Self Servis Desteği Neden Yalnızca İçerik Kadar İyi?

Bu noktada bir nevi yatırım yapılması gerektiğine şüphe yok. Self servis aracının olumlu yatırım getirisi var. 

Geçtiğimiz birkaç yılda neredeyse tüm işletmeler, kullanıma sunulan chatbotlara veya sanal asistanlara yatırım yaptı. yardım merkezleri ve SSS bölümleriveya müşterilerin kendi isteklerine yanıt aramalarına ve bulmalarına yardımcı olmak amacıyla başka türde destekli araçlar kullandık. 

Amaç? Destek ekibinin ele alması gereken düşük değerli etkileşimlerin sayısını azaltmak. 

Başlangıçta bazıları otomasyon trenine atlamak konusunda isteksizdi ve Günlük AI. Ancak artık rekabet avantajı olmadan aşırı kalabalık pazarlarda rekabet etmenin ve büyümenin neredeyse imkansız olduğunu gördüler.

Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka teknolojilerindeki ilerlemeler, büyük miktardaki destek taleplerinin otomatikleştirilmesini mümkün kıldı, ancak bazı markalar hâlâ bunun gerçek değerini bulmakta zorlanıyor.

Şirketler neden otomasyonla mücadele ediyor?

Çoğu işletme, bir self-servis aracı uygularken kısa ve orta vadeli sonuçlar bekler. Bu basitçe gerçekleşmediğinde, bunu farklı nedenlere bağlama eğilimindedirler. Bunlardan en önemlisi teknoloji. 

Bunu binlerce kez duyduk chatbots yeterince akıllı değiller, hâlâ geride kalıyorlar ve insan dilini bir insan gibi kavrayamıyorlar.

Ama gerçekten durum böyle mi? Yoksa daha fazlasını mı bekliyoruz?

Yalnızca iyi yapay zeka çözümleri müşteri isteklerini gerçekten anlar

Elbette bazı durumlarda sanal asistanlar büyük ölçüde eğitim verilerine güveniyor. Daha önce belirli bir talep görmemişlerse, bazı durumlarda o talebin amacını bile tanımlayamıyorlar. 

Bazı şirketler, chatbot'ları tercih ederek bu sorunu çözmeye başladı. anlamsal mantık. Bu, daha önce hiç bir istek görmemiş olsalar bile, hâlâ kelimelerin anlamlarını tanımlayabiliyor ve en yakın cevabı bulabiliyorlar. 

Yapay zeka gerçekten içerik üretemez

Zamanın bu noktasında, bir chatbot insan gibi cevap verebilse bile aslında insan zekasına sahip değil. Bu ne anlama geliyor? Bu, sohbet robotlarının ya önceden hazırlanmış bir komut dosyasıyla yanıt verdiği ya da komut dosyalarından yanıtlar ürettiği anlamına gelir; ancak beslenecek bilgileri olmadığı sürece kendi başlarına gerçekten mantıklı yanıtlar üretemezler. 

Elbette bir isteği veya kullanıcı sorgusunu mevcut içerikle eşleştirip bir yanıt formüle edebilirler ancak kendi başlarına yeni içerik oluşturamazlar. 

Peki bu, self-servis oranlarını gerçekten nasıl etkiliyor? Biraz daha derine inelim.

Bazı teknolojiler eğitim verilerine çok fazla güveniyor

Piyasadaki pek çok Konuşmalı Yapay Zeka platformu, modelleri ilgili verilerle eğiten özel ekipler olmadığı sürece gerçek değer sağlamakta zorlanıyor. 

Bu, bir yapay zekanın bazı örnekleri görmesi ve bunlarla karşılaştığında nasıl tepki vereceğini öğrenmesi gerektiği anlamına gelir. Bu şu şekilde yapılır: chatbot'u eğitmek.

Bu amaçla, yapay zekaya beslemek için verileri çıkarmamız ve düzenlememiz gerekiyor. Bu nedenle çözümlerin eğitimi son derece zaman alıcı olabilir. Bununla birlikte, mevcut Konuşmalı Yapay Zeka çözümlerinin birçoğu yalnızca makine öğrenimine dayanmaktadır ve bu nedenle sonuçları iyileştirmek için bu eğitimlere ihtiyaç duyulmaktadır. 

Gibi bir teknoloji seçmek Nöro-Sembolik AI Eğitim gerektirmeyen bir yaklaşım, proje ve müşteri deneyimi yöneticilerinin hayatını kolaylaştırabilir ve ekiplerinizin daha az bakım gerektirmesiyle iyi sonuçlar verebilir.

Ayrıca şunu da okuyun: E-kitap – Nöro-Sembolik Yapay Zeka ile Eğitim Olmadan Sohbet Robotları Oluşturma

Neden birçok sohbet robotu ve Konuşmaya Dayalı Yapay Zeka çözümü yanıt vermekte başarısız oluyor?

Amacı gerçekten anlayan bir sohbet robotu kullanıyorsanız ve yanıt oranları açısından hâlâ düşük bir sohbet robotu performansı yaşıyorsanız, kullanıcılarınızın ilgilendiği değerli içeriği kaçırıyor olabilirsiniz. 

Diyelim ki bir kullanıcı şunu soruyor: '5. Cadde'deki mağazanız cumartesi günleri açık mı?'. 

Bir chatbot, bir cevabı farklı şekillerde formüle edebilir, ancak bu bilgi erişebildiği bir sistemde saklanmadığı sürece asla evet veya hayır diyemez. 

Yanıtın, chatbotun kendi veritabanında, müşterinin web sitesinde veya chatbot'a bağlı diğer üçüncü taraf sistemlerinde saklanması gerekiyor. Aksi takdirde müşteri açısından tatmin edici bir cevap olmayacaktır. 

Müşteri Hizmetleri ve Deneyim ekiplerinin içerik boşluklarını analiz etmek, hangi kullanıcı sorularına doğru yanıt alamadığını görmek ve chatbot'un en azından en sık sorulan sorulara yanıt verebilmesi için içerik oluşturmak için biraz zaman ayırması gerekiyor. 

İçeriğiniz ne kadar kapsamlı ve ayrıntılı olursa müşterilerinizin tuhaf bir durumla karşılaşma olasılığı da o kadar az olur. 'Üzgünüm ama sorunuza cevap bulamadım'.

Sohbet botumuzu ve SSS'mizi 14 gün boyunca ÜCRETSİZ olarak deneyin ve Inbenta'nın müşterilerinize self servis destek sağlamak için en iyi teknolojiyi ve platformu nasıl sunduğunu kendiniz görün.

Benzer yazılarımıza göz atın