Wszystkie

Jak stworzyć chatbota, który nie rozczaruje

Chatbotowa rewolucja

Nawet najwięksi sceptycy nie mogą zaprzeczyć, że chatboty szturmem przejęły świat marketingu i obsługi klienta. Dane z social listeningu obrazują ten nagły wzrost popularności. Ilość dyskusji na temat chatbotów w ciągu dwóch lat wzrosła geometrycznie – od 111,000 wykrytych wzmianek w maju 2017 do 830,000 w maju 2020.

Wykres z SentiOne przedstawiający rosnącą ilość wzmianek dla hasła "Chatbot" i haseł pokrewnych na przestrzeni ostatnich dwóch lat.

To, że chatboty reprezentują znaczną wartość dla marek i firm nikogo nie dziwi. Rynek odpowiada na zapotrzebowanie – codziennie powstają nowe rozwiązania i firmy oferujące usługi w zakresie chatbotów.

Wiele analiz rynkowych przepowiada świetlaną przyszłość – Business Insider, dla przykładu, twierdzi że do 2020 roku 80% dużych firm zainwestuje w chatboty. Ankiety, takie jak ta przeprowadzona przez Spiceworks, wskazują że 40% dużych firm (definiowanych jako zatrudniające więcej niż 500 osób) planowało zainwestować w chatboty w 2019 roku.

Nie trzeba jednak być analitykiem, żeby zrozumieć dlaczego chatboty tak eksplodowały w popularności. Są po prostu oczywistą odpowiedzią na potrzeby dzisiejszego marketingu i obsługi klienta!

Coraz większy odsetek naszych klientów to millennialsi i Gen Z. Są to osoby, które wychowały się traktując nowoczesną technologię jako codzienność – przyzwyczajeni są więc do natychmiastowych rezultatów. Przede wszystkim cenią oni sobie wygodę – a jeśli chodzi o komunikację z markami? Nie ma nic wygodniejszego od kontaktu przez social media lub instant messaging.

Chatboty są idealnym sposobem na zaspokojenie potrzeb tych pokoleń – ale jeśli przyjrzymy się danym, odkryjemy coś jeszcze bardziej interesującego.

Wielu z nas założyłoby, że odwrotna sytuacja ma miejsce ze starszymi pokoleniami – które niby silnie preferują tradycyjne formy kontaktu z marką, takie jak rozmowy telefoniczne.

Wcale tak nie jest! Według tego zarchiwizowanego raportu opublikowanego przez firmę Tidio w 2019 roku, 44% osób w wieku 45-60 lat robiących zakupy online preferuje chatboty nad innymi metodami dokonywania zakupu. Chatboty, zatem, są atrakcyjne dla szerokich rzeszy konsumentów – nie tylko zoomersów i millenialsów!

Chatboty w praktyce

Patrząc na to wszystko nikogo nie powinien zdziwić fakt, że coraz więcej firm decyduje się na wdrożenie chatbota. Wyniki takich wdrożeń często jednak rozczarowują – jak się za chwilę przekonamy.

Przyglądając się zagadnieniu chatbotów, dobrym pomysłem byłoby przeanalizować przykłady wdrożeń z najdłuższą obecnością na rynku. SkyScanner bardzo chwalił się swoim chatbotem w momencie wprowadzenia go na rynek w 2016 roku – jako jedna z największych wyszukiwarek lotniczych na świecie, na pewno dają dobry przykład innym firmom, prawda?

Nie do końca. Spróbowaliśmy skontaktować się z ich chatbotem – w odpowiedzi usłyszeliśmy prośbę o kontakt przez formularz na ich stronie internetowej.

Screenshot przedstawiający niezadowalającą interakcję z chatbotem SkyScannera.

Jak się okazuje, chatbot SkyScannera – coś, co powinno być dostępne o każdej porze dnia i nocy – jest online tylko wtedy, kiedy zespół obsługi klienta jest na posterunku. Nie jesteśmy w stanie zrozumieć , co skłoniłoby SkyScanner do podjęcia takiej decyzji.

Kiedy już uda nam się skontaktować z chatbotem, może nas spotkać powolne i nieresponsywne doświadczenie – na co narzekały recenzje nawet rok po uruchomieniu chatbota. O ile sytuacja już nieco się poprawiła, takich przypadków jest całe mnóstwo.

Oczekiwania kontra rzeczywistość

Użytkownicy chatbotów najczęściej narzekają na słabą responsywność, niezrozumiane zapytania lub braki w funkcjonalności. Ankieta opublikowana we wczesnym 2018 roku przez Chatbots.org doskonale podsumowuje, co boli klientów. Nie znoszą oni, gdy chatboty się “zacinają” – a przede wszystkim nienawidzą potrzeby powtarzania tych samych informacji agentowi obsługi klienta, jeśli ich zapytanie zostanie wyeskalowane. Konsumenci oczekują płynnego transferu wiedzy między botem a człowiekiem. 

Te skargi często kryją dużo głębsze problemy wynikające z budowy chatbota. Z naszego doświadczenia wynika, że bolączki te najczęściej są rezultatem braku zrozumienia zarówno technologii jak i oczekiwań konsumenta.

Wiele marek podejmuje się wdrożenia chatbota bez zapewnienia mu wystarczającej ilości danych historycznych, z których mógłby się uczyć – dziwiąc się potem, że wyniki nie są satysfakcjonujące. Sama potrzeba przygotowania zbioru danych treningowych często zaskakuje marki! 

Niesamowicie ważnym aspektem chatbotów, który po prostu trzeba zrozumieć, jest to, że nie da się stworzyć uniwersalnego rozwiązania dla każdej firmy. Każda sytuacja wymaga osobnego, dostosowanego podejścia.

Problem pogarsza fakt, że wiele firm decyduje się na wdrożenie prostych, regułkowych (rule based) botów zamiast inwestycji w potężne rozwiązania oparte o silnik przetwarzania języka naturalnego. Skutkiem takiej decyzji jest bot, który nie potrafi się uczyć i dostosowywać do zachowań klientów oraz który ma ma problemy z rozumieniem i interpretowaniem intencji swojego rozmówcy.

Innym często powtarzanym mitem który prowadzi do słabych wyników jest to, że chatboty instaluje się “raz, a dobrze”. Nic bardziej mylnego – prawdziwy potencjał chatbotów można uwolnić jedynie ciągłym monitorowaniem ich zachowania i wprowadzaniem usprawnień. Ilość wysiłku, jaki trzeba w ten proces włożyć często skłania marki do popełniania poważnego błędu i wybierania “prostszej” opcji – pozostawiając klientów z nieskutecznym, frustrującym rozwiązaniem. 

Wiara w te mity doprowadzi jedynie do wypuszczenia przez Twoją markę kolejnego rozczarowującego bota na rynek. Kluczowym więc jest, aby wszystkie osoby odpowiedzialne za wdrożenie – managerowie, dyrektorzy IT, innowatorzy – spędzili dużo czasu na badaniu zagadnienia chatbotów. 

Jak dobrze wdrażać chatboty

Niech Cię to nie zrazi do chatbotów! Chcieć, przecież, oznacza móc! Nasze lata w budowaniu chatbotów dla różnorodnej gamy klientów nauczyły nas wielu cennych lekcji. Wiemy, jak skutecznie wdrożyć chatbota – i nie mamy zamiaru trzymać naszej wiedzy w sekrecie. Oto, co musisz wiedzieć o chatbotach.

Automatyzacja to maraton – nie sprint

Chatboty to inwestycja długoterminowa. Jak wszystko inne w automatyzacji, polega na ciągłym wprowadzaniu usprawnień. Zacznij od małych kroków – przekonaj się, co działa, a co nie – i zbuduj na tym swoją strategię rozwoju.

Chatboty to nie wszystko!

Automatyzacja obsługi klienta to nie tylko chatboty! Rozwiązania zasilane przez sztuczną inteligencję mogą pomóc w wielu innych strefach obsługi klienta – od automatycznych systemów kolejkowania, przez szablony odpowiedzi tworzone przez nauczanie maszynowe do automatycznego wykrywania kryzysów!

Człowiek + AI = 🔥

AI istnieje aby pomagać ludziom – nie żeby ich zastąpić. Potrzebny by był cud technologiczny rodem z powieści science fiction, aby chatbot był w stanie w pełni zastąpić człowieka – nie warto zatem nawet próbować. Zamiast tego wykorzystaj sztuczną inteligencję aby uzupełnić i wspierać możliwości Twojego zespołu. Agent obsługi klienta może pracować wydajniej jeśli algorytm przyporządkuje zapytania do właściwej kolejki, przydzieli im priorytet, podpowie agentowi właściwą treść odpowiedzi albo podsunie link do bazy wiedzy. 

Pięć kroków do skutecznego chatbota

Pięć kroków do skutecznego chatbota

  1. Zbierz tyle relewantnych danych, ile tylko możesz. Interesują Cię dane historyczne z każdego kanału komunikacji i punktu kontaktu z klientem. Podziel dane na odrębne kategorie: rozliczenia, sprzedaż, skargi itd.

    W ten sposób będziesz w stanie zidentyfikować procesy, którymi mógłby zająć się chatbot. Najlepiej sprawdzają się one w nużących, monotonnych zadaniach które szybko męczą ludzi. Procesy dla których masz najwięcej danych również są dobrymi kandydatami do automatyzacji.
  2. Przygotuj zbiór danych treningowych który jest relewantny dla Twojej branży , zapytań klientów i Twoich procesów. Trenowanie chatbota na Twoich danych jest prostsze, niż Ci się wydaje – podaj botu przykłady pytań, z jakimi będzie mieć do czynienia, jak również przykłady odpowiedzi. Możesz sobie nawet nie zdawać sprawy z ilości danych, do jakich masz dostęp już teraz! Do przygotowania zbioru danych testowych przydają się wszystkie scenariusze rozmowy, materiały ze szkoleń obsługi klienta oraz historyczne zapisy rozmów z klientami.

    Upewnij się, że masz jak najbardziej szeroki zbiór danych, z dużą ilością wariantów zapytań dla każdej kwestii. Dzięki temu upewnisz się, że twój bot będzie w stanie skutecznie rozpoznać zapytanie – nawet jeśli jego forma nie odpowiada danym treningowym. Tak wygląda potęga nauczania maszynowego!
  3. Zdecyduj się, jakie KPI definiują sukces Twojego bota. Jakie wyzwania chcesz mu postawić?

    Przykładowe metryki które są pomocne w określeniu wydajności Twojego chatbota to średni czas oczekiwania, średni czas obsługi, liczba obsług oraz ich poziom – definiowany jako odsetek zapytań, które obsługiwane są w wyznaczonym limicie czasowym.

    W przypadku chatbota głosowego mamy do czynienia również z metrykami typu średnia długość rozmowy, procent porzuconych połączeń i średni czas przed porzuceniem. Jako rozmowę porzuconą rozumiemy połączenie kończone przez klienta przed rozwiązaniem jego sprawy.
  4. Masz już wszystkie dane i wiesz, co chcesz osiągnąć – przyjrzyj się teraz swojemu silnikowi przetwarzania języka naturalnego (NLU). Jego optymalizacja dla Twoich konkretnych potrzeb to konieczność. Bot musi być w stanie rozpoznać wszystkie adekwatne słowa kluczowe i frazy używane w Twojej branży.

    Nauczenie chatbota rozpoznawania szerokiej ilości wzorców pozwoli mu na osiągnięcie większych wyników skuteczności i usprawni jeszcze bardziej obsługę klienta.
  5. Spójrzmy prawdzie w oczy – tylko największe firmy stać na stworzenie własnego chatbota od zera. Jeśli nie chcesz poświęcić większości zasobów swojej firmy na ponowne odkrywanie koła, zdecydujesz się na współpracę z dostawcą usług w zakresie chatbotów.

    Twój wybór powinien być przede wszystkim oparty na doświadczeniu dostawcy w obsłudze klientów w Twojej branży. W SentiOne skupiamy się przede wszystkim na budowaniu światowej klasy silnika NLU do automatyzacji obsługi klienta. Stworzyliśmy w tym celu wiele różnorodnych zbiorów danych treningowych opartych o wyniki social listeningu. Te zbiory można dostosowywać do dowolnej niszy biznesowej, co usprawnia wykrycie kontekstu rozmowy. Dzięki temu nasz silnik rozpozna zarówno zapytanie “podaj mój stan konta” jak i “sprawdź ile mam hajsu”. 

Pamiętaj o tych krokach podejmując decyzję o inwestycji w chatbota. Jak z każdą nowinką technologiczną, zrozumienie i realizacja pełnego jej potencjału wymaga pewnej ilości wysiłku. Uwierz nam – warto.