Kompletny przewodnik po chatbotach do obsługi klienta w 2025 roku

1. Lepsza technologia

Chatboty kiedyś były do bani. Ale wiesz co? Już nie są.

Zamiast chatbotów opartych na regułach z przeszłości, większość chatbotów to obecnie agenciLLM . Są one zasilane przez najnowsze LLMs, wykorzystujące najnowocześniejszą sztuczną inteligencję do przetwarzania konwersacji i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.

Postępy w zakresie mocy obliczeniowej i algorytmów, a także wzrost dostępności danych doprowadziły do ulepszeń w zakresie rozpoznawania mowy i NLU. Umożliwia to chatbotom AI odpowiadanie na nieskończoną różnorodność pytań klientów.

Nowoczesne chatboty wykraczają daleko poza proste boty FAQ. Mogą one realizować całe kompleksowe przepływy pracy przy użyciu agentowej sztucznej inteligencji. Mogą rozwiązywać problemy IT, resetować hasła i wykorzystywać wiedzę o firmie do angażowania klientów.

2. Większa opłacalność

Nawet 75% zapytań może zostać rozwiązanych przez samego chatbota. Tak długo, jak organizacja wie, ile płaci za każde żądanie obsługi klienta, łatwo jest obliczyć zwrot z inwestycji w chatbota.

Najczęściej firmy, które wdrażają wirtualnego asystenta czatu, oczekują utrzymania liczby pracowników na tym samym poziomie - chatbot służy do skalowania popytu.

‍3. Łatwa konfiguracja

Jeśli korzystasz z oprogramowania do tworzenia chatbotów, możesz zacząć używać swojego chatbota już pierwszego dnia. Zanim chatbots do obsługi klienta stały się powszechne, programiści musieli budować boty od podstaw.

Jednak dzięki szerokiemu rynkowi kreatorów chatbotów, Twój zespół może z łatwością wdrożyć bota, niezależnie od tego, czy jesteś nowicjuszem w kodowaniu, czy masz u boku zespół programistów.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to aspekt sztucznej inteligencji, który koncentruje się na interakcji między komputerami a ludźmi za pomocą języka naturalnego.

Celem NLP jest przetwarzanie ludzkiego języka w sposób, który może zapewnić znaczące zrozumienie i odpowiedzi. 

Jednym ze sposobów, w jaki to robi, jest analiza składniowa - oceni, w jaki sposób język naturalny jest zgodny z regułami gramatycznymi. Jeśli jesteś zaznajomiony z terminologią sztucznej inteligencji, obejmuje to tokenizację, tagowanie części mowy i parsowanie. 

NLP obejmuje również semantykę i pragmatykę: znajomość znaczenia zdania i zamierzonego efektu zdania. Na przykład, zrozumienie semantyki pozwala chatbotowi wiedzieć, że gdy klient mówi "mam problem", oznacza to, że ma problem. 

Pragmatyka pozwala chatbotowi wiedzieć, że klient, który zaczyna zdanie od "myślę, że", nie jest pewien tego, co mówi. Bot będzie wiedział, że klient szuka potwierdzenia i pomocy, a nie tylko stwierdzenia faktu.

Sztuczna inteligencja

Wszyscy znają ten termin, ale co on oznacza? Sztuczna inteligencja AI odnosi się do zdolności maszyny do naśladowania inteligentnych ludzkich zachowań. 

Polega ona na tworzeniu algorytmów i systemów, które mogą wykonywać zadania - takie, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji. Najważniejsze z nich obejmują rozumowanie, uczenie się na podstawie wcześniejszych doświadczeń, podejmowanie decyzji i rozumienie języka. 

Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe (ML) to podzbiór sztucznej inteligencji, który koncentruje się na budowaniu systemów, które mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje przy minimalnej interwencji człowieka. Opiera się na założeniu, że systemy mogą uczyć się na podstawie danych, identyfikować wzorce i podejmować decyzje. 

Istnieje kilka rodzajów ML, w tym:

• Uczenie nadzorowane wykorzystuje oznaczone dane, co oznacza, że dane są już oznaczone poprawną odpowiedzią. Model uczy się przewidywać wynik na podstawie danych wejściowych. 

• Uczenie bez nadzoru oznacza, że dane nie są oznakowane, więc system próbuje nauczyć się wzorców i struktury z samych danych.

• Uczenie ze wzmocnieniem polega na tym, że algorytm uczy się wykonywać zadanie, próbując zmaksymalizować nagrody, które otrzymuje za swoje działania - innymi słowy, uczy się optymalnych działań metodą prób i błędów.

• Pół-nadzorowane uczenie się wykorzystuje zarówno oznakowane, jak i nieoznakowane dane.

• Uczenie głębokie (ang. deep learning) to specjalna forma uczenia maszynowego, która obejmuje głębokie sieci neuronowe z wieloma warstwami. Jest szczególnie skuteczny w przetwarzaniu danych o złożonych wzorcach (obrazy, dźwięk itp.)

Personalizacja

Każdy chatbot wart swojej ceny będzie dostosowany do firmy, którą reprezentuje. 

Bot powinien:

• Integracja z bazami danych w celu zapewnienia dokładnych informacji specyficznych dla firmy.
• Możliwość wdrożenia w wielu kanałach, w tym w głównych kanałach komunikacji firmy z klientami.
• Komunikuj się, używając spójnego tonu, niezależnie od tego, czy jest on informacyjny, przyjazny, swobodny czy profesjonalny.

Integracja i kanały Silne oprogramowanie do tworzenia botów pozwoli użytkownikom zintegrować ich chatbota AI z innymi systemami, takimi jak katalogi sprzedaży, dokumenty polityki kadrowej i inne dane specyficzne dla firmy. Są one ważne, ponieważ większość, jeśli nie wszystkie, rutynowe zadania będą wymagały wyszukiwania informacji o firmie. Możesz zapoznać się z naszym przewodnikiem po integracji chatbota Botpress .

Prywatność i bezpieczeństwoNiektóre chatboty są tworzone do obsługi prywatnych danych klientów. Jeśli twój chatbot AI będzie obsługiwał wrażliwe informacje - takie jak daty urodzin, hasła lub inne dane osobowe - musi być na bieżąco z przepisami dotyczącymi prywatności i bezpieczeństwa. Jeśli nie korzystasz z zewnętrznej platformy, musisz upewnić się, że twój programista chatbota rozumie obowiązujące przepisy. Będą się one różnić w zależności od miejsca na świecie. Konieczne będzie również stworzenie systemów umożliwiających bezpieczne przechowywanie i przesyłanie danych. Gdy chatbot obsługuje poufne informacje, programista musi wdrożyć silne szyfrowanie zarówno do przechowywania, jak i przesyłania danych. Ma to na celu ochronę danych przed nieautoryzowanymi źródłami - gdy są one zaszyfrowane, oznacza to, że nawet jeśli ktoś uzyska dostęp do danych, nie będzie w stanie ich odczytać.

1. dostępność 24/7

W przeciwieństwie do człowieka, chatbot działa 24/7. Podczas gdy wsparcie 24/7 jest wyjątkowo kosztowne w przypadku żywych agentów, jest to automatyczna funkcja chatbots. Bot może udzielać szybkich odpowiedzi i jednocześnie obsługiwać wielu klientów, skracając czas oczekiwania.

Weźmy za przykład jednego z naszych klientów: Extendly dla HighLevel. Zapewniają oni usługi analityczne i wsparcie dla głównego systemu zarządzania relacjami z klientami - a jedną z ich najważniejszych usług jest całodobowe wsparcie techniczne.

Ale ich rynek był ogromny: ponad 10% małych i średnich klientów CRM. Uruchomienie ich najpopularniejszej funkcji pochłaniało ich przychody. 

Firma Extendly for HighLevel wdrożyła chatbota Botpress , aby częściowo zautomatyzować proces wsparcia technicznego. Teraz każde żądanie pomocy technicznej zaczyna się od chatbota, który może samodzielnie rozwiązywać rozmowy. Gdy żądanie jest bardzo specyficzne lub pochodzi od klienta VIP, klienci mogą być obsługiwani przez ludzkie zespoły wsparcia.

Po przejściu na Botpress z wewnętrznego rozwiązania, firma była w stanie przekierować 500% więcej czatów z dala od agentów. Ich bot obsługuje ponad 30% wszystkich zapytań o wsparcie dotyczące ich wysoce technicznego produktu SaaS od początku do końca. 

A dzięki temu, że ich zespoły serwisowe są w stanie obsłużyć najbardziej złożone pytania i ważne konta klientów, nigdy nie mieli lepszych relacji z klientami.

Możliwość oferowania wsparcia 24/7 to ogromna przewaga nad konkurencją. W globalnym krajobrazie firmy muszą być przygotowane do zapewnienia wsparcia przez całą dobę. AI chatbots to łatwe i tanie rozwiązanie zapewniające wsparcie 24/7.

2. Skalowalność

Obsługa klienta chatbots pozwala firmom skalować się na dwa sposoby: pod względem wielkości i między kanałami. 

Istnieje skończona liczba połączeń z działem obsługi klienta, które agenci mogą odebrać w ciągu minuty - i mogą oni prowadzić tylko jedno połączenie na raz. Chatbot AI może obsłużyć dużą liczbę jednoczesnych zapytań dotyczących obsługi klienta. Dla firm, które chcą się skalować, chatbot do obsługi klienta jest niezbędny.

Chatboty mogą również skalować się na różnych platformach znacznie wydajniej niż agenci na żywo. Chatbot może działać jednocześnie na stronie internetowej, WhatsApp i Facebook Messenger . W zależności od preferencji komunikacyjnych klienta, chatbot AI może wchodzić z nim w interakcję za pośrednictwem strony internetowej lub platformy komunikacyjnej.

Procesy obsługi klienta nie są już ograniczone do kanałów z przeszłości - połączeń telefonicznych i stron internetowych. Jeśli chcesz skupić się na doświadczeniu klienta, skalowanie między kanałami jest łatwym sposobem na ulepszenie podróży użytkownika. 

3. Obniżone koszty

Chatbots umożliwiają firmom skalowanie działalności bez zwiększania kosztów wsparcia. Ich opłacalność jest jedną z ich głównych zalet.

Aby mieć taką samą dostępność i jakość usług z ludzkimi agentami, firma musi za to zapłacić:

• Godzinowe koszty pracy
• Wynagrodzenie za nadgodziny lub nienormowany czas pracy
• Szkolenie agentów 
• Koszty zatrudnienia i rotacji pracowników

Dzięki chatbotowi firma może wyeliminować prawie 100% powyższych kosztów. Obsługa klienta chatbots jest często płatna z miesiąca na miesiąc. Ceny różnią się w zależności od oprogramowania chatbota i skali chatbota AI. 

Inną ceną chatbota jest wydatek na sztuczną inteligencję: kiedy wyposażasz chatbota w sztuczną inteligencję, płacisz niewielki koszt za korzystanie z dużych modeli językowych (LLMs), które go zasilają. Na przykład, jeśli masz bota AI, który działa na OpenAI' GPT-4 Turbo, płacisz 10,00 USD USD za każdy milion tokenów (słów lub pod-słów), które są wprowadzane do twojego chatbota.

Większość firm zajmujących się oprogramowaniem chatbotów pobiera dodatkowe opłaty za korzystanie ze sztucznej inteligencji, ale Botpress zapewnia dostęp do LLM bez dodatkowych kosztów. Jeśli korzystasz z GPT Turbo dla swojego chatbota, pobieramy taką samą opłatę w wysokości 10 USD za milion tokenów wejściowych, jaką OpenAI pobiera za korzystanie z ich silnika LLM .

Koszt chatbota jest znacznie bardziej przewidywalny niż w pełni ludzkiej floty. Wszystkie szkolenia są finansowane z góry, a rotacja pracowników jest zerowa. Chatbot pozostaje spójny bez żadnych dodatkowych kosztów.

4. Większa szybkość obsługi

Przypomnij sobie, kiedy ostatnio dzwoniłeś do swojego banku lub agencji rządowej. Oczekiwanie na obsługę klienta jest notorycznie frustrującym i żmudnym procesem. 

Jedną z największych zalet chatbota AI jest jego zdolność do natychmiastowego reagowania. Chatbots w dużej mierze eliminuje czas oczekiwania, zapewniając każdemu użytkownikowi wyjątkową obsługę klienta. 

W większości scenariuszy wsparcia chatbot AI może odpowiedzieć klientowi niemal natychmiast. 

Ludzie nienawidzą czekać. Zaprojektowaliśmy mnóstwo strategii, które sprawiają, że czas oczekiwania wydaje się mijać szybciej, od luster w windach po paski ładowania na stronach internetowych.

Skrócenie czasu oczekiwania zapewnia, że klienci są w pozytywnym stanie umysłu, gdy rozpoczynają zapytanie o wsparcie - w sumie, lepsze doświadczenie klienta.

5. Stała obsługa

Podczas gdy zespoły serwisowe przechodzą proces szkolenia, ludzie są podatni na błędy. W obliczu nietypowego scenariusza łatwo jest zapomnieć o najistotniejszych zasadach.

Kolejna kluczowa różnica: Chatbots nie ma złych dni. Po źle przespanej nocy i rozmowie telefonicznej z klientem, który nie może zlokalizować swojego numeru referencyjnego, łatwo jest przejść od najwyższej jakości obsługi klienta do przeciętnej obsługi klienta. 

Ale chatbots może podążać za informacjami do samego końca i może to robić z wesołą osobowością 24/7. 

Klienci wchodzący w interakcję z chatbotem w celu rozwiązania swoich zapytań będą mieli znacznie bardziej spójne wsparcie niż ci, którzy wchodzą w interakcję z różnorodną kolekcją agentów na żywo. Chatbot do obsługi klienta ze sztuczną inteligencją zapewnia, że zapytania klientów są za każdym razem obsługiwane w spójny sposób.

6. Komunikacja asynchroniczna

Chatbots może obsługiwać komunikację asynchroniczną. Oznacza to, że klientowi znacznie łatwiej jest wykonywać wiele zadań jednocześnie. Jest to wygodniejszy tryb rozwiązywania zapytań niż rozmowa synchroniczna - dopasowuje się do tempa klienta bez poświęcania czasu dla agenta na żywo lub chatbota.

Niektóre zapytania klientów trwają dłużej niż inne. Podczas gdy tradycyjnie myślimy o rozmowie z obsługą klienta jako o dwóch osobach pracujących nad problemem na żywo, rozmowy te mogą trwać długo, jeśli uwzględnimy rozwiązywanie problemów. 

Klient może zadzwonić na linię obsługi klienta firmy produkującej drukarki, gdy odkryje, że bez względu na to, czego spróbuje, drukarka będzie drukować tylko zdjęcia kurczaków. 

Agent na żywo poprosi ich o wypróbowanie serii zadań związanych z rozwiązywaniem problemów: Czy drukarka została wyłączona, odczekano 2 minuty, a następnie włączono ją ponownie? Czy drukarka jest podłączona do właściwej sieci Wi-Fi? Czy otwarto tacę z atramentem w celu sprawdzenia nieprawidłowości? Czy zainstalowano najnowszy sterownik?

Agent na żywo może obsłużyć tylko jedno z tych połączeń naraz - musi poświęcić całą godzinę na rozwiązywanie problemów z jedną drukarką. 

Ale długość interakcji ze wsparciem nie ma znaczenia dla bota. Nie są one zatrzymywane przez pojedyncze zadanie. Jeśli klient chce wyłączyć drukarkę, sprawdzić, co słychać u dziecka na górze, następnie sprawdzić połączenie Wi-Fi, a potem wyjąć pranie z suszarki, chatbot pomocy technicznej nie traci czasu.

7. Samoobsługa klienta

Dzięki chatbots firmy mogą oferować swoim klientom towary, usługi i pomoc bez konieczności kiwnięcia palcem.

W erze cyfrowej samoobsługi, chatbots oferuje klientom doświadczenia niemal nie do odróżnienia od zespołu obsługi klienta, będąc jednocześnie w stanie obsługiwać wiele zapytań klientów jednocześnie.

Młodsze pokolenia jasno określiły swoje preferencje dotyczące opcji samoobsługowych, od samoobsługowych kolejek w sklepie spożywczym po zamawianie dostawy jedzenia za pośrednictwem aplikacji. Przykładowy kontekst klienta obejmuje wiedzę o tym, w jaki sposób klienci wolą kontaktować się z agentami wsparcia. Konwersacyjna sztuczna inteligencja pozwala na obsługę klienta, która odzwierciedla zmieniające się preferencje komunikacyjne.

8. Obsługa wielu języków

Wyobraź sobie koszt zatrudnienia agentów obsługi klienta mówiących w ponad 100 językach. Ale dzięki chatbotowi AI wielojęzyczne wsparcie nie wiąże się z dodatkowymi kosztami (przynajmniej w przypadku platform takich jak Botpress).

AI chatbots oferuje wielojęzyczne wsparcie w sposób, który nie jest możliwy dla przedstawicieli obsługi klienta. Dla firm o zasięgu międzynarodowym, chcących rozszerzyć swoją działalność na cały świat lub na obszarach o zróżnicowanej demografii językowej (takich jak Indie i Stany Zjednoczone), AI chatbots jest koniecznością dla satysfakcjonujących interakcji z obsługą klienta. 

9. Możliwości integracji

W przeciwieństwie do ludzkiego mózgu, stronę chatbots można zintegrować z firmowymi bazami danych i aplikacjami.

Dobrze zaokrąglone oprogramowanie AI zapewni płynną integrację z firmowymi bazami wiedzy. Na przykład użytkownicy Botpress mogą łączyć się z dokumentami, tabelami lub całymi adresami URL.

Jeśli sprzedajesz produkty w sklepie odzieżowym, będziesz chciał połączyć chatbota ze spisem produktów w magazynie. Jeśli sprzedajesz produkt lub usługę, możesz połączyć chatbota z systemem CRM (zarządzania relacjami z klientami).

Podczas gdy ludzki agent musi ręcznie sprawdzać bazy danych w poszukiwaniu odpowiednich informacji, chatbot może automatycznie pobrać je dla klienta. Tak długo, jak baza danych jest aktualizowana, zapewnia natychmiastowe i dokładne informacje.

Integracje oznaczają również, że klienci mogą uzyskać dostęp do pomocy za pośrednictwem różnych kanałów - takich jak Slack, SMS lub Whatsapp. Chatbot oznacza szerszy wachlarz opcji wsparcia dla klientów, zwiększając łatwość dostępu.

10. Automatyczna analiza

Agenci na żywo mają czasami za zadanie rejestrować kluczowe informacje z rozmów z obsługą klienta. Jakiej grupie demograficznej najtrudniej jest nauczyć się produktu? Której usługi dotyczy najwięcej zewnętrznych skarg?

Jeśli korzystasz z wyposażonego oprogramowania chatbot, chatbot AI zapewnia zaawansowaną analitykę interakcji z obsługą klienta. Pozwalają one również na bezpośrednią informację zwrotną od użytkowników, dzięki czemu można zidentyfikować preferencje klientów i ulepszyć wszystkie interakcje z chatbotem za pomocą drobnych poprawek.

‍

Apple

Apple oferuje odwiedzającym swoją stronę internetową to, co najlepsze z obu światów. Ich użytkownicy mogą wpisać dowolne informacje kontekstowe dotyczące ich problemu, a bot zidentyfikuje, które treści najlepiej odpowiadają ich potrzebom.

Chatbot obsługi klienta Apple pozwala również użytkownikom wybrać, czy chcą rozpocząć zapytanie z botem, czy z człowiekiem - i zapewnia informacje zwrotne w czasie rzeczywistym na temat oczekiwanego czasu oczekiwania dla każdego z nich. Ułatwia to wybór ścieżki, która najlepiej odpowiada potrzebom użytkownika.

Optimum

Optimum jest dostawcą Internetu - wiedzieli więc, że nie mogą dostarczyć chatbota zależnego od sieci Wi-Fi. A co, jeśli ktoś chce zapytać, jak skonfigurować swoje wifi?

Ten SMS-owy bot obsługi klienta wykorzystuje NLP do zrozumienia i rozwiązywania problemów użytkowników. Jest dostępny 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, dzięki czemu użytkownicy mogą uzyskać pomoc w dowolnym momencie.

Domino's Pizza

Dom istnieje od 2016 roku, służąc masom jedzącym pizzę. I Dom wie, jak dogadać się ze swoimi odbiorcami. Używa emoji i rozmawia przez Facebook Messenger, podobnie jak nastolatki zamawiające u niego.

Chatbot Domino's może zapamiętywać poprzednie zamówienia, dzięki czemu może jeszcze bardziej usprawnić proces zamawiania. Jeśli klient chce poprosić swoją Alexę lub smartwatch o zamówienie pizzy, Dom może również przyjąć takie zamówienie.

H&M

Chatbot H&M Kik, będący jednym z pierwszych chatbotów pierwszej generacji, który przegrał z nowymi technologiami, był jednym z pierwszych przykładów spersonalizowanego chatbota korporacyjnego do obsługi klienta.

Bot Kik zapewniał porady dotyczące stylizacji, wykorzystując spersonalizowane informacje zwrotne. Swoje sugestie przekazywał klientom za pośrednictwem zdjęć produktów H&M z ich katalogu.

Ten tani bot był bezpłatną usługą dla klientów sklepu, uzupełniającą ich główne źródło przychodów (tj. sprzedaż ubrań).

‍

Agenci AI

Agent AI to autonomiczny system, który przetwarza informacje, podejmuje decyzje i działania, aby osiągnąć cel.

W przeciwieństwie do chatbotów AI, które reagują na polecenia użytkownika, agentowa sztuczna inteligencja odnosi się do oprogramowania zdolnego do autonomicznego podejmowania decyzji. Jest ona często wykorzystywana do automatyzacji złożonych przepływów pracy, takich jak obsługa klienta, analiza danych lub pomoc w kodowaniu.

Oznacza to, że agenci AI mogą wyeliminować potrzebę ludzkiego zaangażowania w niektóre zadania lub wspierać pracowników w ich codziennych zadaniach.

Chatboty AI

Większość działów obsługi klienta chatbots jest obecnie oparta na sztucznej inteligencji. Wykorzystują one uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego, aby elastycznie odpowiadać na pytania klientów. 

Dzięki sztucznej inteligencji mogą one obsługiwać złożone interakcje, dostosowywać się i uczyć w czasie oraz zapewniać klientom spersonalizowaną obsługę. Jeśli ostatnio wchodziłeś w interakcję z chatbotem, prawie na pewno był to chatbot AI.

Te chatbots mogą angażować się w ludzkie rozmowy, łączyć się z bazami wiedzy (takimi jak produkty firmy lub przepisy) i obsługiwać interakcje z klientami w pomocny sposób.

Chatboty oparte na regułach

Kiedy myślimy o prostych (i frustrujących) chatbotach z przeszłości, zwykle wyobrażamy sobie chatbota opartego na regułach. 

Chatbot oparty na regułach działa w oparciu o predefiniowany zestaw reguł. Mogą odpowiadać tylko na konkretne pytania, które zostały zaprojektowane do zrozumienia. Postępują zgodnie z prostą logiką opartą na programowaniu "jeśli-to".

Ich zakres jest bardzo ograniczony - mogą obsługiwać podstawowe zapytania, ale nie mogą sensownie odpowiadać na pytania spoza ich predefiniowanej bazy wiedzy. Ich odpowiedzi są zawsze przewidywalne, ponieważ są zaprogramowane do udzielania konkretnych, niezmiennych odpowiedzi. 

Co najważniejsze, oparte na regułach chatbots nie uczą się na podstawie poprzednich interakcji. Bez ręcznych aktualizacji nie mogą poprawić swojej zdolności do rozumienia pytań lub obsługi skarg klientów.

Jeśli chcesz chatbota, który działa podobnie do strony FAQ, najlepszym rozwiązaniem będzie chatbot oparty na regułach. Tego rodzaju boty nie są w stanie zrozumieć kontekstu klienta ani zapewnić wysokiej jakości interakcji z klientem.

Człowiek w pętli

Jest to zdolność bota do eskalowania zapytań do ludzkiego agenta obsługi klienta w przypadku, gdy jest on w stanie odpowiedzieć samodzielnie. Funkcjonalność ta jest nie tylko przydatna sama w sobie, ale także pozwala projektantom chatbotów zminimalizować frustrację klientów spowodowaną nieefektywnym botem. 

Zespoły obsługi klienta mogą polegać na botach w rozwiązywaniu najczęstszych zapytań, podczas gdy same zajmują się bardziej złożonymi. Dzięki implementacji uczenia się, bot może wyciągnąć wnioski z zapytania, którego nie był w stanie spełnić, aby lepiej ocenić to samo pytanie w przyszłości. Obsługa klienta oparta na sztucznej inteligencji chatbots ma zwykle pewne możliwości człowieka w pętli. Oznacza to, że zespoły obsługi klienta mają dostęp do zaplecza, gdzie mogą odpowiadać na eskalowane zapytania.

Nauka

Uczenie maszynowe to część sztucznej inteligencji opracowana, aby pomóc aplikacjom przetwarzać informacje w znaczący sposób. Dzięki tej kompetencji AI chatbots może uczyć się na podstawie interakcji z klientami i poprawiać wydajność obsługi klienta bez udziału człowieka.

Niestandardowe przepływy konwersacji

Często zdarza się, że klient nie dostarczy chatbotowi wystarczającej ilości informacji, aby mógł on odpowiedzieć na zapytanie. Gdy tak się stanie, bot może użyć niestandardowego przepływu konwersacji, aby poprosić o informacje potrzebne do dostarczenia rozwiązania.

Integracja

Podczas przetwarzania zapytania AI chatbots może wysyłać lub odbierać informacje do i z wielu systemów wewnętrznych lub zewnętrznych. Chatbots może zapewnić użytkownikom przyjazny interfejs do wielu systemów.

Bezproblemowa integracja jest kluczowym punktem sprzedaży platform oprogramowania chatbot. Gdy chatbot może pobierać informacje z bazy danych, może lepiej obsługiwać żądania klientów.

Kontekst

Informacje takie jak dane użytkownika, urządzenie, poprzednia komunikacja i dane pochodzące z innych systemów mogą zapewnić botowi kontekst potrzebny do podejmowania lepszych decyzji. Projektanci botów mogą wykorzystać te dane do ręcznego projektowania przebiegu konwersacji. Podobnie sztuczna inteligencja może nauczyć się, co robić lub mówić w odpowiednim kontekście.

Działania

Chatbot jest w stanie podejmować działania w oparciu o prowadzoną rozmowę. Jest w stanie tworzyć cyfrowe widżety, grafikę na ekranie lub podobne interakcje. W tym celu może komunikować się z systemami wewnętrznymi lub zewnętrznymi. 

Najlepsza obsługa klienta AI chatbots będzie miała niektóre z wyżej wymienionych funkcji. Działają one w wąskich domenach tematycznych, w których mają bardzo wysokie prawdopodobieństwo udzielenia użytecznej odpowiedzi na każde zapytanie klienta. W ten sposób są w stanie zaoferować najlepszą obsługę klienta.

Sztuczna inteligencja staje się coraz lepsza

W miarę jak firmy takie jak OpenAI, Microsoft i Google kontynuują swój wyścig do pułapu sztucznej inteligencji, technologia stojąca za chatbotami staje się coraz lepsza z każdym miesiącem. W miarę jak duże modele językowe (LLMs) dodają więcej funkcji, multimodalności i szybkości, możliwości botów wsparcia rozszerzają się. 

Za kilka lat spojrzymy wstecz na dzisiejszą stronę chatbots w taki sam sposób, w jaki patrzymy na opartą na zasadach stronę chatbots z lat 90. i 2000.

Więcej rzeczywistych zastosowań

W miarę jak chatboty stają się status quo, będziemy świadkami ekspansji studiów przypadków. Korzystanie z chatbotów w handlu elektronicznym jest normą, ale wiele branż nie przyjęło jeszcze w pełni chatbotów do obsługi klienta. 

W miarę jak coraz więcej firm będzie korzystać ze sztucznej inteligencji w obsłudze klienta chatbots, będziemy widzieć więcej unikalnych i dynamicznych przykładów tego, jak mogą one zwiększyć zadowolenie klientów. Więcej technologii chatbotów AI będzie wykorzystywanych do automatyzacji rutynowych zadań, więcej aplikacji do przesyłania wiadomości będzie wyposażonych w wirtualnego asystenta, a strona chatbots do obsługi klienta będzie wszechobecna. 

Większa popularność i akceptacja

Dziesięć lat temu strona chatbots cieszyła się złą sławą - i to nie bez powodu.

Ale w miarę jak boty stają się coraz lepsze, stają się coraz bardziej akceptowane przez ogół społeczeństwa. Teraz firmy wiedzą, że chatbot do obsługi klienta w rzeczywistości poprawia doświadczenie klienta, zamiast je zmniejszać. Mogą one wydajniej wykonywać rutynowe zadania, wspierać klientów w wielu kanałach i bezpiecznie przetwarzać dane klientów.

W przyszłych modelach usług chatbots dla obsługi klienta nie będzie opcjonalny. Będą one oczekiwane.

Jaki jest najlepszy chatbot do obsługi klienta?

Najlepszy chatbot do obsługi klienta będzie różnił się w zależności od potrzeb, modelu biznesowego i możliwości dewelopera.

Możliwości chatbota zależą od jego złożoności. Chatbot zaprojektowany w celu dostarczania informacji może być w stanie uzyskać dostęp tylko do wcześniej nagranych danych podczas rozwiązywania zapytań klientów. Z kolei chatbot o większych możliwościach może odczytywać ogromne ilości danych i wykorzystywać techniki NLP do oferowania płynnych i wyczerpujących odpowiedzi. 

Projekt chatbota jest tak samo ważny, jak platforma technologiczna użyta do jego zaprojektowania. Zwięzły, intuicyjny i dobrze zaprojektowany chatbot będzie działał znacznie lepiej niż skomplikowany chatbot, który został źle zaprojektowany. Ponieważ chatbot będzie odpowiedzialny za obsługę większości interakcji z klientami, ważne jest, aby był jak najbardziej dopracowany.

Jak wybrać chatbota do obsługi klienta?

Powinieneś wybrać chatbota do obsługi klienta opartego na sztucznej inteligencji w oparciu o swoje potrzeby i możliwości. Dostępne opcje obejmują zarówno kreator chatbotów bez kodu, jak i tworzenie własnych od podstaw. 

Firmy rozważające wdrożenie chatbota muszą ocenić jego wpływ na gospodarkę. Muszą również rozważyć, czy i w jaki sposób chatbot zintegruje się z ich istniejącymi systemami i procesami. 

‍