Jak obliczyć zwrot z inwestycji w chatbota i voicebota AI?

Jak obliczyć zwrot z inwestycji w chatbota i voicebota AI?

Spis treści

Jak sprawdzić, czy Twoja firma skorzysta na zastosowaniu konwersacyjnej sztucznej inteligencji?

Rozważasz wdrożenie chatbota AI lub voicebota do obsługi klienta, sprzedaży i marketingu lub HR? Ocena zwrotu z inwestycji (ROI) w przypadku chatbotów jest prostsza, niż mogłoby się wydawać.

Firmy coraz częściej wdrażają chatboty AI jako uzupełnienie ludzkich agentów, Jest to posunięcie, które może zwiększyć zadowolenie klientów przy jednoczesnym zarządzaniu wzrostem liczby pracowników w obliczu rosnącego popytu. Chatboty wykorzystujące AI pozwalają rozwiązać konkretne i wymierne kwestie, takie jak skrócenie czasu rozwiązywania problemów i poprawa kluczowych wskaźników wydajności (KPI) w obsłudze klienta. Po integracji chatbota lub wirtualnego asystenta firmy odnotowały znaczny spadek liczby połączeń, czatów lub wiadomości e-mail wymagających interwencji ludzkiego operatora – nawet o 70%, co przekłada się na potencjalne oszczędności w wydatkach na obsługę klienta sięgające 30%. Ta skuteczność wynika z tego, że chatboty oparte na sztucznej inteligencji autonomicznie obsługują do 80% rutynowych zapytań, takich jak zapytania o status zamówienia i prośby o zwrot pieniędzy dla sprzedawców detalicznych, wczesne odprawy i aktualizacje lotów dla biur podróży, oraz rozwiązywanie problemów i aktualizacje kont dla platform streamingowych.

Zastanawiasz się, czy inwestycja w tworzenie chatbotów i voicebotów AI jest opłacalna?

Czynniki wpływające na koszty obsługi klienta

Przed zagłębieniem się w kalkulację zwrotu z inwestycji w chatbota, kluczowe jest zrozumienie przyczyny wysokich kosztów związanych z obsługą klienta. Szacuje się, że rocznie obsługiwanych jest 265 miliardów zgłoszeń do obsługi klienta, co daje oszałamiającą kwotę 1,3 biliona dolarów wydatków. Według Help Desk Institute średni koszt za minutę obsługi czatu na żywo wynosi 1,05 USD, a średni koszt jednej rozmowy na czacie to 16,80 USD. Kilka kluczowych czynników przyczynia się do wzrostu kosztów obsługi klienta:

1. Wynagrodzenia agentów: Chociaż przyjęcie botów może nie mieć dużego wpływu na racjonalizację zatrudnienia w firmie, pomaga to w ograniczeniu dodatkowej ekspansji siły roboczej wraz ze wzrostem liczby zgłoszeń. Średnia stawka godzinowa dla agentów obsługi klienta wynosi 21 USD, a biorąc pod uwagę świadczenia pracownicze, optymalizacja wydatków na wynagrodzenia może prowadzić do znacznych oszczędności, potencjalnie sięgających setek tysięcy dolarów, w zależności od wielkości zespołu agentów.

2. Codzienne wydatki: Obejmują one różne koszty operacyjne, takie jak opłaty licencyjne za oprogramowanie biurowe dla agentów, koszty ogólne, konserwację sprzętu, płatne urlopy, zwolnienia chorobowe i wiele innych.

3. Rekrutacja i szkolenia: Stanowiska związane z obsługą klienta często doświadczają wysokiego wskaźnika rotacji, wynoszącego średnio 45% rocznie. Wydatki związane z rekrutacją, wdrożeniem i szkoleniem nowych pracowników mogą sięgać około 4 000 USD na agenta.

Skorzystaj z naszego nowego kalkulatora, aby ocenić zwrot z inwestycji dla Twojego Chatbota

Aby obliczyć zwrot z inwestycji (ROI) w chatbota, potrzebujesz tylko kilku kluczowych informacji:

1. Liczba agentów call center

2. Wynagrodzenia agentów

3. Liczba zgłoszeń do obsługi klienta (czaty i połączenia)

4. Średni czas rozwiązywania zgłoszeń

Zilustrujmy ten proces na przykładzie. Rozważmy firmę, która ma 10 pracowników obsługi klienta, których wynagrodzenie wynosi 2900 USD miesięcznie. 1300 zgłoszeń do pomocy technicznej/10 pracowników = 130 zgłoszeń na pracownika.

Jeśli chatbot przyjmuje 260 zgłoszeń miesięcznie, to jest to odpowiednik dwóch agentów o łącznym koszcie 5800 USD (2900 USD* 2).

To 5800 USD wydanych na pytania, które chatbot mógłby przejąć w ciągu miesiąca. Nasze rozwiązanie AI kosztuje zaledwie 10-20% tej kwoty.

Jak zmaksymalizować zwrot z inwestycji w chatbota AI?

Firmy dążące do optymalizacji zwrotu z inwestycji (ROI) za pośrednictwem platformy chatbota mogą zastosować pięć kluczowych strategii:

1. Podejmuj się Właściwych Wyzwań: Wykorzystaj sztuczną inteligencję do automatyzacji dużej liczby kosztownych zgłoszeń, które mogą być w pełni obsłużone przez AI. Zamiast zgadywać, zidentyfikuj najbardziej odpowiednie przypadki użycia do automatyzacji, analizując historyczne zgłoszenia i dane. 

2. Ulepsz Szkolenia: Jeśli korzystasz z nowoczesnej platformy AI obejmującej głębokie reinforcement learning, możesz się spodziewać poprawy w miarę upływu czasu. Monitoruj konwersacje, aby zwiększyć ilość pozytywnych wyników i zapewnij dodatkowy trening, jeśli chatbot błędnie zinterpretuje intencje użytkownika.

3. Wybierz Odpowiednie Kanały: Unikaj częstej pułapki, jaką jest uruchomienie chatbota na niewłaściwym kanale. Chatboty mogą działać w różnych mediach, serwisach społecznościowych, platformach komunikacyjnych, a nawet interfejsach głosowych. Wybierz kanały o dużej liczbie zgłoszeń i czasie rozwiązywania w celu optymalnego wdrożenia.

4. Skaluj na Różnych Kanałach: Po udanym wdrożeniu na kanale o dużym natężeniu ruchu i późniejszej optymalizacji chatbota w oparciu o rzeczywiste interakcje, rozszerz jego obecność na inne kanały.

5. Integruj z Systemami Wewnętrznymi: Pozwól chatbotowi AI na pełne rozwiązywanie zgłoszeń i odrzucanie zapytań z innych kanałów poprzez integrację z systemami IT, takimi jak CRM, zarządzanie zamówieniami i platformami e-commerce. Daj chatbotowi dostęp do danych osobowych
w celu rozwiązywania problemów na spersonalizowanym poziomie.

Dowiedz się, jaki będzie zwrot z inwestycji, jeśli zbudujesz chatbota lub voicebota AI

Nasz zespół w Born Digital rozumie unikalne potrzeby każdej firmy. Oferujemy elastyczną strukturę cenową dostosowaną do Twoich konkretnych celów, zapewniając uzyskanie wyników bez stosowania uniwersalnego podejścia.

Skontaktuj się z naszym zespołem ekspertów, których zadaniem jest wyznaczenie najszybszej ścieżki do osiągnięcia wysokiego zwrotu z inwestycji. Wypełnij ten formularz, a my skontaktujemy się z Tobą tak szybko, jak to możliwe.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Cyfrowe Persony: Top 5 Przypadków Użycia

Cyfrowe Persony: Wyjaśnienie i Najczęstsze Przypadki Użycia

Digital personas

Spis treści

W 2023 r. firma Gartner uznała cyfrowe persony za jedną z pięciu najbardziej transformacyjnych technologii. Prognozują oni, że do 2035 roku rynek cyfrowych person osiągnie wartość 125 miliardów dolarów i będzie nieustannie się rozwijał. Oczekuje się, że do 2027 większość szefów marketingu przedsiębiorstw B2C przeznaczy dedykowany budżet na cyfrowe persony, co podkreśla ich rosnące znaczenie. 

Przyszłość biznesu nieuchronnie zmienia się wraz z rozwojem cyfrowych person. Naukowcy przewidują, że w ciągu dekady większość firm zintegruje tę technologię ze swoimi usługami. Czym jednak właściwie jest cyfrowa persona?

Cyfrowa persona to nie tylko następca chatbota

Wyobraź sobie wirtualnego asystenta AI, ale z ludzką twarzą, stworzonego do interakcji z ludźmi w sposób, który wydaje się niezwykle realny. Te cyfrowe istoty to nie tylko ulepszone wersje chatbotów i voicebotów; stanowią one znaczący krok naprzód. 

Podczas gdy tradycyjne chatboty doskonale radzą sobie z szybkimi interakcjami tekstowymi, cyfrowe persony są przygotowane do radzenia sobie z bardziej złożonymi problemami. Funkcjonują one jako dynamiczny pomost łączący wydajność tradycyjnych chatbotów z subtelnym i szczegółowym zrozumieniem ludzkich operatorów. Cyfrowe persony są wyposażone w inteligencję emocjonalną, rozległą wiedzę i zdolność do prowadzenia rozmów podobnych do ludzkich. Pozwala im to komunikować się z klientami nie tylko poprzez precyzyjną komunikację werbalną, ale także poprzez subtelne wyrażenia niewerbalne dzięki zaawansowanym funkcjom poznawczym.  

Wyjątkowa synergia technologii

Nasze cyfrowe persony znajdują się w czołówce innowacji technologicznych, łącząc najlepsze z technologii Born Digital. Są czymś więcej niż tylko wizualnie atrakcyjnymi „gadającymi głowami”; są zdolne do wykonywania szerokiego zakresu aktywnych operacji.

Zintegrowaliśmy najnowszą generatywną, konwersacyjną i wizualną sztuczną inteligencję, technologie mowy, wszystkie wzbogacone o kognitywną analitykę AI. Jest to zwieńczenie pięciu lat intensywnej pracy, tworzącej unikalną synergię, która płynnie łączy wszystkie te elementy.  

U podstaw naszych cyfrowych person leży coś, co można określić mianem cyfrowego mózgu. Mózg ten jest źródłem wiedzy, dostosowanym do konkretnych przypadków użycia. Może uzyskać dostęp do informacji z Twojego CRM, baz danych i innych istotnych dokumentów, zapewniając, że cyfrowe persony są nie tylko responsywne, ale także dobrze poinformowane i pomocne.

Przypadki użycia: Od bankowości po opiekę nad starszymi osobami

Możliwości zastosowania cyfrowych persony są nieograniczone. Nie ma również znaczenia, czy cyfrowa persona jest obecna online na stronie internetowej, w aplikacji lub offline w oddziałach (np. w formie inteligentnej tablicy lub innego ekranu).

Cyfrowy Bankier poprawia jakość obsługi klienta i oferuje skuteczne rozwiązania dla szeregu potrzeb bankowych. Doskonale sprawdza się w udzielaniu spersonalizowanych porad finansowych, ułatwianiu odzyskiwania długów, szybkim rozwiązywaniu problemów z kontem i odpowiadaniu na najczęściej zadawane pytania. Dane pokazują również, że w wielu interakcjach ludzie wolą rozmawiać z cyfrową personą niż z prawdziwym człowiekiem.

Ten wirtualny asystent zapewnia bezproblemowe korzystanie z ubezpieczenia, oferując wiedzę specjalistyczną w zakresie obsługi procesu roszczeń ubezpieczeniowych, zapewniając niezbędną pomoc w razie wypadków lub obrażeń oraz odpowiadając na często zadawane pytania. Dzięki bogatej wiedzy pochodzącej z danych dostarczonych przez firmę (baza wiedzy cyfrowej persony), Cyfrowy Doradca Ubezpieczeniowy gwarantuje, że użytkownicy otrzymują dokładne i aktualne informacje.

Cyfrowy rekruter może specjalizować się w różnych rolach związanych z HR i rekrutacją, takich jak selekcja kandydatów, pomoc w onboardingu, szkolenia pracowników, zbieranie informacji zwrotnych, obsługa bieżących zapytań lub zapewnianie anonimowego wsparcia. Cyfrowy rekruter usprawnia proces rekrutacji i zapewnia jego płynną obsługę oraz wsparcie zarówno dla pracodawców, jak i kandydatów.

Pełniąc funkcję twarzy i głosu marki, cyfrowy agent sprzedaży dostarcza spersonalizowane rekomendacje produktów, pomagając w podejmowaniu decyzji zakupowych i dokonywaniu oceny alternatyw, wspierając bieżące kampanie i sprzedaż produktów. Jego wyjątkowa zdolność do tworzenia emocjonalnych więzi sprzyja lojalności klientów, sprawiając, że proces sprzedaży nie tylko doprowadza do transakcji, ale także jest angażujący i zapadający w pamięć. Co więcej, wirtualny agent nie ogranicza się do Twojej strony internetowej; może on również udzielać porad i pomagać klientom w sklepach stacjonarnych.

Specjalizuje się w generowaniu raportów medycznych i recept na podstawie wyników wizyt, skutecznie organizuje wizyty lekarskie i zbiera cenne informacje zwrotne od klientów. Dzięki swoim usprawnionym możliwościom cyfrowy asystent medyczny usprawnia procesy medyczne i zapewnia bezproblemową obsługę zarówno pracownikom służby zdrowia, jak i pacjentom.

Główne Korzyści

Teraz gdy już znasz możliwości tej technologii i jej potencjalne zastosowania, zbadajmy, co może ona wnieść do Twojej firmy:

1. Dostępność 24/7: Zapewnienie dostępności usług w dowolnym momencie, zwiększa wygodę klientów i potencjalnie rozszerza zasięg rynkowy.

2. Dostępność Online i Offline: Umożliwienie cyfrowej personie płynnego działania zarówno na stronie internetowej, jak i w fizycznych oddziałach. Zapewnia to spójne świadczenie usług niezależnie od środowiska – online lub offline.

3. Możliwość Weryfikacji Tożsamości Klientów: Wzmocnienie środków bezpieczeństwa poprzez zapewnienie niezawodnego sposobu weryfikacji i uwierzytelniania tożsamości użytkowników, co chroni poufne informacje.

4. Niższe Koszty: Usprawnienie wydatków operacyjnych, potencjalna optymalizacja alokacji zasobów i przyczynienie się do ogólnej efektywności kosztowej operacji biznesowych.

5. Zwiększony Zwrot z Inwestycji: Maksymalizacja zwrotu z inwestycji poprzez wykorzystanie wydajnych i skutecznych rozwiązań cyfrowych, co potencjalnie prowadzi do wyższych przychodów.

6. Skalowalność: Dostosowanie do rozwoju działalności i zmian popytu w celu zapewnienia zgodności infrastruktury technologicznej ze zmieniającymi się wymaganiami.

7. Łatwość Wdrożenia: Uproszczenie procesu wdrażania, ograniczenie przestojów, i umożliwienie szybszej integracji rozwiązań cyfrowych z istniejącą strukturą.

8. Niekończące się Opcje Dostosowywania: Dostosowanie rozwiązań do konkretnych potrzeb biznesowych, wspieranie elastyczności, i zapewnienie, że technologia jest dokładnie dopasowana do unikalnych wymagań.

Uzyskaj Głębszy Wgląd

Nie zapomnij zapisać się do naszego newslettera, aby nie przegapić naszego nadchodzącego e-booka. Dzięki niemu poznasz praktyczne odpowiedzi, które przeprowadzą Cię przez proces wdrażania cyfrowych person.

Zapisz się, aby otrzymać e-booka

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Born Digital i Netia Nawiązują Strategiczne Partnerstwo, Usprawniając Komunikację Biznesową w Polsce

Born Digital i Netia Nawiązują Strategiczne Partnerstwo, Usprawniając Komunikację Biznesową w Polsce

Partnership Netia and Born Digital

Mamy przyjemność ogłosić nawiązanie strategicznego partnerstwa z Netią, czołowym polskim dostawcą usług telekomunikacyjnym, posiadającym drugą co do wielkości stacjonarną telewizję kablową oraz sieć szerokopasmową w kraju.

We współpracy z Born Digital, Netia wprowadziła do swojej oferty nową usługę VoiceBot dostosowaną do potrzeb klientów B2B. Ten innowacyjny bot został zaprojektowany w celu optymalizacji zarządzania połączeniami, zapewniając szereg funkcji podnoszących jakość interakcji z klientami.

Usługa VoiceBot oferuje minimalnie spersonalizowane rozwiązanie wykorzystujące parametry i dane z Cisco BroadWorks, z wbudowanymi inteligentnymi funkcjami książki telefonicznej do wydajnej obsługi połączeń. Usługa VoiceBot Premium zwiększa poziom zaangażowania klientów, umożliwiając tworzenie bardziej złożonych, zautomatyzowanych scenariuszy obsługi połączeń dostosowanych do konkretnych potrzeb. Usługa Premium płynnie integruje się z modelem SaaS Netii dla biznesowych rozwiązań głosowych lub contact center, zapewniając kompleksowe portfolio usług telekomunikacyjnych.

W podstawowej wersji VoiceBot może obsłużyć do pięciu połączeń jednocześnie, co zapewnia optymalną wydajność w godzinach szczytu. Usługa obejmuje również funkcję oddzwaniania, zapewniając klientom szybką obsługę, nawet jeśli początkowe próby połączenia się z pracownikami się nie powiodą.

Jesteśmy wdzięczni za udaną współpracę i z niecierpliwością czekamy na możliwość dalszego przyczyniania się do ulepszania usług komunikacyjnych Netii. Wraz z rozwojem działalności Born Digital w Polsce, partnerstwo to podkreśla nasze zaangażowanie w dostarczanie innowacyjnych rozwiązań, które podnoszą jakość interakcji z klientami.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Duże modele językowe: Jak dostosować je do konkretnych potrzeb

Duże modele językowe: Jak dostosować je do konkretnych potrzeb

Spis treści

Sieci neuronowe znane jako duże modele językowe (Large Language Models, LLM) są trenowane na obszernych zbiorach danych internetowych w celu uzyskania kompleksowego „modelu świata” opartego na korelacjach statystycznych. Modele te wykazują niezwykłe zdolności generatywne podczas różnych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, podsumowywanie dokumentów, pisanie kodu oprogramowania i tłumaczenie ludzkiego języka.

Niemniej jednak, wykorzystanie dużych modeli językowych w środowisku korporacyjnym wymaga nadzoru i udoskonalenia ich funkcjonalności w celu zaspokojenia specyficznych wymagań klientów.

Dostosowanie Dużych Modeli Językowych do Konkretnych Przypadków Użycia

Aby to osiągnąć, konieczne jest zrozumienie konkretnego przypadku użycia, który wymaga uwagi i określenie najskuteczniejszej metody dostosowania odpowiedzi modelu do oczekiwań biznesowych. Istnieje kilka sposobów na dopasowanie modelu generatywnego ogólnego zastosowania do konkretnego kontekstu. Należą do nich dostrajanie (fine-tuning) i RAG (Retrieval Augmented Generation) jako dwie szeroko uznane metody.

Zrozumienie Generowania Wspomaganego Wyszukiwaniem (RAG)

Retrieval Augmented Generation (RAG) obejmuje rozszerzenie wskazówek systemowych (instrukcji przekazywanych modelowi) o zewnętrzne źródła wiedzy, takie jak biblioteka dokumentów, powszechnie znana jako Baza Wiedzy. Takie podejście jest optymalne do generowania dokładnych, opartych na faktach odpowiedzi i minimalizuje przypadki, w których model generuje niedokładne informacje. 

RAG działa poprzez połączenie wyszukiwarki i generatora, umożliwiając optymalizację każdego komponentu niezależnie. Wyszukiwarka indeksuje korpus danych w bazie wiedzy i pobiera odpowiednie fragmenty związane z zapytaniem użytkownika. Generator w międzyczasie wykorzystuje ten kontekst wraz z oryginalnym zapytaniem do wygenerowania ostatecznego wyniku. Ta modułowa konstrukcja zwiększa przejrzystość i skalowalność.

Kiedy Dostrajanie (Fine-Tuning) jest Konieczne?

Z drugiej strony, dostrajanie oferuje dodatkowe możliwości dostosowywania poprzez włączenie nowej wiedzy bezpośrednio do modelu i umożliwienie mu uczenia się lub adaptowania zdobytej wiedzy do określonych zadań. Proces ten obejmuje nadzorowane uczenie się w oparciu o oznakowane zbiory danych w celu aktualizacji wag modelu. Przykładowe zbiory danych zazwyczaj składają się z par prompt-odpowiedź, które określają precyzyjnie wiedzę potrzebną do danego zadania.

Przed określeniem sposobu dostosowania ogólnego modelu do konkretnych wymagań biznesowych należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii. Dostrajanie staje się istotne, gdy próby nakierowania modelu na wykonanie określonego zadania okazują się nieskuteczne lub nie przynoszą pożądanych rezultatów. Pierwszym krokiem w zrozumieniu problemu lub zadania jest eksperymentowanie z podpowiedziami (promptami) i ustalenie podstawowej wydajności modelu. 

Zaspokajanie Potrzeb Biznesowych poprzez Dostrajanie

Dostrajanie staje się szczególnie korzystne podczas pracy z zastrzeżonymi danymi, ponieważ zapewnia zwiększony poziom kontroli i prywatności. Przypadki związane z wrażliwymi danymi lub scenariusze, w których konieczne jest nadanie określonego tonu, mogą uzasadniać uczenie się i dostosowywanie modelu w nieustrukturyzowany sposób, zamiast opierania się na skomplikowanych podpowiedziach.

Dostrajanie LLM do Konkretnej Dziedziny

Jeśli w gotowym modelu brakuje wiedzy na temat terminologii charakterystycznej dla danej domeny lub organizacji, dobrym rozwiązaniem jest wybór niestandardowego, precyzyjnie dostrojonego modelu, znanego również jako model „domain-specific”.

Dostrajanie działa skutecznie, gdy istnieje potrzeba zmniejszenia kosztów lub opóźnień w odpowiedziach. Taki model może dawać dobre wyniki w określonych zadaniach ze zwięzłymi instrukcjami. Należy jednak zauważyć, że interpretacja lub weryfikowanie przewidywań z dostrojonego modelu nie jest prostym procesem. Różne czynniki mogą wpływać na jego wydajność, w tym jakość danych, układ danych i hiperparametry modelu.

Sukces dostrajania zależy w dużej mierze od dostępności dokładnych i ukierunkowanych zestawów danych. Przed rozpoczęciem procesu należy upewnić się, że dostępnych jest wystarczająco dużo reprezentatywnych danych, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu modelu do ograniczonych informacji. Nadmierne dopasowanie odnosi się do ograniczonej zdolności modelu do uogólniania w oparciu o nowe dane.

Automatyzacja Przygotowywania Zbiorów Danych i Związany z tym Proces

Przygotowanie zestawów danych wymaga dużych zasobów, a wprowadzenie automatyzacji do poszczególnych segmentów tego procesu jest kluczowym krokiem w kierunku stworzenia skalowalnego rozwiązania do dostrajania dużych modeli językowych (LLM).

Rozważmy następujący scenariusz: Załóżmy, że celem jest dostosowanie modelu do generowania postów w mediach społecznościowych zgodnych ze strategią marketingową i tonem firmy. Jeśli organizacja posiada już znaczny zbiór takich postów, mogą one stanowić Bazę Wiedzy. Korzystając z Retrieval Augmented Generation (RAG), kluczowe punkty treści mogą być generowane z tej bazy wiedzy. Łącząc te wygenerowane punkty treści z odpowiadającymi im danymi wyjściowymi, uzyskuje się zestaw danych niezbędny do dostrojenia modelu w celu osiągnięcia przez niego doskonałości w tej nowej umiejętności.

Należy zauważyć, że dostrajanie i RAG nie wykluczają się wzajemnie; w rzeczywistości podejście hybrydowe łączące oba sposoby może zwiększyć dokładność modelu. Niedawno przeprowadzone przez Microsoft badanie wykazało, że przechwytywanie wiedzy specyficznej geograficznie w zbiorze danych rolniczych utworzonym przy użyciu RAG znacznie zwiększyło dokładność modelu dostrojonego do tego zbioru danych.

Uproszczenie etapów procesu ma zasadnicze znaczenie dla uczynienia dostrajania LLM bardziej przejrzystym i dostępnym dla firm. Proces ten obejmuje następujące kroki:

1. Eksperymentowanie z różnymi podpowiedziami i wybór modelu bazowego, który odpowiada konkretnym potrzebom. 

2. Jasne zdefiniowanie konkretnego przypadku użycia, dla którego wymagany jest dostosowany model. 

3. Zastosowanie technik automatyzacji w celu usprawnienia procesu przygotowywania danych.

4. Trenowanie modelu, najlepiej z wykorzystaniem domyślnych wartości jego hiperparametrów. 

5. Ocena i porównanie różnych dostrojonych modeli przy użyciu różnych wskaźników. 

6. Dostosowanie wartości hiperparametrów modelu na podstawie informacji z etapu oceniania. 

7. Testowanie dopasowanego modelu przed określeniem jego przydatności do wykorzystania w praktyce.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Głos Klienta (VoC): Definicja i Korzyści

Głos Klienta (VoC): Definicja i Korzyści

Spis treści

Czym jest Głos Klienta?

Głos Klienta (Voice of the Customer, VoC) to proces zbierania opinii klientów na temat firmy, produktu lub usługi. Odnosi się do informacji zwrotnych przekazywanych przez klientów na temat ich doświadczeń i oczekiwań związanych z produktami lub usługami, kładąc nacisk na ich potrzeby. 

Aktywnie angażując się w VoC, firmy mogą uzyskać głębsze zrozumienie potrzeb i oczekiwań klientów, co prowadzi do ulepszenia oferowanych produktów i usług. Program zapewnia wgląd w preferencje, problemy i skargi klientów. Inicjatywy VoC identyfikują opinie klientów, aby zwiększyć ich zadowolenie i zwiększyć ich lojalność. 

Firmy zbierają dane VoC, aby poprawić każdy aspekt interakcji klienta z firmą. Zrozumienie Głosu Klienta jest najlepiej osiągane dzięki technologii obejmującej analitykę tekstu i analizę nastrojów, zapewniając uzyskanie istotnych informacji z danych zwrotnych od klientów. 

Z biegiem czasu programy VoC zyskały na znaczeniu i stały się integralnymi elementami podstawowych strategii organizacyjnych. Okazują się one szczególnie skuteczne dla marek, ponieważ klienci coraz częściej szukają bezpośredniego kontaktu z firmami. Przechwytywanie i reagowanie na opinie klientów ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia zawiłych procesów decyzyjnych potencjalnych klientów.

Korzyści Programu VoC

Firmy zbierają Głos Klienta, aby wykorzystać dane do poprawy ogólnej wymiany informacji między klientem a firmą. Optymalne zrozumienie VoC wiąże się z zastosowaniem technologii obejmującej analitykę tekstu i analizę nastrojów, ponieważ gwarantuje to uzyskanie istotnych informacji z danych zwrotnych od klientów.

Dzięki uważnej analizie VoC firmy mogą uzyskać szczegółowe informacje na temat potrzeb swoich klientów, a następnie wyjść im naprzeciw. Program Głos Klienta zapewnia zrozumienie preferencji klientów, stojących przed nimi wyzwań i zgłaszanych przez nich skarg. Dzięki temu firmy znajdują się w korzystnej sytuacji, pozwalającej na zidentyfikowanie problemów, pojawiających się nowych możliwości oraz podjęcie odpowiednich działań. Przy sprawnej realizacji takie podejście okazuje się skutecznym sposobem na zwiększenie zadowolenia klientów i wspierania ich lojalności.

Najlepsze Praktyki przy Tworzeniu Programu VoC

Wiele firm wciąż polega na ograniczonej liczbie kanałów do gromadzenia opinii klientów, co skutkuje fragmentarycznym zrozumieniem ich potrzeb i preferencji. Takie podejście często prowadzi do nieoptymalnego podejmowania decyzji i do mniej spersonalizowanej obsługi klienta. Aby uzyskać całościowy obraz swoich klientów i stworzyć płynną obsługę, przodujące marki i organizacje wdrażają wielokanałowe narzędzia do zbierania opinii, które rejestrują opinie klientów we wszystkich punktach kontaktu.

Aby wdrożyć udany program Głosu Klienta (VoC), kluczowe jest zaangażowanie różnych działów w zbieranie, analizowanie i działanie na podstawie opinii klientów. Taka współpraca między działami powinna być ułatwiona dzięki skutecznym narzędziom planowania działań. Funkcje planowania działań firmy Qualtrics umożliwiają skuteczne wyznaczanie odpowiedzialnych za konkretne zadanie, ustalanie terminów i dostarczanie instrukcji „krok po kroku”, aby zapewnić, że wszyscy członkowie zespołu działają w tym samym kierunku i współpracują, aby stale zadowalać swoich klientów.

Celem programu VoC jest umożliwienie zrozumienia tego, co dzieje się w Twojej firmie. Potrzebne będzie narzędzie analityczne, które może identyfikować trendy, wzorce i nastroje w różnych sytuacjach kontaktu z klientem oraz automatyzować wyciąganie z nich wniosków. 

Analizując ogromne ilości danych z opinii klientów, Analityka Klienta AI Born Digital może wydobyć cenne spostrzeżenia, które w przeciwnym razie byłyby czasochłonne i pracochłonne do uzyskania manualnie.

Podczas zbierania informacji zwrotnych od klientów, podobnie jak w rozmowie, kluczowe znaczenie ma wyczucie czasu. Przypadkowe wysyłanie ankiet lub zapytań o nieistotne tematy może zirytować lub zrazić Twoich klientów. Zamiast tego strategicznie zaplanuj, kiedy otrzymają oni prośby o opinie, aby zbiegły się w czasie z określonymi interakcjami lub wydarzeniami, takimi jak 

• Po procesie wdrażania

• Po wprowadzeniu nowych funkcji lub nowych wersji produktu 

• Krótko po interakcjach z działem obsługi klienta 

• Po zakończeniu przez klientów określonych procesów

Poprzez dopasowanie próśb o opinie do odpowiednich sytuacji z jakimi mają do czynienia klienci, można zebrać bardziej wartościowe dane, jednocześnie utrzymując pozytywne relacje z klientami.

Udany program poprawy obsługi klienta powinien przynosić wymierne korzyści finansowe dla firmy. Oznacza to skupienie się na takich wskaźnikach, jak udział w rynku, koszty i wydajność, które wszystkie składają się na Customer Lifetime Value (CLV). CLV to kompleksowa miara ogólnej wartości klienta dla firmy, uwzględniająca takie czynniki jak częstotliwość zakupów, średnie wydatki i wskaźnik retencji. Skupienie się na pojedynczym wskaźniku, takim jak pozyskanie klienta, bez uwzględnienia innych czynników, może prowadzić do mylących wyników.

Podsumowanie

Aby utrzymać przewagę konkurencyjną i zapewnić obsługę klienta najwyższej jakości, firmy muszą potraktować głos klienta priorytetowo. Zakładanie, że znasz potrzeby swoich klientów, jest błędem; zamiast tego uważnie słuchaj ich opinii i szybko reaguj na ich obawy i oczekiwania. Solidny program VoC jest niezbędny do gromadzenia, zrozumienia i dzielenia się spostrzeżeniami klientów w celu podejmowania świadomych decyzji, skoncentrowanych na kliencie.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Przewodnik po Tworzeniu Bazy Wiedzy dla Obsługi Klienta

Przewodnik po Tworzeniu Bazy Wiedzy dla Obsługi Klienta

Spis treści

W dzisiejszych czasach klienci wolą brać sprawy w swoje ręce. Badania wykazują, że są oni dużo bardziej skłonni do samodzielnego rozwiązywania problemów, niż do angażowania przedstawicieli działu obsługi klienta. Aż 91% uczestników ankiety wyraziło chęć skorzystania z internetowej bazy wiedzy, pod warunkiem, że odpowiada ona ich konkretnym potrzebom. W związku z tym prawdopodobne jest, że Twoja konkurencja już wykorzystuje bazy wiedzy. 

Wyzwanie polega jednak na tym, aby baza wiedzy wyróżniała się pod względem dostarczania najwyższej jakości obsługi klienta. W tym przewodniku kompleksowo omawiamy podstawowe elementy wymagane do skonstruowania bazy wiedzy dla obsługi klienta, która przewyższa oczekiwania konsumentów.

Czym jest baza wiedzy?

Baza wiedzy służy jako repozytorium informacji, które umożliwia użytkownikom dostęp do szczegółów dotyczących określonego tematu, produktu lub usługi. 

Typowa baza wiedzy obejmuje różne formaty treści, w tym artykuły, filmy i często zadawane pytania. Taka konfiguracja zapewnia, że w przypadku wyzwań, takich jak zmiana hasła, klient nie jest zależny wyłącznie od pomocy technicznej. Zamiast tego może zapoznać się z artykułem lub obejrzeć film, który przeprowadzi go przez ten proces.

Bazy wiedzy można sklasyfikować jako wewnętrzne lub zewnętrzne. Podczas gdy ramy koncepcyjne pozostają spójne dla obu, różnią się one pod względem dostępności i zawartości.

Rodzaje baz wiedzy

Bazy wiedzy można sklasyfikować jako wewnętrzne lub zewnętrzne. Podczas gdy ramy koncepcyjne pozostają spójne dla obu, różnią się one pod względem dostępności i zawartości.

Wewnętrzna baza wiedzy

Dostępność: Ograniczona do użytku wewnętrznego w organizacji.

Treść: Skierowana głównie do pracowników, zawierająca informacje istotne dla firmowych procesów, polityki i procedur wewnętrznych. 

Cel: Pomaga pracownikom w efektywnym wyszukiwaniu i wykorzystywaniu informacji organizacyjnych, sprzyjając lepszej współpracy wewnętrznej i sprawniejszemu rozwiązywaniu problemów.

Zewnętrzna baza wiedzy

Dostępność: Dostępna dla użytkowników zewnętrznych, zazwyczaj dla partnerów i obecnych lub potencjalnych klientów.

Treść: Dostosowana do odpowiadania na zapytania klientów, dostarczająca informacji o produktach, usługach, instrukcjach napraw i często zadawanych pytaniach (FAQ).

Cel: Wspiera samoobsługę klienta, oferując łatwo dostępne zasoby do samodzielnego wyszukiwania rozwiązań i informacji, zmniejszając potrzebę bezpośrednich interakcji z pomocą techniczną.

Jak stworzyć bazę wiedzy na potrzeby obsługi klienta

Niektóre firmy preferują podejście stopniowe, tworzą jedno źródło informacji na raz. Jednak dla tych, dla których priorytetem jest szybkość, istnieje możliwość jednoczesnego opracowania wszystkich źródeł bazy wiedzy. Chociaż metoda ta może początkowo wydawać się zniechęcająca, gdyż wymaga od zespołu określenia zakresu treści, wygenerowania materiałów tekstowych i wideo, zaprojektowania bazy wiedzy i zorganizowania zasobów, zastosowanie dobrze zorganizowanego procesu i odpowiedniego oprogramowania może uprościć to zadanie. Przejdźmy teraz przez etapy tworzenia bazy wiedzy dla obsługi klienta.

Krok 1: Zdefiniuj swoją grupę odbiorców

Docelowi odbiorcy zewnętrznej bazy wiedzy obejmują Twoją bazę klientów. Wymaga to uwzględnienia szczegółów dotyczących produktu, w tym samouczków, instrukcji napraw, polityk firmy i często zadawanych pytań (FAQ).

Z kolei wewnętrzne bazy wiedzy są tworzone z myślą o pracownikach. Wewnętrzna baza wiedzy zawiera nie tylko wszystkie informacje znajdujące się w zewnętrznej bazie wiedzy, ale także dodatkowe zasoby, takie jak moduły szkoleniowe, informacje o zgodności i materiały wdrożeniowe. Opracowując wewnętrzną bazę wiedzy do obsługi klienta, głównym celem powinno być usprawnienie procesu uzyskiwania dostępu do informacji i przekazywania ich dla agentów wsparcia i narzędzi automatyzacji AI.

Krok 2: Zbadaj i ustal priorytety dla swojego zagadnienia

Dokładne badania potrzeb odgrywa kluczową rolę w ustalaniu priorytetowych informacji w Twojej bazie wiedzy. Chociaż możesz już dobrze rozumieć swoich klientów, zaleca się przeprowadzenie jeszcze dokładniejszych badań, aby zapewnić dostarczanie odpowiednich informacji. 

Zaniedbanie tego kroku może prowadzić do sytuacji, w której nie będzie jasne, jakie informacje należy traktować priorytetowo. To z kolei może skutkować zmniejszeniem lojalności klientów i nieoptymalnym zwrotem z inwestycji w bazę wiedzy. 

Aby określić tematy treści dla bazy wiedzy i zapewnić źródło wartościowych informacji dla klientów, sugerujemy następujące kroki: 

1. Analiza zgłoszeń do pomocy technicznej: Zidentyfikuj najczęściej występujące problemy klientów, przeglądając interakcje w zgłoszeniach do działu pomocy technicznej. Włącz rozwiązania tych powszechnych problemów do Twojej bazy wiedzy. 

2. Analiza przypadków użycia: Przyjrzyj się różnym przypadkom użycia Twojego produktu i określ sytuacje, w których klienci mogą potrzebować pomocy. Przykładowo, użytkownik korzystający z oprogramowania do zarządzania zadaniami w celu ustawiania przypomnień może potrzebować wskazówek dotyczących konfigurowania powtarzających się przypomnień i kanałów powiadomień.

3. Pozyskiwanie informacji zwrotnych: Zbieraj spostrzeżenia i opinie klientów, aby poznać najczęstsze problemy, z jakimi się borykają. Następnie rozwiąż te problemy, dostarczając rozwiązania w swojej bazie wiedzy. Jeśli klienci często wyrażają frustrację z powodu procesów zwrotu pieniędzy, stwórz artykuł opisujący cały proces krok po kroku, który będzie zawierał linki do odpowiednich sekcji Twojej regulaminu zwrotów.

Krok 3: Uporządkuj swoje materiały

Po poświęceniu czasu na badanie kolejnym krokiem jest uporządkowanie zebranych informacji. Stworzenie wydajnej architektury informacji wymaga starannego przemyślenia. Oto kilka wskazówek, które pomogą uporządkować Twoje zasoby: 

1. Określ wyraźne kategorie i podkategorie, aby logicznie uporządkować treści. Upewnij się, że kategorie nie nakładają się na siebie, ponieważ zapobiega to dezorientacji zarówno ludzi, jak i sztucznej inteligencji podczas wyszukiwania informacji. Logiczna kategoryzacja zmniejsza prawdopodobieństwo, że użytkownicy oraz AI będą szukać informacji w niewłaściwej kategorii, minimalizując w ten sposób czas marnowany na treści niezwiązane z tematem.

2. Użyj odpowiednich i dobrze opisanych oznaczeń, aby skutecznie pomóc użytkownikom korzystać z Twojej bazy wiedzy. Upewnij się, że informacje pod każdym oznakowaniem są adekwatne, ułatwiając użytkownikom i sztucznej inteligencji płynną nawigację. Umieszczenie czasowników bliżej początku oznakowań pomaga użytkownikom w powiązaniu oznakowań z ich celami. O ile to możliwe, unikaj odwoływania się do złożonych pojęć lub terminów, ponieważ mają one tendencję do dezorientowania zarówno użytkowników, jak i dużych modeli językowych (LLM). 

3. Zastosuj odpowiednią strukturę HTML podczas tworzenia oznakowania, aby upewnić się, że sztuczna inteligencja rozumie formatowanie treści. Choć wygląd tekstu może wizualnie przypominać nagłówek, AI może mieć trudności z jego rozpoznaniem. Używaj znaczników H1, H2, H3 itd., aby ułatwić czytelność dla sztucznej inteligencji i narzędzi technologii wspomagającej.

4. Wprowadź skuteczne mechanizmy nawigacji. Intuicyjny projekt menu i niezawodna wyszukiwarka są niezbędne do zapewnienia doskonałej obsługi klienta. Klienci powinni mieć łatwy dostęp do menu kategorii, aby znaleźć pożądane informacje i korzystać z funkcji wyszukiwania w celu znalezienia treści przy użyciu określonych słów kluczowych. Dodatkowo organizowanie informacji od najbardziej ogólnych do najbardziej szczegółowych pomaga w uproszczeniu nawigacji.

Szukasz inspiracji? Zapoznaj się z bazą wiedzy HubSpot. Całość rozpoczyna się od przyjaznego dla użytkownika paska wyszukiwania, oferującego czytelny wybór dla użytkowników. Pod nim prezentowane są najważniejsze artykuły. W przypadkach, gdy pożądane informacje pozostają nieuchwytne, użytkownicy mogą zawęzić wyszukiwanie, wybierając kategorię w oparciu o ich indywidualne wymagania. Zwieńczeniem całego procesu jest obszerna lista tematów związanych z samopomocą.

Krok 4: Skorzystaj z oprogramowania bazy wiedzy

Na  G2 dostępnych jest ponad 170 opcji oprogramowania baz wiedzy. Chociaż ocena i wybór odpowiedniego rozwiązania może stanowić wyzwanie, możemy dostarczyć listę kontrolną, która uprości proces podejmowania decyzji. Poszukaj oprogramowania bazy wiedzy, które jest przyjazne dla użytkownika, skalowalne, oferuje szeroki zestaw funkcji i płynnie integruje się z aplikacjami w twoim zestawie technologii. Oto krótki przegląd najważniejszych funkcji, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze oprogramowania bazy wiedzy:

1. Integracje: Integracje usprawniają pracę i oszczędzają czas zarówno Twój, jak i Twoich klientów. Przykładowo, integracja z automatyzacją obsługi klienta wykorzystującą konwersacyjną sztuczną inteligencję, taką jak agent AI, przyspiesza rozwiązywanie zapytań klientów i poprawia ich ogólne doświadczenia. 

2. Konfigurowalny interfejs użytkownika: Oprogramowanie bazy wiedzy z konfigurowalnym interfejsem użytkownika ułatwia tworzenie łatwej w nawigacji platformy. Upewnij się, że oprogramowanie umożliwia dostosowywanie CSS i HTML w celu optymalizacji obsługi klienta dzięki czystemu i intuicyjnemu designowi.

3. Współpraca i tworzenie nowych wersji: Pozwól upoważnionym pracownikom z różnych działów dodawać nowe informacje do bazy wiedzy. Tworzenie nowych wersji staje się kluczowe, gdy zaangażowanych jest wielu współpracowników, co pomaga szybko identyfikować i naprawiać błędy. 

4. Analityka i raportowanie: Oprogramowanie bazy wiedzy może być doskonałym źródłem danych usprawniających zarówno obsługę klienta, jak i tworzenie nowych produktów. Wybierz oprogramowanie z wbudowanymi funkcjami analitycznymi i raportującymi, aby przekształcić zebrane dane we wnikliwe raporty umożliwiające podejmowanie świadomych decyzji. 

Jeśli Twoje oprogramowanie nie posiada tych funkcji, rozważ integrację z innym narzędziem, takim jak Platforma Analityki AI, która oferuje funkcje analityczne i możliwość raportowania.

Krok 5: Wyznacz współtwórców bazy wiedzy

Podniesienie kompetencji Twojego zespołu obsługi klienta staje się kluczowym celem podczas przejścia na organizację obsługi klienta skoncentrowaną na wykorzystaniu AI. W idealnym scenariuszu zaangażowane osoby z biegłością w tworzeniu opisów technicznych i solidnymi zdolnościami do pracy zespołowej zarządzałyby bazą wiedzy. 

Niemniej jednak konieczne jest wyznaczenie osoby zdolnej do tworzenia wiarygodnych treści i bycia na bieżąco ze zmianami w firmie, wprowadzanymi produktami i aktualizacjami polityki firmy. Chociaż zaangażowanie wielu interesariuszy w bazę wiedzy jest korzystne, posiadanie przynajmniej jednej osoby do konsolidacji i zapewnienia aktualności tych informacji jest niezbędne. Taki tryb działania zapewnia, że AI czerpie z wiarygodnych źródeł, wspierając wzajemnie korzystną relację — lepszą wydajność AI i wykorzystanie spostrzeżeń AI do ciągłego ulepszania bazy wiedzy. 

W przypadku braku dedykowanej osoby nadzorującej do zarządzania bazą wiedzy należy wybrać współpracowników z każdego działu i wyznaczyć ich do zarządzania określonymi sekcjami bazy wiedzy. Rozważ następujące kryteria:

1. Wiedza Specjalistyczna: Współtwórcy muszą mieć rozległą wiedzę w swoich dziedzinach, aby tworzyć wiarygodne treści. Poszukaj osób wykwalifikowanych w tworzeniu właściwej struktury informacji i dokumentów technicznych, aby przekształcić specjalistyczne informacje z danej dziedziny w łatwo przyswajalne treści. 

2. Umiejętności Komunikacyjne:  Współtwórcy powinni odznaczać się doskonałymi umiejętnościami komunikacyjnymi, skutecznie przedstawiając swoje pomysły w sposób jasny i zwięzły. 

3. Zaangażowanie: Uczestnicy zaangażowani w tworzenie kompleksowej, wysokiej jakości bazy wiedzy są bardziej skłonni do pomocy w jej utrzymaniu. Zaangażowanie współpracownika w tworzenie bazy wiedzy koreluje z jego motywacją do konsekwentnego podnoszenia jakości informacji.

Przyszłość obsługi klienta: Bazy wiedzy oparte na AI

Jako że większość Twoich konkurentów posiada już bazę wiedzy, wprowadzenie sztucznej inteligencji do Twojej może ją wyróżnić. Połączenie oprogramowania bazy wiedzy z Agentem AI nie tylko zapewnia przewagę konkurencyjną, ale także zapewnia poziom obsługi, jakiego pragną klienci. Zamiast inwestować w rekrutację i szkolenia dodatkowego personelu pomocy technicznej, zrób zdecydowany krok w kierunku zbudowania bazy wiedzy opartej na sztucznej inteligencji z Born Digital. Naszą misją jest zrewolucjonizowanie obsługi klienta poprzez zastosowanie AI.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

5 Nowych Trendów AI w Obsłudze Klienta na 2024 rok

5 Nowych Trendów w Obsłudze Klienta: Rynek Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji w 2024

Rok 2023 przyniósł znaczące zmiany w dziedzinie sztucznej inteligencji, co czyni go rokiem (r)ewolucji dla niezliczonych przedsiębiorstw i osób prywatnych, w tym naszej firmy. W obliczu szybko rozwijających się technologii i ery generatywnej sztucznej inteligencji nadszedł czas na strategiczne decyzje — pora na bycie czujnym i innowacyjnym, a jednocześnie rozważnym.

W Born Digital nieustannie badamy najnowsze trendy wykorzystania AI w obsłudze klienta i chętnie podzielimy się naszym pragmatycznym punktem widzenia. Wspólnie poznajmy te zmiany i wykorzystajmy je do stworzenia zaawansowanych rozwiązań w zakresie obsługi klienta w 2024. 

1. Doradcy Wykorzystujący Bazy Wiedzy: Twoi Cyfrowi Eksperci 24/7 

Chatboty oparte na regułach działają bez sztucznej inteligencji. Podążają one predefiniowaną ścieżką podczas interakcji z klientem, przestrzegając reguł stworzonych przez człowieka lub drzewo decyzyjne. 

Chatboty te sprawdzają się w obsłudze pytań zamkniętych, takich jak ankiety, opinie o produktach, lub oceny wystąpień konferencyjnych. Ponadto są one opłacalne i prostsze do wdrożenia w porównaniu do konwersacyjnych chatbotów AI. Mimo że wykorzystują one przetwarzanie języka naturalnego (NLP) do interpretacji tekstu wprowadzanego przez użytkownika, ich zależność od silnika reguł sprawia, że są narażone na różne trudności związane z obsługą skomplikowanego ludzkiego języka. Wdrożenie ich jako wirtualnych asystentów może również prowadzić do frustracji użytkownika w przypadku napotkania ograniczeń w płynności konwersacji.  

2. Analityka i Hiperpersonalizacja ✨

Dążenie do personalizacji jest większe niż kiedykolwiek. Jak wynika z raportów Salesforce, 73% klientów oczekuje od przedstawicieli obsługi klienta zrozumienia ich indywidualnych potrzeb. Analityka odgrywa zatem kluczową rolę w zrozumieniu zachowań klientów, umożliwiając hiperpersonalizację świadczonych usług. Narzędzia AI stają się biegłe w przewidywaniu potrzeb klientów i dostosowywaniu interakcji w oparciu o wcześniejsze kontakty i preferencje. Wykorzystując te spostrzeżenia, umożliwiamy Twojej firmie zapewnienie indywidualnej obsługi klienta, która przewyższa wszelkie oczekiwania. 

3. Cyfrowe Persony: Połączenie Konwersacyjnej i Wizualnej Sztucznej Inteligencji

Wizualna sztuczna inteligencja, szczególnie w postaci cyfrowych ludzi lub person, na nowo definiuje obsługę klienta, dodając ludzki charakter do interakcji cyfrowych. Te oparte na sztucznej inteligencji persony mogą naśladować ludzkie emocje i mimikę, zapewniając bardziej angażujące i przyjazne interakcje niż tradycyjny czat lub interfejsy głosowe. W środowisku cyfrowym, w którym firmy nieustannie walczą o zaangażowanie konsumentów, cyfrowe persony stanowią połączenie technologii i ludzkiej interakcji. Przewiduje się, że będą stosowane przez firmy dążące do sprzedaży opartej na sztucznej inteligencji i doskonałej obsłudze klienta w ich fizycznych oddziałach lub online. Nadszedł czas, aby nadać marce firmy głos i twarz, na które zasługuje.

4. Podejście wielokanałowe obejmujące wszystkie cyfrowe punkty styku🪄

Zendesk podaje, że 73% konsumentów chce mieć możliwość płynnego poruszania się między różnymi kanałami, co jest możliwe dzięki naszym rozwiązaniom typu omnichannel. Konwergencja głosu, czatu, poczty e-mail, mediów społecznościowych, a nawet platform VR/AR sprawia, że klienci mogą powrócić do miejsca, w którym przerwali konwersację, niezależnie od wybranego kanału. Jest to konieczne, ponieważ ponad połowa liderów contact center przewiduje wzrost liczby interakcji w ciągu najbliższych 18 miesięcy. Narzędzia AI stają się biegłe w przewidywaniu potrzeb klientów i dostosowywaniu interakcji na podstawie wcześniejszych kontaktów i preferencji. Wykorzystując te spostrzeżenia, umożliwiamy Twojej firmie dostarczanie spersonalizowanej obsługi klienta, która przekracza oczekiwania klientów. 

5. Sztuczna Inteligencja Głosowa i Rozpoznawanie Emocji

Ostatnim trendem jest rozwój sztucznej inteligencji głosowej w połączeniu z technologią rozpoznawania emocji. Według danych Salesforce, 81% agentów nadal uważa, że rozmowy telefoniczne są preferowanym kanałem do rozwiązywania złożonych problemów związanych z obsługą klienta. Jednak dzięki integracji rozpoznawania emocji, sztuczna inteligencja może wykrywać subtelności w głosie klienta, pozwalając na empatyczne i skuteczne reakcje. Trend ten odzwierciedla zrozumienie nie tylko samej treści komunikacji z klientem, ale także kontekstu i stanu emocjonalnego, co umożliwia bardziej spersonalizowane interakcje z klientami. Co więcej, zmniejsza przepaść między światem fizycznym i cyfrowym dla konsumentów, którzy wciąż wahają się przed korzystaniem z najnowszych technologii.

W Born Digital nie tylko podążamy za trendami, ale również je tworzymy. Naszą misją jest wspieranie Cię w dostarczaniu obsługi klienta, która wyprzedza swoje czasy. Czy jesteś gotowy, aby na nowo zdefiniować interakcję z klientami za pomocą cyfrowych person? Porozmawiajmy! 

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Jak chatboty mogą pomóc zmniejszyć liczbę zwrotów produktów​

Jak chatboty mogą pomóc zmniejszyć liczbę zwrotów produktów

Spis treści

Prowadzenie działalności e-commerce często wiąże się ze znaczną liczbą zwrotów. Badania pokazują, że przeciętny konsument online zwraca około 30% swoich zakupów. Zwroty te nie tylko pochłaniają Twoje zasoby finansowe, ale także wymagają poświęcenia znacznej ilości Twojego czasu. Czy wiesz, że wykorzystanie chatbotów może być realnym rozwiązaniem tego problemu?

Istnieje wiele powodów, dla których klienci zwracają produkty. Mogą to być np. otrzymanie zbyt dużych butów, wybranie niewłaściwego prezentu dla współmałżonka, zamówienie wielu produktów do porównania z zamiarem zwrotu tych, które nie spełnią oczekiwań, napotkanie nieoczekiwanych różnic w produkcie lub problemy z zakupionymi produktami. Jako właściciel firmy e-commerce prawdopodobnie spotkasz się ze wszystkimi tymi sytuacjami.

Pomimo tego, że te powody zwrotów są zrozumiałe, zarządzanie napływem zwrotów stanowi obciążenie finansowe i zmniejsza Twój zysk. Co ważne, nie jest to unikatowy problem, lecz powszechne wyzwanie, z którym borykają się niemal wszystkie firmy z branży e-commerce.

Podwójne wyzwanie stojące przed branżą e-commerce

Sprzedawcy internetowi odnotowują znacznie wyższe wskaźniki zwrotów w porównaniu ze sklepami stacjonarnymi. Szacuje się, że w Internecie wskaźnik ten sięga nawet 30%, podczas gdy sklepy stacjonarne zazwyczaj mają do czynienia ze zwrotami na poziomie 9%. Pomimo różnic w liczbie zwrotów w różnych branżach, takich jak odzież czy elektronika, ogólne wyzwanie związane z wysokimi wskaźnikami zwrotów dotyczy wszystkich firm zajmujących się e-commerce. Proces obsługi zwrotów i wymian zwiększa koszty operacyjne, a zatem zmniejsza Twój zysk.

Jednocześnie klienci oczekują bezproblemowych i bezpłatnych opcji zwrotu podczas zakupów online. Płynny i darmowy proces zwrotu jest główną zachętą dla klientów przy wyborze sklepu internetowego.

Zachowanie delikatnej równowagi między spełnieniem oczekiwań klientów, zwiększeniem atrakcyjności Twojego sklepu internetowego i zarządzaniem kosztami zwrotów w celu zachowania odpowiedniego zysku stanowi nie lada wyzwanie. Zamiast postrzegać zwroty wyłącznie jako utracony przychód, można je postrzegać jako okazję do zwiększenia lojalności klientów i zwiększania liczby dodatkowych zakupów. To właśnie tutaj do gry wkraczają chatboty,
oferując potencjał nie tylko do zmniejszenia stopy zwrotów, ale także zwiększenia lojalności klientów i zwiększania sprzedaży.

Chatbots can help prevent returns from occuring

Chatboty mogą pomóc w zapobieganiu zwrotom. Starając się zminimalizować liczbę zwrotów w swojej działalności e-commerce, ważne jest, aby zrozumieć podstawowe przyczyny zwrotów. Chatboty okazują się bardzo pomocne w tym zakresie!

Chatboty wykorzystywane w procedurach zwrotów bez trudu zbierają istotne informacje bezpośrednio od klientów i niezwłocznie Ci je prezentują. W przeciwieństwie do nich, ludzie pracujący w obsłudze klienta potrzebowaliby znacznie więcej czasu na zgromadzenie takiej samej ilości danych. Co za tym idzie, chatboty umożliwiają szybszą identyfikację problemów, takich jak błędne lub wprowadzające w błąd opisy produktów na stronie internetowej czy problemy techniczne związane z produktami, co ułatwia ich szybkie rozwiązywanie. Takie proaktywne podejście pomaga zmniejszyć ogólną liczbę zwrotów.

Co więcej, chatboty mogą skutecznie obsłużyć typowe scenariusze zwrotów, w tym obsługę zwrotów pieniędzy i wymian, które teraz omówimy.

Jak chatboty mogą zmniejszyć liczbę zwrotów

Ogólnie rzecz biorąc, gdy klient chce zwrócić produkt, masz do czynienia z jedną z dwóch sytuacji: albo dąży do zwrotu pieniędzy, albo chce wymienić produkt.

Ten pierwszy scenariusz przedstawia największe finansowe obciążenia dla Twojej firmy, obejmując nie tylko utratę sprzedaży, ale także odpowiedzialność za pokrycie części kosztów wysyłki zwrotnej i zarządzanie logistyką zwrotów w magazynie. Niemniej jednak służy to jako okazja do uzyskania wglądu w przyczynę zwrotu, co umożliwi Ci ograniczenie podobnych problemów w przyszłości. 

Wykorzystanie chatbota w procesie zwrotu jest bardzo korzystne. Chatbot może bezpośrednio zapytać, dlaczego klient chce zwrócić przedmiot, zbierając w ten sposób cenne informacje w Twoim imieniu. 

Co więcej, chatboty e-commerce potrafią zaoferować klientom inicjującym zwrot atrakcyjną ofertę, na przykład kupon na przyszły zakup. Takie podejście może służyć jako sprytna długoterminowa strategia mająca na celu przekształcenie obecnych niekupujących w przyszłych kupujących.

W drugim nieco korzystniejszym scenariuszu klient chce dokonać wymiany produktu — być może z powodu niewłaściwego rozmiaru lub niezadowolenia z koloru czy modelu. Usprawniając proces wymiany produktów przez klientów, zwiększasz prawdopodobieństwo, że zdecydują się na wymianę zamiast zwrotu. 

Po włączeniu konwersacyjnego chatbota AI do procedur zwrotu, może on nie tylko odpowiedzieć na żądanie zwrotu, ale także proaktywnie zaproponować wymianę przed zasugerowaniem zwrotu pieniędzy. Następnie może przeprowadzić klienta przez cały proces wymiany. Nie tylko zwiększa to wygodę procesu wymiany dla klientów, ale może też wpłynąć na niektórych kupujących, by wybrali wymianę zamiast zwrotu pieniędzy.

Konwersacyjne chatboty AI mają zdolność do angażowania się w bardziej naturalne i płynne dialogi z klientami, poprawiając przebieg konwersacji i ogólne doświadczenie klientów. Zdolność ta może odgrywać kluczową rolę we wpływaniu na proces podejmowania decyzji przez klientów, niezależnie od tego, czy chodzi o zwrot pieniędzy, wymianę czy ponowne zakupy w przyszłości.

Chatboty mogą ułatwić klientom proces zwrotu towaru

Jak wspomnieliśmy wcześniej, uproszczony proces zwrotu nie tylko przyciąga nowych klientów do sklepu internetowego, ale jest również doceniany przez obecnych klientów. Dlaczego jest to tak ważne? Ponieważ ludzie na ogół wolą unikać kolejnego skomplikowanego procesu zwrotu towaru. Gdy proces zwrotu w sklepie jest bezproblemowy, klienci są bardziej skłonni przezwyciężyć swoje wątpliwości i dokonać dodatkowych zakupów. Zasadniczo, nieskomplikowany proces zwrotu zwiększa prawdopodobieństwo powtórzenia zakupów.

 W jaki sposób można uczynić proces zwrotu bardziej intuicyjnym?

Z pewnością należy wyjaśnić proces zwrotu w FAQ na stronie internetowej, w wiadomości potwierdzającej zamówienie, a nawet na paragonie dołączonym do paczki klienta. Jednak pomimo tych wysiłków klienci często i tak muszą znaleźć te informacje sami, postępować zgodnie z instrukcjami, drukować etykiety zwrotne, dołączać je do paczek i określać odpowiednie miejsce wysyłki. Ostatecznie wciąż jest to uciążliwe zadanie. W tym miejscu do gry wkraczają chatboty.

Wyobraź sobie scenariusz, w którym klienci mogą po prostu użyć swoich smartfonów, aby zapytać Twojego chatbota, jak zwrócić zakupiony przez nich produkt. Bot nie tylko wyjaśniłby proces, ale także poprowadziłby ich przez uzyskanie etykiety zwrotnej, być może nawet dostarczając odpowiedni kod QR bezpośrednio do ich smartfona. Dodatkowo bot mógłby wskazać, gdzie znajduje się najbliższy punkt, w którym mogą zwrócić zakupiony produkt.
Takie podejście naprawdę stanowiłoby przyjazny dla użytkownika proces zwrotu!

Jak łatwo zaimplementować chatbota w swoim biznesie e-commerce?

Podsumowując, wygodny dla użytkownika proces zwrotu ma kluczowe znaczenie dla sukcesu e-commerce, przyciągania nowych klientów i wzmacniania ich lojalności. W Born Digital, nasze wiodące rozwiązania konwersacyjne AI mogą usprawnić Twoją obsługę zwrotów. Dostępne w dowolnym języku i kanale, niezależnie od tego, czy jest to komunikacja głosowa, media społecznościowe czy sieć; pomożemy Ci skutecznie zautomatyzować Twoje procesy e-commerce i szybko pomagać klientom, gdziekolwiek się znajdują.

Dowiedz się, jak możesz wykorzystać rozwiązania firmy Born Digital w zakresie Generatywnej i Konwersacyjnej Sztucznej Inteligencji do osiągania lepszych wyników biznesowych.

Pięć Kluczowych Kwestii przy Wyborze Oprogramowania do Analityki Konwersacji AI​

Pięć Kluczowych Kwestii przy Wyborze Oprogramowania do Analityki Konwersacji AI

Spis treści

Analityka Konwersacji: Informacje Ogólne

Analityka konwersacji oparta na sztucznej inteligencji rewolucjonizuje środowisko biznesowe poprzez pozyskiwanie cennych informacji z interakcji z klientami. Ta innowacyjna technika obejmuje kompleksową analizę, wykorzystując metody takie jak wykrywanie słów kluczowych i analizę nastrojów. Obejmuje ona pozyskiwanie danych zarówno z interakcji tekstowych, jak i głosowych, wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) do konwersji języka naturalnego na formaty nadające się do analizy maszynowej.

Podstawą tej technologii jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do przekształcania danych z rozmów z klientami w przydatne informacje. Najważniejsze elementy, takie jak analityka tekstu, analityka mowy, analityka głosu, i analityka sentymentu oferują szczegółowe informacje na temat interakcji z klientem, umożliwiając firmom zwiększenie satysfakcji i identyfikację obszarów wymagających poprawy. Poza obsługą klienta, analityka konwersacji znajduje zastosowanie w szerokim zakresie branż, przewidując zachowania klientów i informując o strategiach w całym procesie zakupowym.

Poniżej wymieniliśmy pięć istotnych czynników, które należy wziąć pod uwagę podczas oceny i wyboru oprogramowania analitycznego, aby umożliwić Ci dokonanie właściwego wyboru dla Twojej firmy.

Aby analityka mowy w contact center była naprawdę skuteczna, niezbędne jest, aby narzędzie dokładnie rozumiało zarówno Twoich agentów, jak i klientów. System powinien mieć możliwość automatycznego rozpoznawania języka, w tym określonych dialektów, obsługiwać języki obecnie używane przez Twoich agentów i klientów, a także dostosowywać się do przyszłych potrzeb językowych. Co więcej, rozwiązanie do analityki interakcji powinno sprawnie identyfikować i rozumieć intencje klientów, wykorzystując uczenie maszynowe do ciągłego udoskonalania i optymalizacji algorytmów, zapewniając najwyższy poziom dokładności w przewidywaniu prawdziwych intencji.

Ponadto rozwiązanie powinno automatycznie wskazywać i klasyfikować kluczowe elementy w treści konwersacji, kojarząc je z odpowiednimi kategoriami, aby zapewnić kontekst i faktyczne informacje na temat intencji. Przykładowo, rozwiązanie analityczne contact center powinno autonomicznie identyfikować wstępne przywitanie, najważniejsze kwestie i intencje oraz dokładnie udokumentować rezultat lub rozwiązanie dzięki precyzyjnemu podziałowi konwersacji na sekcje. Wiodące rozwiązania wykorzystują uczenie maszynowe, jako technologię wykorzystywaną w rozpoznawaniu i klasyfikacji tych elementów.

Aby dogłębnie zrozumieć odczucia klientów, poszukaj narzędzia analitycznego do contact center, które będzie w stanie analizować zarówno komunikację ustną, jak i pisemną. Zapewni to spójną ocenę interakcji z klientami obejmującą różne platformy, takie jak połączenia głosowe, e-maile i wiadomości na czacie

Analiza rozmów międzyludzkich jest trudnym zadaniem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Konwersacyjna sztuczna inteligencja specyficzna dla danej domeny poczyniła jednak znaczne postępy w zakresie umiejętności zrozumienia takich interakcji, koncentrując się na wyspecjalizowanych zastosowaniach takich jak contact center i konkretne branże, np. usługi finansowe, telekomunikacja, opieka zdrowotna, i nie tylko. Z tego powodu, aby jak najlepiej zrozumieć interakcje Twoich agentów z klientami, skorzystaj z rozwiązania konwersacyjnej sztucznej inteligencji dostosowanego specjalnie do domeny contact center.

Oprogramowanie do inteligentnej analizy konwersacji, z którego zamierzasz korzystać, powinno być kompatybilne z istniejącymi systemami biznesowymi i narzędziami używanymi w Twoim contact center. W przypadku braku integracji nie ma powodów do obaw. Większość dostawców jest skłonna do integracji z oprogramowaniem biznesowym na żądanie. Kluczowe jest jednak ustalenie jasnego harmonogramu i otrzymanie zobowiązań dotyczących wsparcia podczas procesu integracji. Podstawowa integracja powinna obejmować automatyczne połączenie z dostawcą contact center, pozyskiwanie danych z nagrań rozmów, przeprowadzanie transkrypcji i analizy oraz prezentowanie ostatecznych wniosków bez najmniejszego wysiłku. 

Złożone integracje mogą nie być konieczne od samego początku. Nie ma potrzeby płacić dodatkowo za skomplikowane rozwiązania, które nie będą wykorzystywane od razu. Dlatego też należy odpowiednio ocenić swoje potrzeby. Ponadto, niezależnie od tego, czy oprogramowanie do analityki konwersacji integruje się z wykorzystywanym przez Ciebie oprogramowaniem innych firm, zawsze uprzednio zapewnij sobie wsparcie, szczególnie w fazie wdrażania.

Często zdarza się, że dajemy się ponieść emocjom podczas przeglądania stron internetowych dostawców, którzy są biegli w promowaniu rozwiązań, które, choć atrakcyjne, mogą nie mieć większego wpływu na dany przypadek użycia. Zachowaj ostrożność podczas angażowania się w demo produktów z dostawcami, którzy koncentrują się wyłącznie na prezentowaniu preferowanych przez nich możliwości produktu. Zamiast tego nalegaj, aby przedstawiciel zademonstrował tylko funkcje analityczne dotyczące Twoich potrzeb.

Podczas oceny potencjalnych dostawców, warto poprosić o referencje, które mogą potwierdzić skuteczność narzędzia w podobnym kontekście. Referencje z tej samej branży lub sektora są szczególnie cenne. Poszukaj opinii od organizacji o podobnej wielkości, które działają w pokrewnych branżach i analizują porównywalne typy danych. Celem nie jest wybranie ogólnie najlepszego narzędzia, lecz wybranie tego, które jest najbardziej odpowiednie dla Twoich potrzeb.

Rozpocznij Swoją Przygodę z Analityką Konwersacji Tutaj

Analityka contact center ujawnia istotne i przydatne informacje ukryte w ogromnych ilościach nieustrukturyzowanych dialogów głosowych i tekstowych realizowanych w contact center. Przekształcając to obfite źródło informacji o kliencie i agentach w dogłębne zrozumienie, Twoja firma może poprawić zgodność ze standardami obsługi i jej jakość, obniżyć koszty zarządzania związane ze zgodnością i jakością, podnieść wydajność agentów, zoptymalizować obsługę klienta, zwiększyć satysfakcję, oraz określać potrzeby i trendy, które przyczyniają się do rozwoju produktów i usług.

Wybór odpowiedniego rozwiązania należy rozpocząć od określenia przypadków użycia, sformułowania solidnego uzasadnienia biznesowego, zrozumienia niezbędnych funkcji i skrupulatnej oceny dostępnych wariantów. W Born Digital jesteśmy do Twojej dyspozycji w trakcie Twojej przygody z konwersacyjną sztuczną inteligencją. Skontaktuj się z nami już teraz.

Chatboty oparte na Regułach vs. Chatboty AI: Kluczowe Różnice​

Chatboty oparte na Regułach vs. Chatboty AI: Kluczowe Różnice

Spis treści

Chatboty AI a Chatboty oparte na Regułach: Informacje Ogólne

Nie można zaprzeczyć stale rosnącemu wpływowi chatbotów na rynku biznesowym. Asystenci AI odgrywają kluczową rolę w pomaganiu klientom i wzmacniają pozycję specjalistów ds. obsługi klienta w wielu branżach. 

Wdrożenie chatbotów daje znaczącą przewagę, umożliwiając redukcję kosztów nawet o 30%. Mimo że sama ta statystyka może skłonić tradycjonalistów do zostania entuzjastami, pojedynczy wysoki procent w połączeniu z niejasną obietnicą zysku może nie wystarczyć, aby przekonać wszystkich interesariuszy. Dla właścicieli firm rozważających transformację swoich codziennych działań nie jest to pochopna decyzja. Liczne pytania techniczne i biznesowe wymagają jasnych odpowiedzi, w tym dotyczących wyboru między konwersacyjnym botem AI a chatbotem opartym na regułach. Przyjrzyjmy się temu bliżej.

Najprościej rzecz ujmując, podstawowa różnica między chatbotami AI a chatbotami opartymi na regułach polega na ich zdolności do naśladowania ludzkiej konwersacji. Rozmowy z chatbotami AI są bardziej naturalne i płynne, podczas gdy chatboty oparte na regułach mogą wydawać się robotyczne lub nawet nieinteligentne. Lingwiści mogą twierdzić, że to rozróżnienie jest zbyt uproszczone, ponieważ reguły rządzą nie tylko chatbotami, ale także naturalnymi ludzkimi rozmowami. Niemniej jednak, jeśli chodzi o boty konwersacyjne, niuanse są bardziej widoczne.

Konwersacyjne boty AI wykorzystują sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby zwiększyć swoją dokładność, inteligencję i biegłość w odpowiadaniu na szeroki zakres pytań. Ta zwiększona złożoność pozwala im funkcjonować jak prawdziwi wirtualni asystenci, przewyższając możliwości swoich odpowiedników opartych na regułach w prawie każdym aspekcie, choć nie bez pewnych wad, które omówimy później.

Z drugiej strony, chatboty oparte na regułach działają w oparciu o założony plan konwersacji. Ich możliwości w zakresie rozumienia i reagowania na wypowiedź są ograniczone do zakresu skryptu, choć można je zaprogramować tak, aby reagowały na określone słowa kluczowe. Są szybkie w konfiguracji i wdrożeniu; zaspokajają podstawowe potrzeby, takie jak śledzenie zamówień lub dostarczanie ogólnych informacji.

Wybór Chatbotów opartych na Regułach dla Twojej Firmy

Przy wyborze chatbota kluczowe znaczenie ma ocena jego dopasowania do zamierzonego celu. Automatyzacja oparta na regułach, ograniczona w swoich możliwościach, zazwyczaj sprawdza się w obsłudze mniejszych firm i organizacji.

Zalety Chatbotów opartych na Regułach

  1. Oszczędność: Wdrożenie chatbota opartego na regułach jest przystępne cenowo; automatyzacja może znacznie zwiększyć generowanie przychodów, jak zapewniają dostawcy tacy jak Manychat.
  2. Łatwość Wdrożenia: Chatboty oparte na regułach, działające jako flowcharty, nie wymagają trenowania modelu językowego. Upraszczają one ścieżkę użytkownika, pozwalając klientom kierować rozmowami, wybierając określone przyciski, takie jak „Ceny” lub „Godziny otwarcia”. Po ustaleniu zestawu reguł i połączeniu klientów z agentami bot jest gotowy do użycia.
  3. Szablony: Konfigurowalne, gotowe szablony, ułatwiające adaptację małym firmom.
  4. Oszczędność czasu: Chociaż ich zdolność do obsługi klienta lub aspektów e-commerce jest ograniczona, chatboty oparte na regułach nadal zmniejszają obciążenie pracowników, pozwalając im skoncentrować się na bardziej skomplikowanych zadaniach.

Wady Chatbotów opartych na Regułach

  1. Brak Personalizacji: W przeciwieństwie do konwersacyjnych botów AI, odpowiedniki oparte na regułach nie mają możliwości „zapamiętywania” użytkowników i śledzenia konwersacji do wykorzystania ich w przyszłości, co może skutkować niekorzystnym postrzeganiem ich przez klientów.
  2. Ograniczone Możliwości Zastosowania: Chatboty oparte na regułach nie mogą dynamicznie dostosowywać się do prowadzonej konwersacji i polegają wyłącznie na wstępnie zaprogramowanych skryptach. Użytkownicy zadający pytania wykraczające poza ten zakres mogą natrafić na barierę, nieświadomi ograniczeń chatbota.
  3. Nieodpowiednie dla Większych Firm: Ze względu na swoją funkcjonalność przypominającą schemat blokowy, chatboty oparte na regułach mają trudności z rozwiązywaniem złożonych problemów. Większe korporacje, oferujące usługi wykraczające poza proste zadania takie jak śledzenie paczek mogą zaobserwować, że klienci często korzystają z opcji „przekaż do agenta”, sprawiając, że ich bot obsługujący klientów staje się przestarzały.

Wybór Chatbotów AI dla Twojej Firmy

Konwersacyjne chatboty AI mają wyraźną przewagę nad swoimi odpowiednikami opartymi na regułach: inteligencję. Wykorzystując Uczenie Maszynowe i Przetwarzanie Języka Naturalnego, chatboty te rozumieją komunikaty użytkowników i reagują dynamicznie, eliminując potrzebę stosowania predefiniowanych skryptów konwersacji. Skutkuje to bardziej naturalnymi konwersacjami dla użytkowników, oferując szereg korzyści:

Zalety Chatbotów AI

  1. Rozumienie Wielu Języków: Zdolność konwersacyjnej sztucznej inteligencji do reagowania w wielu językach, przy odpowiednich zestawach danych szkoleniowych, jest jej znaczącą zaletą.
  2. Zaawansowana Obsługa Klienta: Aplikacje wykorzystujące uczenie maszynowe podnoszą poziom możliwości obsługi przez chatbota do niemal ludzkiego poziomu, poprawiając ogólną jakość obsługi klienta. Wirtualni asystenci wykorzystujący AI mogą radzić sobie ze złożonymi kwestiami, co czyni ich idealnym rozwiązaniem dla dużych organizacji.
  3. Zwiększona Ochrona Danych: W przeciwieństwie do chatbotów opartych na regułach, często wdrażanych w zewnętrznych chmurach, konwersacyjna sztuczna inteligencja zazwyczaj działa na wewnętrznych serwerach lub chmurach prywatnych, zapewniając dodatkową ochronę przed kradzieżą danych — szczególnie istotną w sektorach takich jak bankowość czy opieka zdrowotna.
  4. Spójne Odpowiedzi: Rozpoznawanie podmiotów umożliwia chatbotom opartym na sztucznej inteligencji zapamiętywanie kontekstu konwersacji, zachowując informacje o wcześniejszych pytaniach lub wątpliwościach klienta w celu łatwego odniesienia się do nich.

Wady Chatbotów AI

  1. Dłuższa Konfiguracja: Wdrożenie konwersacyjnej sztucznej inteligencji wymaga znacznie więcej czasu w porównaniu do asystentów czatu opartych na regułach. Prawidłowa konfiguracja często wymaga koordynacji między różnymi członkami zespołu, w tym zespołu IT, DevOps i testerów.
  2. Obawy Klientów: Pomimo wyrafinowania asystentów AI, niektórzy klienci nadal wahają się przed interakcją z maszynami. Mimo że popularność chatbotów rośnie, a 62% klientów woli je od czekania na człowieka, firmy z sektora AI muszą pracować nad poprawą wizerunku konwersacyjnej sztucznej inteligencji.
  3. Intensywne Wykorzystanie Zasobów: Uzyskanie chatbota naśladującego ludzką komunikację i w pełni wykorzystującego NLP wymaga znacznych zasobów, aby wyszkolić sztuczną inteligencję do reagowania na różne sytuacje. Powoduje to wzrost kosztów początkowych, jeszcze zanim chatbot będzie mógł skutecznie pomagać klientom.

Przypadki użycia Chatbotów opartych na AI i Regułach

Optymalny wybór automatyzacji dla firmy zależy od różnych czynników. Dla większych przedsiębiorstw, szczególnie w sektorach takich jak opieka zdrowotna, konwersacyjna sztuczna inteligencja okazuje się korzystna ze względu na jej wyższy poziom zaawansowania. Przykładowo, organizacje opieki zdrowotnej mogą preferować konwersacyjną sztuczną inteligencję w celu usprawnienia procesów takich jak rejestracja pacjentów, rezerwacja wizyt, lub stworzenie wirtualnego asystenta medycznego służącego do sprawdzania objawów.

Z kolei chatboty oparte na regułach dobrze nadają się do zapewniania podstawowego wsparcia mniejszym przedsiębiorstwom. Po odpowiednim zaprogramowaniu chatboty te mogą obsługiwać często zadawane pytania, śledzić zamówienia, dostarczać aktualności i wykonywać rutynowe zadania, tym samym oszczędzając cenny czas ludzkich agentów. Przykładem tego są rozwiązania takie jak Tidio, które dzięki niższym kosztom ogólnym i możliwym do spersonalizowania szablonom, automatyzuje znaczną część obsługi pytań klientów.

Podsumowanie

Ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że niezależnie od jego podstaw technologicznych, żaden chatbot nie może uniwersalnie służyć jako ostateczne rozwiązanie dla każdej firmy. Przed podjęciem decyzji należy dokładnie rozważyć wyżej wymienione wady i zalety, biorąc pod uwagę Twoje potrzeby biznesowe i potrzeby klientów, a także Twoje konkretne cele. Porównując te czynniki z kosztami wdrożenia i utrzymania chatbota, możesz podjąć świadomą decyzję, która będzie zgodna z Twoimi indywidualnymi wymaganiami.

/*Outbound VB*/