Розмовний ШІ порівняно з традиційними чат-ботами
Штучний інтелект (ШІ) став невід’ємною частиною успішного бізнесу, маючи цілу низку переваг, таких як висока ефективність, точність і можливості масштабування. Хоча вони вимагають більш інтенсивного навчання, розмовні чат-боти на базі ШІ швидко стають популярнішими за звичайних чат-ботів, оскільки вони імітують людське спілкування, і клієнти віддають перевагу саме їм. Згідно з прогнозами останніх досліджень, до 2027 року чат-боти на базі ШІ стануть основним каналом підтримки клієнтів приблизно для 25% організацій. До 2026 року, на думку експертів, кожен десятий випадок обслуговування клієнтів операторами відбуватиметься в автоматичному режимі.
Розмови, які схожі на спілкування між людьми
Тоді як перебіг розмови стандартного чат-бота заздалегідь визначений набором правил і обмежений чіткими параметрами, розмовний ШІ ґрунтується на кількох складних технологіях, які імітують розмову, схожу на людську.
- Розуміння природної мови (NLU) дає змогу інтерпретувати людське спілкування та контекст.
- Великі мовні моделі (LLM) та технологія глибокого навчання використовують алгоритми та глибокі нейронні мережі для навчання на основі попередніх взаємодій.
- Предиктивна аналітика дає змогу вивчати попередні взаємодії для складання прогнозів майбутньої поведінки. Дані про наміри дають змогу чат-ботам на базі штучного інтелекту давати більш персоналізовані відповіді.
Разом вони імітують взаємодію з живою людиною, забезпечуючи цілодобове обслуговування клієнтів, роботу з персоналом, а також управління маркетингом і продажами. Порівняно з традиційними чат-ботами, розмовні чат-боти на базі ШІ дають більш докладні, точні та персоналізовані відповіді на запити клієнтів. Вони відстежують настрої клієнтів, а також використовують значно ширшу і продуману автоматизацію завдань для забезпечення швидкого відгуку на значно більший спектр складних запитів.
За умови правильного навчання розмовних чат-ботів на базі ШІ вони створюють чудовий досвід спілкування з клієнтами (CX) за менших витрат, ніж під час живого спілкування. Отже, давайте розглянемо 10 порад експертів стосовно навчання вашого розмовного чат-бота на базі ШІ.
1. Визначте свої цілі
Першим завданням є визначення цілей шляхом формулювання сценарію використання, бізнес-завдань і проблем клієнтів, які вирішуватиме чат-бот на базі ШІ. Створіть багатофункціональну команду для аналізу бізнес-процесів, потреб клієнтів і проблемних моментів, щоб визначити необхідні функції та можливості. Чи потрібен вам розмовний ШІ для цілодобової підтримки клієнтів або для автоматизації спілкування у галузі маркетингу та продажів? У якій області вашої воронки продажів працюватиме чат-бот? Чи хочете ви скоротити час відповіді на запит або збільшити середню вартість замовлення (AOV) за рахунок перехресних продажів і збільшення їхньої кількості? Якщо ви прагнете економічно ефективно збільшити швидкість роботи вашого кол-центру і позбавити ваших співробітників монотонних завдань, вам буде цікаво дізнатися, що близько 77% співробітників стверджують, що автоматизація повсякденних завдань за допомогою розмовного ШІ дає змогу їм зосередитися на більш складних питаннях.
Після визначення цілей використання і результатів можна перейти до основних сценаріїв роботи з клієнтами. У разі підтримки клієнтів — це можуть бути відповіді на поширені запитання, розгляд скарг, а також інформація про продукти та сервіси. Наступним завданням є визначення ступеня пріоритетності ваших цілей і сценаріїв, аби ви могли визначити повний обсяг завдань і параметри роботи вашого чат-бота на базі ШІ, виявити, який набір даних вам необхідний, і створити максимально ефективну систему CX.
2. Складіть власний набір даних
Неточні дані можуть перешкоджати здатності вашого чат-бота на базі ШІ розуміти запити клієнтів і відповідати на них. Якщо у вас немає наявного набору даних або вам необхідно його доповнити, ви можете створити нову добірку розмов, зібравши запити клієнтів із кількох джерел, включно з журналами чату і записами телефонних дзвінків, електронними листами клієнтів, анкетами та відгуками, а також повідомленнями в соціальних мережах. Зібрані дані повинні точно відображати запити клієнтів, з якими зіткнеться чат-бот, і охоплювати цілу низку можливих сценаріїв. Після того як ви зібрали дані, їх необхідно обробити, щоб забезпечити їхню відповідність і актуальність. Цей процес може включати в себе видалення зайвих або надлишкових даних, виправлення помилок і класифікацію даних на основі цілей клієнта.
Ваш чат-бот на базі штучного інтелекту також повинен уміти визначати більш складні емоційні реакції, які виходять за рамки його можливостей, і перемикатися на людину. Якщо чат-бот не може зрозуміти запит, навчіть його, щоб він міг попросити користувача перефразувати своє запитання. Це допоможе визначити, у чому полягає проблема – у виборі фрази та формулювання чи в тому, що чат-бот справді не знає відповіді. Крім того, навчіть його пропонувати можливі варіанти тлумачення запиту, створивши більш повну базу даних про наміри. Якщо чат-бот все ще не може дати прийнятну відповідь, він повинен розпізнати це як точку перемикання. Якщо приділити час збиранню й обробці даних і використовувати їх для навчання з урахуванням усіх можливих варіантів розвитку подій, це дасть змогу оптимізувати роботу чат-бота і підвищити ймовірність відмінного рівня CX.
3. Правильний тон
Під час навчання чат-бота на базі штучного інтелекту дуже важливо забезпечити комунікацію з урахуванням емоцій. Це включає такі елементи, як тон голосу, контекст і використання смайликів. Тон має відображати характер, цінності та цілі вашого продукту, а також очікування клієнтів. Використання і розпізнавання смайликів дає змогу швидко реагувати на запити клієнтів, наприклад, простим смайликом, щоб показати, що вони задоволені розмовою. Навчання чат-бота технології розпізнавання зображень дає йому змогу пропонувати такі рішення, як оформлення повернень коштів без необхідності заповнення форми повернення, що дає вашому CX перевагу перед конкурентами.
4. Проаналізуйте цілі клієнта
Щоб забезпечити правильні відповіді з високим рівнем персоналізації, вам необхідно проаналізувати й описати дані про наміри у вашому наборі даних і використовувати їх для підготовки алгоритмів машинного навчання чат-бота на базі ШІ. (Аналогічним чином необхідно прокоментувати дані про суб’єктів і настрої). Після внесення приміток розділіть дані про наміри на набір для навчання і набір для перевірки, щоб оцінити ефективність.
Цілі користувачів загалом укладаються в п’ять категорій:
- Навігація
- Інформація
- Взаємодія
- Рішення проблем
- Відгук
До числа поширених сценаріїв відносяться графік роботи магазину, відстеження замовлення, інформація про товар, повернення товару, оформлення замовлення і заповнення анкети. Навчання чат-бота розумінню даних про наміри дасть йому змогу краще зрозуміти мету, що стоїть за запитом клієнта, зрозуміти контекст запиту на основі слів і формулювань і надати найкращу відповідь. Використання технологій обробки природної мови і ML для класифікації намірів не обмежується простим розпізнаванням ключових слів, а включає аналіз запитів, визначення проблемних моментів, розуміння мотивів і відстеження настроїв.
Безумовно, клієнти можуть використовувати різні фрази і слова, які, по суті, означають одне й те саме. Наприклад, один клієнт може сказати “доброго ранку”, інші можуть використовувати “як справи”, “привіт” або “вітаю”. Переконайтеся, що ви навчили свій розмовний чат-бот на базі ШІ розуміти цей тип варіацій, використовуючи найпоширеніші слова і фрази, щоб він розпізнавав, що вони вимагають однієї і тієї ж відповіді. Ще один момент, який слід враховувати під час навчання, полягає в тому, щоб забезпечити розуміння чат-ботом на базі штучного інтелекту фраз, пов’язаних із певним сезоном, як-от коди купонів на літні розпродажі та фрази, які використовуються під час Великодня, Дня подяки, свята Дівалі та Різдва.
5. Придумайте гарні відповіді
Звісно, вам необхідно забезпечити правильну структуру речень, граматику, пунктуацію та орфографію, а якщо у вас є іноземні клієнти, то для навчання чат-бота кількома мовами слід залучати експертів з іноземної мови. Крім того, дуже важливо, щоб тон і характер чат-бота на базі ШІ відповідали бренду і були зрозумілі іноземним клієнтам. Відповіді, як правило, не повинні складатися з одного слова, за винятком випадків, коли це справді найкраще відповідає конкретному сценарію: пам’ятайте, що ваша мета – бути якомога більш комунікабельним. Найкращою методикою є повторення запитання клієнта у відповіді чат-бота, щоб клієнт міг бути абсолютно впевнений у тому, що його зрозуміли, а відповідь була відповідною та правильною. Якщо клієнт ставить запитання, що не має стосунку до вашої справи, або запитує послугу, яку ви не надаєте, переконайтеся, що ви підготували чат-бота до того, щоб він пропонував альтернативні послуги, які ви надаєте, а потім, за потреби, перемкнувся на оператора.
6. Оцініть ефективність
Після того, як ви чудово впоралися з початковим навчанням чат-бота на базі ШІ, вам необхідно постійно перевіряти і випробовувати його, щоб переконатися, що ваш розмовний ШІ відповідає вимогам клієнтів. У міру додавання нових послуг і продуктів вам доведеться проводити більше навчальних заходів і стежити за будь-якими розбіжностями.
На початковому етапі навчання чат-бота визначте, які показники ви хочете використовувати для оцінки його роботи. Можливо, ви захочете розглянути такі показники, як залученість користувачів, час розмови, час відповіді, конкретні відгуки, відстеження настрою і кількість перемикань на оператора. Аналіз цих даних дасть вам змогу виявити проблеми і швидко їх усунути, щоб оптимізувати роботу і покращити CX.
Під час тестування визначте сценарії тестування відповідно до вимог вашого бізнесу і клієнтів. Потім перевірте відповіді, роботу і функціональність чат-бота за всім спектром сценаріїв, що відповідають вашим цілям. Ви також можете дати своєму чат-боту можливість запрошувати в кожного клієнта короткий відгук після кожної розмови і час від часу проводити більш докладні опитування. Порівняйте результати власного тестування з відгуками клієнтів, щоб переконатися, що внесені вами зміни відповідають обом параметрам.
Висновок
Відмінне навчання — це ключ до успіху розмовного ШІ, і для його успішної реалізації необхідний стратегічний підхід. Дотримуючись вищенаведених 6 основних принципів, ви зможете поставити перед собою досяжні цілі, провести навчання на основі даних про якість, створити правильний тон і характер, зрозуміти своїх клієнтів і переконатися в тому, що ваш розмовний чат-бот на базі ШІ вдосконалюється з кожною новою взаємодією з клієнтами.