Varför Self-Serve Support är bara så bra som innehåll

Vid denna tidpunkt råder det ingen tvekan om att investera i någon form av självbetjäningsverktyget har sin positiva ROI. 

Under de senaste åren har praktiskt taget alla företag investerat i chatbots eller virtuella assistenter, tillgängliga hjälpcenter och FAQ-sektioner, eller använde andra typer av assisterade verktyg i syfte att hjälpa kunder att söka och hitta svar på deras önskemål på egen hand. 

Målet? Att minska antalet lågvärdiga interaktioner som deras supportteam behöver hantera. 

Till en början var en del ovilliga att hoppa på automatiseringståget och Konversations AI. Men de har vid det här laget sett att det är nästan omöjligt att konkurrera och frodas på överfulla marknader utan konkurrensfördelar.

Framstegen inom Conversational AI-teknologier har gjort det möjligt att automatisera enorma mängder supportförfrågningar, men vissa varumärken kämpar fortfarande för att hitta dess verkliga värde.

Varför kämpar företag med automatisering?

När de implementerar ett självbetjäningsverktyg förväntar sig de flesta företag resultat på kort till medellång sikt. När detta helt enkelt inte händer, tenderar de att skylla på olika skäl den främsta är tekniken. 

Det har vi hört tusentals gånger chatbots är inte tillräckligt smarta, att de fortfarande släpar efter och inte kan förstå mänskligt språk som en människa skulle.

Men är det verkligen så? Eller är det så att vi förväntar oss något mer?

Endast bra AI-lösningar förstår verkligen kundernas önskemål

Visst, i vissa fall är virtuella assistenter mycket beroende av träningsdata. Om de inte har sett en specifik begäran tidigare kan de i vissa fall inte ens identifiera avsikten med den begäran. 

Vissa företag har börjat ta itu med detta problem genom att välja chatbotar som förlitar sig på semantisk logik. Det betyder att även om de aldrig har sett en förfrågan tidigare, så gör de kan fortfarande identifiera ordens betydelse och hitta det närmaste svaret. 

AI kan inte riktigt producera innehåll

Vid denna tidpunkt, även om en chatbot kan svara som en människa, har den inte riktigt mänsklig intelligens. Vad innebär detta? Det betyder att chatbots antingen svarar med ett förgjort skript eller genererar svar från skript, men de kan inte riktigt producera motiverade svar på egen hand om de inte har information att mata ifrån. 

Visst, de kan matcha en förfrågan eller en användarfråga med befintligt innehåll och formulera ett svar, men de kan inte skapa nytt innehåll på egen hand. 

Så hur påverkar det egentligen självbetjäningspriserna? Låt oss gräva lite djupare.

Vissa tekniker är för mycket beroende av träningsdata

Många Conversational AI-plattformar där ute kämpar för att ge verkligt värde om det inte finns dedikerade team som tränar modellerna med relevant data. 

Detta innebär att en AI behöver se några exempel och lära sig hur man reagerar när de stöter på dem. Detta görs med hjälp av träna chatboten.

För detta ändamål måste vi extrahera och kurera data för att mata den till AI. Därför kan utbildning av lösningarna vara extremt tidskrävande. Men många av de nuvarande Conversational AI-lösningarna där ute baseras enbart på maskininlärning och kräver därför dessa utbildningar för att förbättra resultaten. 

Att välja en teknik som Neurosymbolisk AI som inte kräver utbildning kan göra livet enklare för projekt- och kundupplevelsechefer och leverera bra resultat med mindre underhåll som krävs från dina team.

Läs också: E-bok – Bygga chatbots utan träning med Neuro-Symbolic AI

Varför ger många chatbots och Conversational AI-lösningar inte svar?

Om du använder en chatbot som verkligen förstår avsikten och fortfarande upplever en låg chatbotprestanda när det gäller svarsfrekvens, är chansen stor att du saknar värdefullt innehåll som dina användare är intresserade av. 

Låt oss säga att en användare frågar: "Är din butik på 5th Avenue öppen på lördagar?". 

En chatbot kanske kan formulera ett svar på olika sätt, men den kommer aldrig att kunna säga ja eller nej om inte den informationen lagras i ett system den har tillgång till. 

Svaret måste lagras antingen i chatbotens egen databas, på kundens hemsida eller i något annat tredjepartssystem som är kopplat till chatboten. Annars kommer det inte att finnas ett tillfredsställande svar för kunden. 

Kundtjänst- och upplevelseteam måste ta lite tid att analysera innehållsluckor, se vilka användarfrågor som inte fick några ordentliga svar och skapa innehåll så att chatboten åtminstone kan svara på de vanligaste. 

Ju mer ditt innehåll är heltäckande och detaljerat, desto mindre är chansen att dina kunder får en besvärlig "Jag är ledsen men jag kunde inte hitta något svar på din fråga".

Prova vår chatbot och FAQ GRATIS i 14 dagar och se själv hur Inbenta erbjuder den bästa tekniken och plattformen för att tillhandahålla självbetjäningssupport till dina kunder.

Kolla in våra liknande artiklar