Το Chatbot είναι ο καλύτερος τρόπος εξυπηρέτησης των πελατών;
Τα chatbots έχουν γίνει σε πολύ σύντομο χρονικό διάστημα ένα αναπόσπαστο κομμάτι της στρατηγικής μιας επιχείρησης. Γιατί; Η απάντηση είναι απλή. Οι καταναλωτές αγαπούν την απλή αυτοεξυπηρέτηση και οι επιχειρήσεις αγαπούν την αποτελεσματικότητα. Αλλά πάρα πολλές εταιρείες σταματούν να χρησιμοποιούν τα chatbots, προφανώς επειδή φοβούνται τη διαδικασία onboarding.
Πιστεύουν ότι για να λειτουργήσει σωστά η εφαρμογή chatbot, θα χρειαστούν βουνά δεδομένων και το προσωπικό θα πρέπει να αφιερώσει αρκετούς πόρους για την εκπαίδευση της τεχνολογίας για τον καλύτερο τρόπο ανταπόκρισης στους πελάτες. Όπως και με πολλά πράγματα, το πολύ δεν σημαίνει απαραίτητα ότι είναι και καλύτερο, ιδίως όταν πρόκειται για λύσεις chat-bot που τροφοδοτούνται με AI. Ας ψάξουμε το θέμα λίγο αναλυτικότερα.
Η πληθώρα των δεδομένων στο chatbox δεν ισούται με την επιτυχία του AI.
Μπορεί μία τέτοιου είδους μεθοδολογία ή νοοτροπία να ίσχυε κατά το παρελθόν – ειδικά για τα παραδοσιακά μοντέλα μηχανικής μάθησης, αλλά η πραγματικότητα στο σημερινό τοπίο σχετίζεται με την προτεραιότητα της ποιότητας έναντι της ποσότητας.
Τα μοντέλα μηχανικής μάθησης απαιτούν χιλιάδες παραδείγματα και πληροφορίες για να ξεκινήσουν να λειτουργούν, ωστόσο συχνά σπαταλούν πολύτιμο χρόνο και περιορισμένους πόρους. Το πιο σημαντικό είναι ότι δεν παρέχουν στις επιχειρήσεις ένα πραγματικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα – τουλάχιστον όχι εγκαίρως, αν όχι καθόλου – λόγω μιας εκτεταμένης διαδικασίας επιβίβασης.
Ο καλύτερος τρόπος για να προσεγγίσετε το “πρόβλημα δεδομένων” είναι να ξεκινήσετε με δεδομένα ποιότητας και να εργαστείτε με μια λύση που μπορεί να μάθει με τον καιρό καθώς απορροφά όλο και περισσότερες πληροφορίες. Αυτό βοηθά τη στρατηγική AI να παραμείνει ευέλικτη, να προωθήσει την καινοτομία και τη μελλοντική απόδειξη της ικανότητας μιας επιχείρησης να λύσει ένα νέο πρόβλημα ή να προσαρμοστεί στα μεταβαλλόμενα τοπία.
One Shot Learning
Ένα μεγάλο μέρος της στρατηγικής των συστημάτων οφείλεται στις μοναδικές τεχνολογίες μάθησης . Σε αντίθεση με την παραδοσιακή εκμάθηση μηχανών, η οποία χρησιμοποιεί χιλιάδες παραδείγματα για μάθηση, το One Shot Learning είναι σε θέση να μάθει από ένα ή πολύ λίγα παραδείγματα και στη συνέχεια να μπορεί να προβλέψει μια απάντηση βασισμένη σε αυτά τα παραδείγματα εκπαίδευσης.
Αντί οι αλγορίθμοι να μαθαίνουν από ένα πολύ περιορισμένο σύνολο δεδομένων και επομένως να έχουν αρκετά περιορισμένο περιθώριο ανάλυσης, η προσέγγιση του One Shot Learning μπορεί να λάβει τις πληροφορίες που υπάρχουν και να παράσχει εκτελέσιμες συστάσεις για να γεμίσουν τα κενά. Για τα chatbots, αυτή η προσέγγιση βοηθάει στην κατανόηση των πολυάριθμων τύπων φράσεων και γλωσσών που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να κάνουν μια ερώτηση χωρίς να χρειάζεται να εισαγάγετε κάθε δυνατή έκδοση.
Το πιο σημαντικό είναι ότι η τεχνολογία διασφαλίζει ότι υπάρχει ανθρώπινος έλεγχος στον σχεδιασμό της εμπειρίας, διασφαλίζοντας ότι οι συστάσεις που γίνονται με έναν αλγόριθμο είναι κατάλληλες και δεν δημιουργούν ανεπιθύμητα αποτελέσματα.
Για παράδειγμα, εάν εκπαιδεύετε έναν αλγόριθμο για τον εντοπισμό και την ταξινόμηση εικόνων των γάτων και των σκύλων με τις παραμέτρους ότι μια γάτα είναι ένα τετράποδο ζώο μικρότερο από ένα σκυλί, θα μάθει να τοποθετεί εσφαλμένα ένα μικρότερο σκυλί, στην κατηγορία της γάτας.
Αφού διορθωθεί, ο αλγόριθμος θα προσαρμοστεί ώστε να μην υποθέτει ότι όλα τα μικρά τετράποδα ζώα είναι γάτες, και κατά συνέπεια θα υπάρξει ουσιαστικότερη βελτίωση στην κατηγοριοποίηση αυτών των ιδιαίτερων ζητημάτων. Η αρχική διαδικασία εκμάθησης που υπολογίζει πώς να κατηγοριοποιήσει αυτά τα στοιχεία, θα δίνει πλέον βάρος στα χαρακτηριστικά και τις πληροφορίες τις υπάρχουσες πληροφορίες που υπάρχουν στη βάση δεδομένων με την προοπτική να επιταχυνθεί η διαδικασία, οπότε θα χρειάζεται λιγότερες πληροφορίες για να λειτουργήσει.
Το πιο σημαντικό όμως είναι ότι η τεχνολογία έχει την ευελιξία και την ικανότητα να συλλέγει νέα στοιχεία από κάθε συναλλαγή. Καθώς το σύστημα μαθαίνει, εξελίσσεται, εξουσιοδοτώντας το να ευθυγραμμίζεται σταθερά με τις ανάγκες των χρηστών με απόλυτη αμεσότητα.
Αυτές οι ίδιες αρχές μπορούν να εφαρμοστούν στις επικοινωνίες εξυπηρέτησης πελατών. Ένα chatbot που χρησιμοποιεί τη μάθηση one-shot μπορεί να μάθει να ανταποκρίνεται στα ερωτήματα των πελατών με βάσει τις καθορισμένες προθέσεις μιας επιχείρησης που θέλει να επιτρέψει στους πελάτες να επιλύσουν τυχόν προβλήματα μέσω της αυτοεξυπηρέτησης. Για παράδειγμα, μια επιχείρηση μπορεί να θεσμοθετήσει κατάλληλες πολιτικές τις διεθνείς αποστολές των εμπορευμάτων της, ούτως ώστε το chatbot να απαντά αμέσως σε κρίσιμες ερωτήσεις των πελατών, όπως “Μπορώ να κάνω μια αγορά αν ζω στην Ιρλανδία;”
Ένα έξυπνο chatbot ανάλογα με τις εντολές που έχει λάβει θα διαχειρίζεται πιο εύκολα τις πληροφορίες, και θα αναγνωρίζει ότι η Ιρλανδία είναι μια χώρα που βρίσκεται εντός ή όχι το ορίων αποστολής των δεμάτων της εταιρείας και θα ανταποκρίνεται ανάλογα.
Επίσης, εάν ένας πελάτης ρωτήσει “μπορώ να νοικιάσω ένα κοιτώνα, ο οποίος δεν είναι διαθέσιμος” το σύστημα θα αναγνωρίσει ότι δεν μπορεί να καταχωρήσει την κράτηση και θα είναι σε θέση να εντοπίσει μια νέα πρόθεση ή ανάγκη και να το προσαρμοστεί αναλόγως.
Αυτό το είδος ευκινησίας παρέχει το κατάλληλο πλαίσιο στα chatbots για να λειτουργούν μεθοδικά και έτσι θα συμβάλλουν στη μακροπρόθεσμη επιτυχία της εκάστοτε επιχείρησης.
Στην παρούσα φάση η μηχανική μάθηση έχει την ικανότητά να ανταποκρίνεται γρήγορα στα αιτήματα των χρηστών, να εξελίσσεται και να προσαρμόζεται με βάσει τα υπαρκτά σενάρια, όπως θα συνέβαινε στη πραγματική ζωή, αντί να απαιτείται να ξοδεύει πολλούς μήνες για την οικοδόμηση θεωρητικών μοντέλων.
Επιπλέον δίνει την ευκαιρία στα εμπορικά σήματα (κάθε μεγέθους) να είναι προσηλωμένα στο στόχο τους, όταν πρόκειται για την κατανόηση των αναγκών και των απαιτήσεων των πελατών – χωρίς την ανάγκη συνεχούς επεξεργασίας των παραμέτρων ή της στρατηγικής.
Απλά άμεσα αποτελέσματα.
Μαθαίνοντας το σύστημα από τα παραδείγματα του One Shot Learning, επιτρέπει στις επιχειρήσεις να αντλούν άμεσα συμπεράσματα από πολύ λίγα σημεία δεδομένων. Αυτό είναι το κλειδί για πολύ σπουδαία πράγματα, γιατί, όπως είθισται να γίνεται στις επενδύσεις που αφορούν τον τεχνολογικό εξοπλισμό και τα σύστημα των εταιρειών, η γρήγορη απόδοση της επένδυσης συμβάλλει στην επιχειρηματική αξία και δικαιολογεί την κατασπατάληση των πόρων, Αακόμη και αν είναι ασύμφορη
Τα chatbots είναι μια επένδυση και πρέπει να αντιμετωπίζονται ως τέτοια. Έχουν τη δυνατότητα να αυξήσουν τα έσοδα, να βελτιώσουν τις εμπειρίες των χρηστών και να μειώσουν το κόστος – αλλά μόνο εάν υλοποιηθούν αποτελεσματικά.
Η ευελιξία και η εκμάθηση One Shot Learning δίνει την ευκαιρία στις επιχειρήσεις να εφαρμόζουν αμέσως τα chatbots στην εξυπηρέτηση πελατών που προορίζεται για τους πελάτες, χωρίς συμβιβασμούς στην ποιότητα. Η επένδυση στη σωστή λύση των chatbot μπορεί να οδηγήσει σε άμεση και μακροπρόθεσμη απόδοση επένδυσης (ROI).
Όσο περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν το chatbot, τόσο το καλύτερο γίνεται η κατανόηση των αιτημάτων από τους πελάτες και, τελικά, όλο αυτό το οικοδόμημα αρχίζει και χτίζεται πάνω σε στέρεες βάσεις που θα κρατήσουν για πάντα. Αυτές οι πολύτιμες πληροφορίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για να βελτιώσουν την εξυπηρέτηση και την εμπειρία των πελατών, επηρεάζοντας άμεσα τη διατήρηση των πελατών και τις μετατροπές.
Όλα καταλήγουν στο συμπέρασμα πως οι επιχειρήσεις δεν μπορούν να αντέξουν οικονομικά το χάσμα της καινοτομίας και αναπόφευκτα δεν μπορεί να γίνει το άλμα προς την πρόοδο. Παρόλα αυτά αυτό το στοιχείο AI διαφοροποιεί όλη την κατάσταση και προωθεί ένα λειτουργικό μοντέλο που εξυπηρετεί με αυτοματισμό τον πελάτη, γλιτώνοντας περαιτέρω την άσκοπη χρονοτριβή. Οι πρωταγωνιστές αυτής της ψηφιακής επανάστασης θα είναι αυτοί που θα μπορούν να εξαλείψουν το υποτιθέμενο εμπόδιο των δεδομένων και να αρχίσουν να προσφέρουν στους πελάτες τους μία ιδανική εμπειρία πριν το κάνουν οι ανταγωνιστές τους.