzut niciodată o cerere înainte, ei sunt încă capabili să identifice sensul cuvintelor și să găsească cel mai apropiat răspuns. 

AI nu poate produce cu adevărat conținut

În acest moment, chiar dacă un chatbot este capabil să răspundă ca un om, nu posedă cu adevărat inteligență umană. Ce înseamnă asta? Înseamnă că chatboții fie răspund cu un script prestabilit, fie generează răspunsuri din scripturi, dar nu pot produce singuri răspunsuri motivate decât dacă au informații din care să se alimenteze. 

Sigur, pot potrivi o solicitare sau o interogare de utilizator cu conținutul existent și pot formula un răspuns, dar nu pot crea conținut nou singuri. 

Deci, cum afectează asta cu adevărat tarifele de autoservire? Să săpăm puțin mai adânc.

Unele tehnologii se bazează prea mult pe datele de antrenament

Multe platforme de IA conversaționale se luptă să ofere valoare reală, cu excepția cazului în care există echipe dedicate care antrenează modelele cu date relevante. 

Aceasta înseamnă că un AI trebuie să vadă câteva exemple și să învețe cum să reacționeze atunci când le întâlnește. Acest lucru se realizează prin intermediul antrenarea chatbot-ului.

În acest scop, trebuie să extragem și să curățăm datele pentru a le furniza AI. Prin urmare, instruirea soluțiilor poate fi extrem de consumatoare de timp. Cu toate acestea, multe dintre soluțiile actuale de IA conversaționale se bazează exclusiv pe învățarea automată și, prin urmare, necesită aceste instruiri pentru a îmbunătăți rezultatele. 

Alegerea unei tehnologii ca IA neuro-simbolice care nu necesită instruire poate ușura viața managerilor de proiecte și experiența clienților și poate oferi rezultate bune cu mai puțină întreținere necesară din partea echipelor dumneavoastră.

Citiți și: Ebook – Construirea de chatbot-uri fără antrenament cu IA neuro-simbolică

De ce mulți chatbot și soluții AI conversaționale nu reușesc să ofere răspunsuri?

Dacă utilizați un chatbot care înțelege cu adevărat intenția și încă se confruntă cu o performanță scăzută a chatbot-ului în ceea ce privește ratele de răspuns, este posibil să pierdeți conținut valoros de care sunt interesați utilizatorii dvs. 

Să presupunem că un utilizator întreabă: — Magazinul tău de pe 5th Avenue este deschis sâmbăta?. 

Un chatbot ar putea fi capabil să formuleze un răspuns în moduri diferite, dar nu va putea niciodată să spună da sau nu decât dacă aceste informații sunt stocate într-un sistem la care are acces. 

Răspunsul trebuie stocat fie în propria bază de date a chatbot-ului, pe site-ul web al clientului, fie în orice alte sisteme terțe conectate la chatbot. În caz contrar, nu va exista un răspuns satisfăcător pentru client. 

Echipele de servicii pentru clienți și experiență trebuie să aloce timp pentru a analiza lacunele de conținut, pentru a vedea care întrebări ale utilizatorilor nu au primit răspunsuri adecvate și pentru a crea conținut, astfel încât chatbot-ul să poată răspunde cel puțin la cele mai frecvente. 

Cu cât conținutul dvs. este mai cuprinzător și mai detaliat, cu atât sunt mai puține șansele ca clienții dvs. să fie incomozi „Îmi pare rău, dar nu am găsit un răspuns la întrebarea dumneavoastră”.

Încercați chatbot-ul nostru și Întrebări frecvente GRATUIT timp de 14 zile și vedeți singur cum Inbenta oferă cea mai bună tehnologie și platformă pentru a oferi asistență cu autoservire clienților dumneavoastră.

Consultați articolele noastre similare