Chatbot bukások, és amit tanulhatunk belőlük

Chatbot bukások és tanulságok

Azt mondják a barátság szintjei a digitális generációknál a következőképpen alakulnak:
1. Ha jóban vannak, együtt lógnak.
2. Ha már barátok is, akkor együtt utaznak.
3. Ha igazi lelkitársak, akkor akár golyó elé is ugranak egymásért.
4. Ha pedig még ennél is jobb barátok, akkor felhívják egymást telefonon.

Ahogy a vicc a barátságokról, úgy a Gartner kutatásai a B2C kommunikációról is azt támasztják alá, hogy a kommunikáció a hagyományos csatornákból egyre inkább a digitális csatornákba tevődik át. Felméréseik szerint 2022-re 72%-ban digitális csatornákon fognak zajlani az ügyfélkapcsolatok, ezen belül a chatbotok használata 15% lesz.

Miért lehet mégis, hogy jelenleg inkább azt látjuk a piacon, hogy az elmúlt néhány évre jellemző chatbot őrület alábbhagyott és sok céget csalódás ért az automatizált chatet illetően? A Gartnernek erre is van válasza, szerintük a chatbotot is elérte a legtöbb új technológiára jellemző Hype Cycle azon fázisa, amikor a kezdeti lelkesedésből fakadó túlzott elvárásoknak képtelen volt megfelelni és a szakma kicsit kiábrándult belőle.

Gartner féle hype ciklus ábra
Aggodalomra azonban semmi ok, hiszen ahogy a fenti ábrán is látható, a kiábrándultságot követően, ahogy a brandek megtalálják a megfelelő felhasználási területeket, a chatbot technológia is elérkezhet egy kiegyensúlyozott növekedési szakaszba.

A chatbotok létjogosultságát még egy fontos statisztika igazolja, ugyanis a Global Webindex 2018-as kutatásából megtudhatjuk, hogy bár egy átlag felhasználó 24 applikációt használ havonta, az esetek 80%-ában ugyanazt az 5 appot használja. Ezek között egy átlag felhasználó esetében 2-3 üzenetküldő platform szerepel, így könnyen beláthatjuk, hogy az applikáció fejlesztésbe ölt költség a legtöbb cég számára jobban megtérülhet, ha ugyanezt a büdzsét chatbot fejlesztésre szánja.

Mielőtt azonban azt tárgyalnánk, hogy hogyan és mire érdemes chatbotokat használni, az alábbi néhány pontban azt szedtük össze, hogyan NE vezessünk be chatelő robotot.

Hogyan ne csináljuk?

Csak azért, hogy legyen…

Üdvözlendő, hogy sok cég felfedezte már, hogy a chatbotok egyik legegyszerűbb felhasználás területe a concierge bot, akinek csak annyi a feladata, hogy felismeri milyen ügyben érdeklődnek a felhasználók és a megfelelő kompetenciával rendelkező ügyintézőhöz irányítja őket. Azonban, ha csak ennyire képes a botunk, akkor nyitvatartási időn kívül nincs létjogosultsága, ugyanis ilyen esetben hiába kezdeményez velük beszélgetést a felhasználó, azonnal azzal fog szembesülni, hogy a bot semmiben sem tud a segítségére lenni, mint például az alábbi esetben:

Hotel Casanova - chatbot házon kívül

Előfordul, hogy kezdetben a botunk nem túl okos még, ilyenkor inkább ne is jelenítsük meg az ügyfélszolgálat nyitvatartási idején kívül, vagy legalább egy visszahívást legyen képes elintézni az érdeklődők számára.

Internetről szerzett tudással

Az interneten minden információ elérhető és a közösség által alkotott tudásbázisok, mint például a Wikipédia évek óta megbízhatóan működnek. Így hát logikusan azt gondolhatnánk, hogy egy chatbot számára nincs is jobb forrás a tudásbázisa építésére, mint hogy az interneten fellelhető beszélgetésekből merítsen ihletet.

Erre az egyik legelrettentőbb példát a Microsoft szolgáltatta néhány évvel ezelőtt, amikor is chatbotjukat, Tay-t szabadjára engedték a Twitteren. Mivel a hozzá címzett üzenetek megválaszolásához Tay az interneten fellelhető hasonló beszélgetésekből szerzett információt, 24 óra leforgása alatt teljesen fajgyűlölővé vált:

Microsoft Tay - a rasszista chatbot

A tanulság, hogy bármilyen szegmensben is kezdünk chatbotot építésbe, érdemes szigorú felügyeletet biztosítani a tudásbázis alkotás folyamán. Vagy előre elkészített adatbázisból táplálkozzon a botunk, de még jobb, ha az emberi ügyintézőinktől tud folyamatosan tanulni.

Embernek álcázva

Egy tökéletesen működő chatbot esetében nem kellene, hogy jelentősége legyen annak, hogy a felhasználó épp emberrel vagy robottal beszélget. Azonban a tökéletesen működő chatbotoktól még angol nyelven is borzasztó távol vagyunk, hiszen az ehhez szükséges Natural Language Processing, azaz a természetes emberi kommunikáció folyamatának leképezése még nagyon gyerekcipőben jár. Így amikor embernek próbáljuk álcázni botunkat, az alábbihoz hasonló érdekes szituációk jöhetnek létre.

Itt például egy Tinderen üzemelő női felhasználónak álcázott bot próbálja rávenni a férfi felhasználót, hogy látogasson el egy általa megadott weboldalra, miközben a tőrbe csalni kívánt fiú pontosan tisztában van a bot kilétével és szándékaival:

Summer - az embernek álcázott chatbot

A sok rossz példa után térjünk hát át arra, hogyan is érdemes chatbotot fejlesztenünk ahhoz, hogy megkönnyítsük ügyfélszolgálatunk életét és maximalizáljuk a konverziónkat, miközben az ügyfélélményre is vigyázunk.

Hogyan csináljuk jól?

A lényegre fókuszálva

Ahogy a cikk elején a Hype Cycle ábrán is láthattuk, a túl-hájpoltság és első kiábrándultság utáni kiegyensúlyozott növekedés azzal érhető el, ha megtaláljuk azokat a felhasználási területeket, ahol a mesterséges intelligencia és/vagy gépi tanulás a jelenlegi fejlettségi szintjén is értéket tud teremteni cégünk számára. A legkönnyebben úgy érhetjük ezt el, ha fókuszált és jól behatárolt folyamatokat találunk ki chatbotra szabva. Ehhez egyrészt a felhasználó elvárásait is jól kell menedzselnünk, hogy azonnal értse miben tud és miben nem tud segíteni neki a bot. Másrészt pedig úgy kell felépítenünk a kommunikációs scriptet, hogy a lehető legügyesebben terelgessük a felhasználót egy jól meghatározott cél felé. Az alábbi példában a Kayak chatbotjának működése látható:

Jó példa: Kayak chatbot

Ez a beszélgetés remek példa arra, hogy az egyszerű szöveg elemeket, mint például egy az úticél vagy dátum, képes felismerni a bot, azonban a további lehetőségeket már clickbot formában igyekszik kezelni, azaz kattintható opciókat ajánl a felhasználó számára, ezzel is irányítva a beszélgetés kimenetelét.

Személyiséggel felruházva

A zseniális ügyfélélmények általában nem a formalitásról szólnak. A B2C kommunikációban is egyre nagyobb teret kap a személyesség és az emberi hangnem, hiszen a felhasználók a sok-sok évnyi IVR hallgatás és sablon emailezést követően egyre jobban ki vannak éhezve arra, hogy a cégek természetes, érthető és esetleg humoros módon kommunikáljanak velük. És hogy hogy lehet ezt pont egy robotizációs technológiával biztosítani az ügyfelek számára, arra remek példa Rose, egy las vegasi szálloda chatbotja:

Rose - Las Vegas chatbot izgalmas személyiséggel

Ahogy a példában is látszik, a “Hol szerezhetek pizzát” kérdésre Rose nem egy egyszerű információ nyújtással reagál, hanem szellemes módon egy titokzatos harmadik emeleti folyosóra irányítja a vendéget, ahol majd az orra útbaigazítja.

A kellemes és emlékezetes ügyfélélményen felül a Rose-zal folytatott beszélgetések sokfelé fellelhetőek a különböző social media platformokon, hiszen a vendégek szívesen osztják meg a humoros beszélgetéseket, ezzel is ingyen reklámot biztosítva a szállodalánc számára.

Emberi ügyintézővel együttműködve

Évek óta szólnak hírek arról, hogy a robotok sok szakmát kiváltanak majd és emberi munkavállalók vesztíthetik el a munkájukat az automatizációs technológiák térnyerésével. A fentiekben azonban jól körüljártuk, hogy a chatbot és azon belül is a mesterséges intelligencia milyen távol jár még attól, hogy egy az emberi kommunikációra épülő szakmákban komolyan veszélyeztesse a humán kollégái pozícióját. A chatbotok így hát egyelőre nem elveszik, hanem megkönnyítik az emberi ügyintézők munkáját, hiszen képesek azoknak a gyakran ismételt kérdéseknek a megválaszolására, amelyek az ügyintézők munkáját monotonná teszik, ezzel gyakran kiégést okozva. Az együttműködésre az egyik legjobb példa a magyar piacon a Cherrisk megoldása, akik Emmára, a (látszólagos) chatbotra bízzák, hogy az ügyfeleket végigsegítse a biztosításkötés viszonylag egyszerű folyamatán, azonban bonyolultabb kérdések esetén már az emberi ügyinétzőkkel chatelhet a felhasználó.

Cherrisk EmmaA chatbot-ember együttműködésének következő generációja pedig már nem csak azt teszi lehetővé teszi, hogy a chatbot elakadása esetén emberi ügyintéző vegye át a beszélgetést, hanem azt is, hogy a chatbot folyamatosan tanuljon humán kollégái beszélgetéseiből, ezzel bővítve automatikusan tudásbázisát.

mm
Török-Pál Kata

A Photel csoport és az AC-Innovatiqua digitális vezetője, az online ügyfélélményt fejlesztő és a konverziós arányt növelő folyamatok kidolgozásának, optimalizálásának szakértője.

Üzenet a szerzőnek

Kérdésed van?
Hozzászólnál?

Vedd fel a kapcsolatot a szerzővel, várjuk az üzenetedet!