Dzięki takim firmom jak Slack czy Facebook chatboty stały się cyfrowym przełomem 2016 roku, okrzykniętym przez wielu nowym kanałem komunikacji B2C. Tylko na Messengerze jest ich już ponad 34 tysięce wg TechCrunch. Skąd się wzięła tak duża popularność botów i czy rzeczywiście warto je wykorzystać w swoim biznesie? Sprawdźmy!

Powodów wzrostu notowań chatbotów upatrywać możemy w wielu statystykach. Mobile Messaging Report 2016 pokazuje, że połowa użytkowników Internetu wymaga dostępności 24/7. W tym samym badaniu aż 64% osób wierzy, że marki powinny odpowiadać klientom także za pomocą komunikatorów. To spore wyzwanie dla firm, które do tej pory nie brały pod uwagę sociali jako kanału do profesjonalnej komunikacji z klientem. Zwłaszcza, że tylko w Polsce, według badań Gemiusa, z Messengera korzysta ponad 11 milionów użytkowników. J.D. Power, firma badawcza, która przebadała zachowania konsumentów w mediach społecznościowych pokazuje, że aż 67% badanych odwiedziło strony marek w social media w poszukiwaniu pomocy. Logiczne więc wydaje się stwierdzenie, że jeśli chcemy dotrzeć do klienta, musimy być tam, gdzie on.

Jednak nie jest sztuką po prostu być obecnym w wielu kanałach. Trzeba to robić dobrze. Kiedy klienci oczekują naszej reakcji w coraz to krótszym czasie, warto pomyśleć nie tylko o bocie ale i o sztucznej inteligencji, która sprawi, że część standardowych zapytań stanie się praktycznie bezobsługowa. Boty na livechatcie lub w social mediach, mechanizm analizujący e-maile i sugerujący gotowe odpowiedzi, inteligentna wyszukiwarka smart FAQ lub smart search, to zaledwie kilka przykładów, które pomogą Ci podnieść zadowolenie klientów i jednocześnie przyspieszyć znacznie ich obsługę. Wszystkie te rozwiązania łączy jeden element – mechanizm, na którym działają. Możemy nazywać go potocznie botem lub algorytmami wykorzystującymi grafową pamięć asocjacyjną.

Czym są chatboty?

Boty, najprościej ujmując, to mechanizmy, które potrafią przetworzyć komunikację tekstową i dopasować do niej odpowiedni element z dostępnej bazy danych. Ich zastosowanie staje się coraz bardziej uniwersalne. Mogą bezpośrednio oferować produkty lub doradzać, opowiadając o nich. Mogą automatyzować obsługę klienta, odpowiadać na najczęstsze pytania w formie FAQ, być helpdeskiem lub wsparciem sprzedaży.

Jak działają chatboty?

Obecnie można wyróżnić dwa rodzaje chatbotów. Proste, bazujące na zbiorze reguł ujętych w drzewo decyzyjne, np. messengerowy bot CNN, TechCrunch czy bot Suchara Codziennego. Oraz takie, które potrafią rozpoznać język naturalny i dodatkowo wspierają swoje działanie machine learningiem.

Czym się różnią w praktyce? W zależności od potrzeb naszego biznesu możemy wykorzystać mechanizm, łączący jedynie zaprogramowane wcześniej odpowiedzi z pytaniami klienta lub pokusić się o mechanizm bardziej zaawansowany wspierany algorytmami, które potrafią automatycznie przeanalizować strukturę dowolnego języka i wykryć wszelkie możliwe zależności między słowami lub całymi frazami, tak jak np. Menerva.

Chatboty działające w oparciu o drzewo decyzyjne reagują tylko na konkretne polecenia, ponieważ zaprogramowane są na zasadzie schematu pytanie–odpowiedź. Wszystko to, co wykracza poza taki szablon, jest odrzucane, czyli klient nie otrzymuje rozwiązania automatycznie. Jeśli jakieś zagadnienie nie zostało uwzględnione przy tworzeniu bota, system zwyczajnie się gubi i w najlepszym wypadku rozpoczyna konwersację od początku, co bardzo często nie do końca spotyka się z aprobatą klientów.

Tego typu boty znamy właśnie z Facebook Messengera i doskonale sprawdzają się przy: zamawianiu posiłków, wyszukiwaniu odpowiednich połączeń komunikacyjnych, rezerwacji hotelu, lotu lub wizyty, zamawianiu kuriera czy ustawianiu subskrypcji.

Chatboty wykorzystujące język naturalny potrafią zrozumieć język, a co za tym idzie – intencję pytania, a nie jedynie konkretne polecenie. Im więcej konwersacji z ludźmi przeprowadzają, tym stają się mądrzejsze, system uczy się bowiem na bazie archiwalnych i bieżących odpowiedzi udzielanych przez klientów. Dzięki temu z czasem generuje coraz celniejsze odpowiedzi. Tego typu boty tak łatwo się nie gubią. W ostateczności mogą prosić o podpowiedź, by móc ukierunkować późniejszą odpowiedź lub przekierować konwersację do żywego konsultanta, o ile ten jest akurat dostępny.

Nasi specjaliści będą dynamicznie zarządzać ofertą Twojego sklepu na Ceneo, tak abyś znalazł się zawsze na wybranych pozycjach przy jak najniższym CPC za każdy produkt.

Kluczem do sukcesu jest pilnowanie stawki za przeklik oraz ceny każdego produktu osobno. Przy tak dynamicznie zmieniającym się asortymencie u Ciebie i u konkurencji, wykonanie tego manualnie jest niemożliwe, dlatego stworzyliśmy unikalne narzędzie ConveRISE.
Z nami Twoja oferta będzie:

Wyżej niż konkurencja za minimalną możliwą kwotę

Zawsze na kluczowych pozycjach

Zawsze opłacalna biznesowo

Chatboty wspierane algorytmami pamięci asocjacyjnej

Możliwość integracji botów z dowolnymi systemami transakcyjnymi, płatniczymi czy logistycznymi sprawia, że każde, dotychczas standardowe, zapytanie o produkt może zakończyć się nie tylko uzyskaniem informacji o jego dostępności, lecz także przekierowaniem do koszyka w sklepie internetowym czy nawet do płatności. Atrakcyjne dla biznesu są zwłaszcza boty wykorzystujące język naturalny, bowiem mechanizm czy też raczej algorytmy, które za nim stoją pozwalają wykorzystać bota nie tylko w standardowym okienku chatu, ale i z powodzeniem można go wykorzystać jako wsparcie np. w wyszukiwarkach tekstowych.

Obsługa klienta w wersji smart

Z pojęciem FAQ (Frequently Asked Questions) czyli listą najczęściej zadawanych pytań chyba każdy miał choć raz doczynienia. Z założenia listy tego typu pomagają zmniejszać ilość pytań od klientów. Przynajmniej w teorii, bo w praktyce z jednej strony listy bardzo rzadko są aktualizowane, z drugiej ciężko znaleźć takie z optymalną ilością pytań. Te krótkie często są ograniczane do TOP 10-15 pytań, te długie są pomijane przez klientów, bo zwyczajnie ciężko w nich odnaleźć poszukiwane treści.

I tutaj pojawia się smart search i smart FAQ. Zamiast przeszukiwać długie listy pytań, klient wpisuje pytanie, jak w Googla, i otrzymuje na nie gotową odpowiedź. Na przykład – “czy przesyłka XX2255 została już wysłana”. Mechanizm odczytuje pytanie, odpytuje podłączone systemy i na podstawie wcześniejszych składni odpowiedzi generuje gotową odpowiedź. Może to być krótkie “nie”, lub wymyślna formuła typu “Twoja przesyłka XX2255 zostanie wysłana w ciągu 8 dni. Oczekujemy na dostawę, która będzie u nas maksymalnie w ciągu 6 dni po tym w ciągu 48h wysyłamy do Ciebie przesyłkę”. To idealne rozwiązanie do szybkiej weryfikacji dostępności produktu na magazynie, czy statusu wysyłki. Klient dostaje szybką informację, a twój pracownik może się skupić na innych czynnościach.

Przykład: Jeden z dostawców płatności internetowych chciał obniżyć czas reakcji na zapytania klientów. W pierwszej kolejności postawił na zwiększenie zespołu, ale po pewnym czasie problem znowu wrócił. Analiza wykazała, że 67% wszystkich pytań, które spływały do działu obsługi klienta stanowiły tematy, które się powtarzały, takie jak np. pytania o status transakcji. Czas odpowiedzi wydłużał się ponieważ cała baza wiedzy, ponad 120 wielostronicowych dokumentów, opierała się o pliki w ogólnodostępnym dla pracowników repozytorium. Czas wyszukania odpowiedniej informacji w tak wielu folderach, pomimo optymalnego przeszkolenia pracowników, ciągle był wysoki.

Rozwiązaniem okazała się inteligentna wyszukiwarka, która sprawiła, że 50% najczęściej powtarzających się pytań udało się wyszukać w 2 sekundy.

Jak to możliwe? Wszystkie dokumenty w formatach pdf, doc, ale i dane zapisane w xml czy sql zasiliły mechanizm wyszukiwania kontekstowego. Dzięki temu pracownicy otrzymali wewnętrzną wyszukiwarkę do której wystarczyło wpisać dowolnie poszukiwaną frazę, a ta w ciągu kilku sekund zwracała odpowiedzi. Jako że mechanizm zamieniał dostarczone dane w znaki matematyczne, wyszukiwanie było nie tylko dużo szybsze, ale i dużo bardziej skuteczne.

W kolejnym kroku klient chce udostępnić taką wyszukiwarkę zewnętrznym użytkownikom, aby umożliwić im samodzielne wyszukanie potrzebnych danych bez konieczności kontaktu z działem obsługi klienta.

Opisany mechanizm równie dobrze sprawdza się także i w wyszukiwaniu produktowym. Smart search czyli “sprytna wyszukiwarka”, potrafi zrozumieć o co tak naprawdę pytamy, dzięki temu uzyskujemy dopasowane rezultaty. Problem trafności wyników nie jest obcy wielu sklepowym wyszukiwarkom. Bardzo często wpisując w sklepie np. “sok z marchewką” otrzymujemy misz masz produktów ze słów “sok” i “marchewka”, a więc i mrożoną marchewkę, i wszelkie inne soki, nie koniecznie te z marchewką. Takie wyniki nie sprzyjają szybkim zakupom.

Mając na uwadze fakt, że aż 66 proc. klientów po dobrym kontakcie z marką chętniej kontynuuje zakupy u tego samego sprzedawcy (raport Dimensional Research) po co narażać sklep na utratę tego zaufania klientów, jeżeli wdrożenie wyszukiwarki kontekstowej trwa zaledwie od 3-6 tygodni. Znacznie wygodniej jest dostarczyć klientowi tylko takie produkty, jakich rzeczywiście poszukiwał, wzmacniając przy tym jego pozytywne doświadczenia z naszą marką.

Co potrafią zdziałać w biznesie chatboty wspierane algorytmami?

• Przyspieszają komunikację – kiedy minimum 60% zapytań dotyczących obsługi klienta to pytania powtarzające się, warto pomyśleć o bocie, który wyręczy nas i automatycznie odpowie na standardowe zapytania. Tematy związane z płatnościami, stanami magazynowymi czy statusami wysyłki idealnie obsłuży bot.
• Automatyczne kojarzą dane podane w dowolnej wiadomości tekstowej (e-mail, chat) z informacją zawartą w bazie danych, np. w systemie CRM, niezależnie od tego, w jakiej formie i w którym miejscu wiadomości te dane zostały przez nadawcę umieszczone. Przykładowo imię i nazwisko klienta mogą skojarzyć np. z rejestrem zamówień czy bazą klientów.
• Wspierają wyszukiwanie – grafy pamięci asocjacyjnej potrafią przeszukać kontekstowo dostępne źródła danych i odnaleźć powiązania nawet, kiedy w obsługiwanej przez nie wyszukiwarce nie podano w zapytaniu słów kluczowych, a jedynie wyrażenie lub frazę, podobną do wyszukiwanego tekstu.
• Ułatwiają klasyfikację korespondencji tekstowej – analizując otrzymane zapytanie potrafią nie tylko rozpoznawać z jaką sprawą klient zwraca się w wiadomości, ale i automatycznie skierować ją do kompetentnej osoby lub działu obsługi.
• Rozumieją całościową treść rozmowy, a nie jedynie słowa kluczowe – boty wspierane algorytmami pamięci asocjacyjnej potrafią odczytać wszystkie niezbędne dane z konwersacji chatowej i dopasować do nich najlepszą ofertę lub udzielić informacji, o jakie prosi klient w rozmowie. Nawet wtedy, gdy klient w korespondencji popełni jakiś błąd, literówki czy użyje synonimów.
• i wiele, wiele innych…

Boty, nie tylko te na najpopularniejszym facebooku, są świetnym rozwiązaniem w komunikacji z klientem. Z powodzeniem mogą one zastąpić człowieka w pierwszym kontakcie z marką, mogą być swoistym sposobem na to, aby przekonać klientów do „subskrypcji” usługi lub zakupu. Obserwując w jakim kierunku zmierza komunikacja, ciężko nie zgodzić się ze słowami Davida Marcusa, człowieka odpowiadającego za rozwój Facebook Messengera, który podczas F8, największej konferencji organizowanej przez Facebook, powiedział, że „obserwujemy początek zupełnie nowej ery – były sieci web, potem mobile i aplikacje, a teraz czas na boty”. W Twoim biznesie także.