Chatbot
Chatbot
Chatbot to oprogramowanie, wykorzystujące algorytmy sztucznej inteligencji (AI). Może symulować rozmowę (lub czat) z użytkownikiem w języku naturalnym za pośrednictwem aplikacji do przesyłania wiadomości, stron internetowych, aplikacji mobilnych lub telefonu.
Dlaczego chatboty są ważne?
Chatbot jest często opisywany jako jeden z najbardziej zaawansowanych i obiecujących sposobów interakcji między ludźmi a maszynami. Jednak z technologicznego punktu widzenia chatbot reprezentuje jedynie naturalną ewolucję systemu odpowiadania na pytania wykorzystującego przetwarzanie języka naturalnego (NLP). Formułowanie odpowiedzi na pytania w języku naturalnym jest jednym z najbardziej typowych przykładów przetwarzania języka naturalnego w aplikacjach.
Co to jest chatbot?
Obecnie chatboty można dostosowywać i wykorzystywać na różne sposoby. Można je znaleźć:
- Chatboty komunikujące się za pośrednictwem systemów zarządzanych głosowo
- Następny sposób chatboty działające na inteligentnych urządzeniach domowych, które zaczynają się pojawiać w ramach Internet of Things
- Chatboty działające za pośrednictwem popularnych platform czatowych i komunikacyjnych, takich jak SMS, Facebook Messenger, WhatsApp.
Jakie są rodzaje chatbotów
Niezależnie od tego, czy jest to tekst pisany czy mówiony, użytkownicy chatbot-ów wchodzą w interakcje z chatbotami w czasie rzeczywistym. W tej chwili mamy do czynienia z trzema rodzajami chatbotów:
Menu wyboru lub przyciski chatbotów
Są to najbardziej podstawowe rodzaje chatbotów dostępne na rynku. Najczęściej są to drzewa decyzyjne przedstawiane użytkownikom w postaci przycisków i menu wyboru. Podobnie jak zautomatyzowane menu telefoniczne w większości systemów telefonicznej obsługi klienta. Boty te wymagają od użytkowników dokonania kilku wyborów, aby wygenerować ostateczną odpowiedź.
Chatboty oparte na słowach kluczowych
Tego typu chatboty nasłuchują, co użytkownicy piszą lub mówią i odpowiednio reagują na rozpoznane słowa kluczowe. Koncepcyjnie, chatbot tego rodzaju analizuje słowa kluczowe, aby dopasować odpowiedzi jakie zaserwuje użytkownikowi.
Kontekstowe chatboty
Narzędzia wykorzystujące uczenie maszynowe (ML) i sztuczną inteligencję (AI) są znane jako boty kontekstowe i są zdecydowanie najbardziej zaawansowane. Korzystając z algorytmów ML i AI, chatboty analizują i przechowują rozmowy z użytkownikami, aby uczyć się generowania właściwych odpowiedzi. Kontekstowe boty są wystarczająco inteligentne, aby rozwijać się i ulepszać w zależności od tego, o co proszą użytkownicy i jak o to proszą.
Ważne jest, że sam proces uczenia wymaga czasu. Często spotykam się z reakcją: “Co za głupie narzędzie”, “Te odpowiedzi są bez sensu”. Warto zrozumieć, że świeży chatbot jest jak niemowlę i zanim stanie się dorosłym elokwentnym rozmówcą potrzebuje czasu i dobrego algorytmu. Różnica jest taka, że dziecko potrzebuje lat a bot potrzebuje miesięcy.
Zalety
Oprócz rozmowy z osobą, przedstawicielem handlowym czy agentem wspierającym klientów, ludzie mogą wchodzić w interakcje z oprogramowaniem, czyli chatbotem. Sprawdzają się one w prostych interakcjach, ale zaczynają wspierać zespoły CS(Client Services). w coraz bardziej skomplikowanych procesach. Bez względu na to, czy piszesz, czy rozmawiasz, chatbot może pomóc zautomatyzować procesy wsparcia klienta. Co ważniejsze, może wpływać na relacje z klientami, szybciej odpowiadając na zapytania i odpowiadając na potrzeby klientów bez kolejek i uciążliwego oczekiwania.
Dzięki możliwości szybkiego reagowania przez całą dobę, chatboty mogą również odciążyć zespoły obsługi klienta i jednocześnie skupić ich uwagę na wątkach wymagających inteligencji emocjonalnej. Dodatkowo dzięki preselekcji są w stanie dopasować klientów, ich stan emocjonalny do konkretnych agentów wyspecjalizowanych w konkretnych typach osobowości. Takie dopasowania w znaczący sposób poprawią efektywność i jakość interakcji z klientami.
AI czyli sztuczna inteligencja w Chatbot-ach
Z miesiąca na miesiąc systemy chatbot stają się coraz bardziej wyrafinowane. Dzięki rozwojowi w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) algorytmy wspierające uczenie się i komunikację chatbot-ów stają się szybsze i bardziej efektywne. Wykorzystując ogromne ilości danych i tańszą moc obliczeniową, sztuczna inteligencja i powiązane technologie, takie jak uczenie maszynowe, pomagają znacznie poprawić jakość komunikacji i podejmowania decyzji przez chatbot-y.
Najczęściej używane algorytmy przez programistów i architektów systemów to algorytmy przetwarzania języka naturalnego (NLP) lub rozumienia języka naturalnego (NLU) Algorytmy te lepiej wspierają procesy uczenia się bot-ów. Dzięki nim lepiej rozumieją ludzką mowę (lub tekst maszynowy). Technologie te umożliwiają także lepsze rozeznanie zamiarów, intencji tego, co ktoś mówi, pisze i bardziej inteligentne reagowanie na te interakcje.
Algorytmy języka naturalnego NLP i NLU
Gdy boty są połączone z technologiami takimi jak NLU, mogą wtedy uczyć się bardziej złożonych sposobów symulacji ludzkiej rozmowy, takich jak utrzymywanie kontekstu, zarządzanie dialogiem i dostosowywanie odpowiedzi na podstawie tego jak przebiega rozmowa.
Chatbota napędzanego sztuczną inteligencją można również przeszkolić, aby aktywnie uczył się na podstawie dowolnej interakcji z klientem w celu poprawy wydajności podczas następnej interakcji. Takie systemy można wyszkolić w zakresie rozpoznawania frustracji, radości czy zakłopotania klientów i przełączania bardziej złożonych interakcji lub problemów na bezpośrednio do dedykowanych ludzi w CS(Client Services).
Oczywiście bot nie potrzebuje funkcji zasilanych przez NLU, aby być użytecznym kanałem dla klientów. Zaletą takich funkcji jest jednak to, że im bardziej klient wchodzi w interakcję z botem, tym lepiej jego systemy rozpoznawania głosu przewidują właściwą reakcję. Jak wspomniano, to uwalnia agentów do obsługi bardziej złożonych problemów.
„64% agentów z chatbotami AI jest w stanie spędzić większość czasu na rozwiązywaniu złożonych problemów, w porównaniu z 50% agentów bez chatbotów AI”. Źródło
Badania pokazują, że organizacje korzystające z chatbotów są 2,1 razy bardziej wydajne niż te, które nie korzystają z chatbotów AI. To samo badanie wykazało również, że 64% agentów z chatbotami AI jest w stanie spędzać czas na rozwiązywaniu złożonych problemów, w porównaniu z 50% agentów bez chatbotów AI.
Jest to sygnał, że technologia raczej wspiera ludzi, niż ich zastępuje.
Zanim zaczniesz zadaj sobie poniższe pytania
Co będzie robił chatbot?
Rola twojego chatbota będzie zależeć od User Journey i procesów jakie chcesz ulepszyć. Zacznij od mapowania User Journey i znajdź miejsca, w których chatbot może wnieść największy wkład w biznes i jego optymalizację.
Niektóre ze znanych mi chatbot-ów umożliwiają klientom dostęp do informacji za pośrednictwem wirtualnych asystentów i aplikacji do przesyłania wiadomości. Inne to boty sprzedażowe obsługujące klientów najlepiej dopasowanymi produktami, usługami na podstawie zapytań i danych klienta.
Bez względu na strategię jaką przyjąłeś, rozpocznij projekt chatbota z jasno określonym zestawem celów. Pamiętaj, że rozwój chatbota to wielopoziomowy projekt wymagający czasu, algorytmu i dużej ilości interakcji. Scenariusze zmieniają się dynamicznie tak jak różni i dynamiczni są klienci, rozmówcy chatbota.
Nie zniechęcaj się chwilowymi problemami, daj się rozwinąć Twojemu botowi. Jest to trafna inwestycja. Bot nigdy nie odpoczywa, nie wymaga urlopu i wiecznie się rozwija.
Gdzie będzie zainstalowany chatbot?
W jakim miejscu lub miejscach będą ludzie wchodzić w interakcje z twoim chatbotem. Punkty styku są kluczowym zagadnieniem nad jakim powinieneś się pochylić. Więcej o tym w artykule o user journey Aby zapewnić najwyższy możliwy współczynnik akceptacji, zacznij od kanału, który jest już używany przez Twoją firmę. Wykorzystaj to, że klienci są już przyzwyczajeni do pewnych kanałów komunikacji.
Jakie dane wykorzystasz?
Twój bot jest tak mądry jak pełne i wiarygodne dane mu udostępnisz. Niezależnie od tego, czy zbiera dane z bazy wiedzy, strony internetowej, istniejących dokumentów, informacji o wysyłce, spisów produktów, witryn partnerów lub innych źródeł. Prawidłowy proces uczenia jest karmiony odpowiednio dobranymi danymi.
Rzućmy okiem na poniższy przykład
Jesteś właścicielem sklepu z butami narciarskimi, dostarczającym ludziom buty z możliwością zmian i poprawek do indywidualnych potrzeb klienta. Twój chatbot pomaga klientom planować spotkania w sklepie stacjonarnym. Aby poprawnie wykonać swoje zadanie, bot będzie musiał mieć dostęp do informacji. Te dane to wymiary stopy, preferowane modele i marki, termin dostarczenia, system planowania i rozliczania poszczególnych projektów.
Zebrane w ten sposób dane mogą być również cennym źródłem dla firmy. Można to wykorzystać w przewidywaniu trendów, a dobrze wykonana praca chatbota zapewni twoim klientom komfort przy doborze i poprawkach butów narciarskich.
Artykuł uaktualniony 2 lata
