- Ang matagumpay na mga proyekto sa chatbot ay nagsisimula sa pamamagitan ng direktang paghahanay sa layunin ng bot sa malinaw na mga layunin sa negosyo at mga madiskarteng resulta sa halip na ilunsad ang AI para sa sarili nitong kapakanan.
- Sinusuri ng pagtatasa ng kahandaan ng AI ang mga gaps sa diskarte, imprastraktura, data, pamamahala, talento, at kultura upang matiyak na handa ang organisasyon para sa pag-deploy at patuloy na pag-aampon ng AI.
- Ang pagbuo ng isang chatbot team ay nangangahulugan ng pagtatalaga ng mga pangunahing tungkulin—kabilang ang mga executive sponsor, project manager, developer, at mga espesyalista—upang masakop ang lahat mula sa teknikal na build-out hanggang sa pagsunod at paggamit ng user.
- Ang pagsukat sa tagumpay ng chatbot ay nakasalalay sa pagtukoy ng mga partikular na KPI na nauugnay sa halaga ng negosyo, pagpapatibay ng diskarte sa paglulunsad ng crawl-walk-run, at pag-commit sa mga regular na update batay sa totoong data at feedback ng user.
Naghahanap ka bang mag-deploy ng chatbot?
Swerte ka.
Nakatulong kami sa mga kumpanyang mag-deploy ng mahigit 750,000 AI agent (oo, totoo).
Kaya medyo pamilyar kami sa kung ano ang gumagawa para sa isang matagumpay na proyekto sa pagpapatupad ng chatbot.
Ang paggamit ng isang enterprise chatbot ay isang mainit na paksa - at para sa magandang dahilan. Ang Chatbots ay ang pinakamabilis na lumalagong channel ng komunikasyon para sa mga brand.
Tulad ng sinabi ni Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer sa Accenture, "Ang larangan ng paglalaro ay nakahanda na maging mas mapagkumpitensya, at ang mga negosyong hindi nag-deploy ng AI at data upang tulungan silang magbago sa lahat ng kanilang ginagawa ay magiging dehado."
Sa madaling salita, kung hindi mo aktibong pinapagana ang AI, mahuhuli ka.
Pero mahirap. Ang mga kumpanya ay gumagawa ng maraming pagkakamali sa pag-deploy ng chatbot . Sa katotohanan, ito ay isang kumplikadong proyekto ng software na kailangan ng iyong koponan na mamuhunan nang maayos.
Hayaang gabayan kita sa mga hakbang na ginagamit ng aming Customer Success team para sa aming mga enterprise chatbot client.
1. Suriin ang madiskarteng pagkakahanay sa proyekto ng AI
Ang iyong unang hakbang ay dapat palaging pagmamapa kung paano aayon ang isang chatbot sa mga kasalukuyang layunin ng diskarte ng iyong kumpanya.
Marami kaming nakikitang pagkakamaling ito: "Kailangan namin ng chatbot dahil mayroon kaming AI sa aming roadmap."
Ang pagnanais ng AI para sa kapakanan nito ay hindi nagse-set up sa iyo para sa tagumpay. Mainam na magsimula doon – ngunit alamin ang punto nito.
Sa kabutihang palad, hangga't mayroon kang mga madiskarteng layunin, hindi ito mahirap gawin.
Tukuyin ang mga madiskarteng layunin
Maaari kang magsimula sa pamamagitan ng paglilista ng mga madiskarteng layunin ng iyong kumpanya (kung wala kang umiiral na dokumento).
Ang mga layunin ay maaaring magmukhang:
- Tumaas na kahusayan at pagiging produktibo
- Mas mahusay na karanasan sa customer
- Pagbawas ng gastos
- Pinahusay na pagsunod sa regulasyon
- Pinahusay na paggawa ng desisyon
Pagtatasa ng kontribusyon ng AI sa mga madiskarteng layunin
Kapag napagkasunduan na ng mga kailangang sumang-ayon ang mga layunin ng kumpanya, maaari kang magsagawa ng maikling pag-audit para malaman kung paano makakaapekto ang iyong pamumuhunan sa AI sa mga layuning iyon .
Madalas itong ginagawa ng aming Customer Success team. Parang, buong araw, araw-araw.
Hinati-hati nila ang alignment audit na ito sa 6 na tanong para ihanay ng iyong team.
1) Pagkilala sa problema
Itanong : Ano ang mga partikular na problema o pagkakataon na tutugunan ng AI?
Halimbawa, nag-audit kami ng isang Global 2000 tech na kumpanya na nakakaranas ng makabuluhang pagbaba ng produktibo taon-taon.
Natukoy nila ang limang pangunahing bahagi na nagpapababa ng produktibidad: karanasan at pakikipag-ugnayan ng empleyado, suporta sa panloob na tech, pamamahala ng kaalaman sa buong mundo, at onboarding ng customer.
Sa pamamagitan ng tamang pagkilala sa problema, nagawa nilang labanan ang pagbabawas ng produktibidad sa pamamagitan ng pag-automate ng pagpapakalat ng impormasyon at paghahatid ng serbisyo sa mga prosesong ito.
2) Epekto sa Pananalapi
Itanong : Ano ang mga pinansiyal na implikasyon ng AI adoption? Paano susukatin ang ROI?
Ang pagsukat ng mga gastos laban sa pagtitipid at kahusayan ay nagbibigay ng malinaw na pagsusuri sa epekto sa pananalapi.
Halimbawa, nakakita kami ng isang kumpanya ng logistik na nag-proyekto ng ROI ng pagpapatupad ng pag-optimize ng ruta na hinihimok ng AI upang maghanda para sa kanilang paunang pagtatanghal sa pamamahala.
(Nalaman nila na ang paunang puhunan ay nabawi ng 20% na pagbawas sa mga gastos sa gasolina sa loob ng unang taon.)
3) Pamamahala ng Panganib
Itanong : Ano ang mga potensyal na panganib at paano ito mapapagaan?
Halimbawa? Tinukoy ng isang healthcare provider ang privacy ng data bilang isang malaking panganib sa kanilang plano sa pagpapatupad ng AI. Bumuo sila ng matatag na mga protocol sa pag-encrypt at mga programa sa pagsasanay ng kawani upang mabawasan ang mga panganib na ito, na tinitiyak na mananatiling ligtas ang data ng pasyente.
4) Kakayahang Implementasyon
Itanong : Ano ang timeline para sa AI deployment? Anong mga mapagkukunan ang kinakailangan?
Halimbawa, nalaman ng isa sa aming mga kliyente na ang isang unti-unting pagpapatupad sa loob ng 18 buwan, na may umuulit na pagsubok at pagsasaayos, ay mahalaga para sa tagumpay ng kanilang chatbot ng serbisyo sa customer na hinimok ng AI.
5) Kultural at Organisasyon na Pagkaangkop
Itanong : Paano makakaapekto ang AI sa kultura ng organisasyon at mga tungkulin ng empleyado?
Kumuha ng kumpanya ng sasakyan na nagpatupad ng AI para sa predictive na pagpapanatili.
Nagsagawa sila ng malawak na pagsasanay at mga workshop upang matiyak na komportable ang mga empleyado sa bagong teknolohiya, na humahantong sa mas maayos na paglipat at mas mataas na pakikipag-ugnayan ng empleyado.
6) Kahandaan sa Teknolohiya at Data
Itanong : Handa na ba ang kasalukuyang imprastraktura ng teknolohiya at data para sa pagpapatupad ng AI?
Nalaman ng isang telecommunications firm na ang umiiral na data nito ay siled at hindi pare-pareho.
Nagsagawa sila ng komprehensibong proseso ng paglilinis at pagsasama ng data bago ang pag-deploy ng AI, na tinitiyak na ang mga modelo ng AI ay may access sa maaasahan at komprehensibong mga set ng data.
2. Magsagawa ng pagtatasa sa pagiging handa ng AI
Gusto ng iyong kumpanya ng AI - ngunit handa ka ba para dito?
Ang pagtatasa sa pagiging handa ng AI ay makakatulong sa iyong koponan na matukoy kung saan mo kailangang pagbutihin bago mamuhunan sa AI.
Nakikita namin ang isang tonelada ng mga kumpanya na nagsisimulang gumastos ng pera bago sila talagang handa na gawin ang anuman.
Kaya itakda ang iyong sarili para sa tagumpay sa isang pormal na pagtatasa.
1) Diskarte
Bago simulan ang iyong paglalakbay sa AI, mahalagang magkaroon ng malinaw at magkakaugnay na diskarte na naaayon sa iyong pangkalahatang mga layunin sa negosyo.
Kabilang dito ang pagtukoy sa mga partikular na problemang nilalayon mong lutasin gamit ang AI , pagtukoy sa mga posibleng kaso ng paggamit, at pag-unawa sa inaasahang epekto sa iyong negosyo.
Ang isang mahusay na tinukoy na diskarte ay dapat magbalangkas ng pangmatagalang pananaw para sa pagsasama ng AI, kabilang ang roadmap para sa pag-scale ng mga inisyatiba ng AI sa buong organisasyon (maaari kitang tulungan sa ibaba).
Tiyakin na mayroong malakas na paninindigan sa pamumuno at isang madiskarteng pagkakahanay ng mga proyekto ng AI na may mga layunin sa negosyo.
Mga tanong sa pagtatasa ng agwat ng diskarte:
- Sino ang nagmamay-ari ng diskarte sa AI ng kumpanya?
- Naaayon ba ang inisyatiba ng AI sa mga madiskarteng layunin?
- Mayroon bang roadmap para sa pag-scale ng AI sa buong organisasyon?
2) Imprastraktura
Kasama sa isang matatag at nasusukat na imprastraktura ang teknolohikal na pundasyon na kinakailangan para sa pagbuo, pag-deploy, at patuloy na pagpapanatili ng AI.
Dapat suportahan ng imprastraktura ang mga kinakailangang tool at platform para sa pagbuo, pagsubok, at pag-deploy ng AI model. Maaaring kasama sa mga pangunahing bahagi ang computing power, storage, at mga kakayahan sa network.
Ang pamumuhunan sa tamang imprastraktura ay tumitiyak na kakayanin ng iyong organisasyon ang computational demands ng AI at scale operations kung kinakailangan.
Mga tanong sa pagsusuri ng agwat sa imprastraktura:
- Ang organisasyon ba ay may sapat, nakalaang mga mapagkukunan ng GPU na magagamit?
- Available ba ang mga ito at isinama para sa pagproseso ng mga workload ng AI?
3) Data
Ang pagtatasa sa pagiging handa ng iyong data ay nangangahulugan ng pagsisiyasat sa availability, kalidad, at accessibility ng data na kinakailangan para sa pagsasanay at pag-deploy ng mga modelo ng AI.
Kabilang dito ang mga kasanayan sa pamamahala ng data at mga patakaran sa pamamahala ng data, hindi lamang para sa paunang pag-deploy, ngunit para sa pagpapanatili sa paglipas ng panahon.
Kasama rin dito ang anumang Mga Knowledge Base na isi-sync sa iyong AI solution. Ang prinsipyo ng ' garbage in, garbage out ' ay mapipigilan ng mataas na kalidad na mga input ng data sa iyong mga ahente ng AI.
Mga tanong sa pagsusuri ng data gap:
- Mayroon bang sapat na data upang sanayin at i-deploy ang mga ahente ng AI?
- Ang data ba ay magagamit at naa-access?
- Napapanahon ba ang mga kasanayan sa pamamahala ng data?
- Napapanahon ba ang mga patakaran sa pamamahala ng data?
- Mayroon bang plano na panatilihing napapanahon ang Mga Knowledge Base na gagamitin ng mga ahente ng AI?
4) Pamamahala
Ang epektibong pamamahala ay mahalaga upang pamahalaan ang etikal, legal, at pagpapatakbo na mga aspeto ng AI deployment. Ang matatag na pamamahala ay nakakatulong na mabawasan ang mga panganib, nagpapatibay ng tiwala sa mga sistema ng AI, at nagpo-promote ng napapanatiling AI adoption.
Kasama sa hakbang na ito ang pagtatatag ng mga patakaran at balangkas upang matiyak ang responsableng paggamit ng AI, privacy ng data, at pagsunod sa mga nauugnay na regulasyon.
Ang mga istruktura ng pamamahala ay dapat magsama ng malinaw na mga alituntunin sa paggamit ng data, transparency ng modelo, at pananagutan.
Bukod pa rito, dapat mag-set up ang iyong team ng mga mekanismo para sa pagsubaybay at pagsusuri sa performance ng AI para matiyak na naaayon ito sa mga layunin ng organisasyon at mga pamantayang etikal.
Mga tanong sa pagsusuri ng agwat ng pamamahala:
- Sino ang nagmamay-ari ng aling mga aspeto ng proyekto?
- Mayroon bang mga patakaran at balangkas para sa paggamit ng AI at privacy ng data?
- Mayroon bang matibay na paninindigan sa pamumuno sa pagpapasulong ng mga inisyatiba ng AI?
5) Talento
Ang iyong organisasyon ba ay may mga kinakailangang kasanayan at kadalubhasaan upang makumpleto at mapanatili ang isang inisyatiba ng AI?
Maaaring kabilang dito ang pagtukoy ng mga kakulangan sa kasanayan, pati na rin ang pagsasanay o pagkuha kung kinakailangan.
Kung hindi, isaalang-alang ang pagkuha ng isang kasosyo upang bumuo para sa iyo. Magsasalita pa ako nang kaunti tungkol sa opsyong ito sa ibaba.
Mga tanong sa pagtatasa ng talent gap:
- Anong mga kasanayan - sa parehong pag-unlad at pag-deploy ng negosyo - ang kailangan para sa inisyatiba ng AI?
- Ang mga kasanayang iyon ba ay nasa kasalukuyang mga empleyado? Maaari bang sanayin ang mga kasalukuyang empleyado sa pamamagitan ng mga panlabas na mapagkukunan tungkol sa pagbuo at pag-deploy ng AI?
- Kung hindi, ang pag-hire ng in-house o pakikipagtulungan sa isang partner na organisasyon ay pinakaangkop sa pananaw at pangangailangan ng kumpanya?
6) Kultura
Habang ang solusyon sa AI ay kadalasang nakatuon sa teknolohiya, ang bahagi ng tao ay kasinghalaga rin.
Hindi lahat ng organisasyon o empleyado ay bukas sa AI adoption, na makakasama sa ROI ng iyong solusyon.
Suriin ang iyong kultura ng organisasyon upang matiyak na mayroong pagpayag na gamitin at umangkop sa mga teknolohiya ng AI. Kabilang dito ang pagtatasa ng suporta sa pamumuno, pagiging bukas ng empleyado sa pagbabago, at pag-align sa innovation na hinimok ng AI.
Maraming empleyado o departamento ang kadalasang nakakaramdam ng banta ng AI. Dahil sa halaga ng pag-hire at kasalukuyang mga kakulangan sa paggawa, madaling linawin ng mga organisasyon na gagamitin ang AI upang mapahusay ang output, sa halip na palitan ang mga empleyado.
Mga tanong sa pagtatasa ng agwat sa kultura
- Handa ba ang kultura ng organisasyon na sumandal sa pagpapatibay ng AI?
- Lahat ba ng pangunahing tungkulin sa pamumuno ay handang tanggapin ang pag-ampon ng AI?
- Kung may pag-aalinlangan, bakit? May basehan ba ang mga alalahaning ito?
- Paano gagawing positibo ng organisasyon ang AI para sa kanilang mga empleyado at maayos itong maiparating sa kanila?
3. Bumuo ng isang chatbot team
Sino ang gagawa sa iyong proyekto sa chatbot???
Maaaring ito ay halata, ngunit ito ay isang patuloy na isyu para sa isang tonelada ng aming mga kliyente.
Ang pinakamahusay na paraan ay ang magtalaga ng responsibilidad (tulad ng anumang iba pang proyekto). At dahil kumplikado at matagal na ang isang proyekto sa chatbot, malamang na kakailanganin mong hatiin ito sa maraming tungkulin .
Kung nagtatayo ka ng isang ahente ng AI para sa iyong maliit na negosyo na may 1 empleyado - ito ay chill, gawin ang lahat ng iyong makakaya.
Kung mayroon kang mga mapagkukunan, narito ang ilang mga tip sa paghihiwalay nito.
Mga Pangunahing Tungkulin
Mayroong 3 pangunahing tungkulin sa isang proyekto sa chatbot: isang Executive Stakeholder, isang Project Manager, at isang Developer.
Depende sa saklaw ng iyong proyekto, maaaring mayroon kang 1 tao na kukuha ng lahat ng 3 tungkulin (best of luck), o maaaring mayroon kang isang buong team ng mga developer na gumagawa sa iyong solusyon.
Itinatakda ng Executive Stakeholder ang estratehikong pundasyon at tinitiyak na ang proyekto ay may kinakailangang suporta upang magtagumpay. Maaari silang makakuha ng pagpopondo, magtatag ng mga sukatan ng pagganap, at kampeon sa pagbili ng organisasyon.
Ang Project Manager ang nagtutulak sa proyekto sa araw-araw. Pinamamahalaan nila ang lifecycle ng proyekto, nagtatakda ng mga timeline, nakikilala ang mga panganib, namamahala sa saklaw, at nag-coordinate ng mga cross-functional na komunikasyon.
At ang Developer , huli ngunit hindi bababa sa, ay responsable para sa pagbuo ng solusyon. Inaasikaso nila ang lahat ng teknikal: pagpapatupad ng lohika ng negosyo, pagsasama sa mga umiiral nang system, at pag-optimize ng pagganap.
Kahit na ikaw ay isang 2-taong koponan, malinaw na ilatag kung aling mga responsibilidad ang dapat kanino.
At kung mas kumplikado ang iyong proyekto, may ilang iba pang mga tungkulin na dapat isaalang-alang na italaga.
Karagdagang Tungkulin
Paano naman ang mga balangkas ng regulasyon? Paano ang paglilingkod sa iyong mga pasyente nang may wastong paraan sa tabi ng kama? Paano ang pagkuha ng iyong mga user na aktwal na gamitin ang bot?
Oo, marami pang iba sa isang AI deployment kaysa sa maiisip mo sa una.
Muli, mas nauugnay ito kapag mas malaki ang iyong proyekto (o kung gumagawa ka ng seryosong bagay tulad ng chatbot sa pananalapi o bot ng pangangalagang pangkalusugan ).
Maaari silang kunin ng isang indibidwal, italaga sa isa sa mga Pangunahing Tungkulin, o gawin ng maraming indibidwal.
- Quality Assurance: Magbigay ng karanasan sa organisasyon upang matiyak na ang chatbot ay naaayon sa mga pamantayan ng industriya
- Designer ng Pag-uusap: Gumawa ng malinaw, nakakaengganyo na dialogue
- Data Analyst: Isalin ang mga kinakailangan at resulta ng chatbot sa pagsukat ng ROI
- Espesyalista sa Cybersecurity: Tiyaking wastong mga kasanayan sa proteksyon ng data
- Opisyal sa Pagsunod: Sumunod sa mga naaangkop na batas at regulasyon
- Marketing Specialist: Makipag-ugnayan sa presensya at layunin ng chatbot sa mga user
- Mga Administrator ng Website at System: Panatilihin ang mga server at container
4. Pumili ng solusyon sa chatbot
Maaaring napili mo na ang iyong tech solution.
Ngunit kung nasa exploratory phase pa rin ang iyong team, may 3 uri ng mga tool sa chatbot na dapat mong isaalang-alang.
Ang saklaw at kakayahan ng iyong AI project ay mag-iiba-iba depende sa kung alin sa tatlo ang pipiliin mo.
DIY o open source
Ang isang pagpipilian sa DIY ay kasangkot sa pagsasaliksik, pagdidisenyo, pag-prototyping, pagbuo, pagsubok, pag-configure, pag-deploy, pagho-host, pagpapanatili, pagsuporta at pagpapaunlad ng isang solusyon.
Magagawa ito mula sa simula, ngunit karamihan sa mga developer ay gagamit ng iba't ibang open-source na materyales upang bumuo ng isang ahente mula sa simula.
Nag-aalok ang opsyong ito ng maximum na kontrol at pagpapasadya, na nagbibigay-daan para sa mga iniangkop na solusyon na eksaktong akma sa mga partikular na pangangailangan ng negosyo.
Gayunpaman, ang diskarte na ito ay nangangailangan ng malaking mapagkukunan ng pag-unlad , teknikal na kadalubhasaan, at mga pagsisikap sa pagpapanatili.
Napapalawak na platform
Ang mga platform ay nakaupo sa intersection sa pagitan ng isang saradong solusyon at isang solusyon sa DIY.
Ang mga platform ng chatbot na ito ay karaniwang nag-aalok ng gabay at kadalubhasaan ng CSM, pagho-host, infosec, suporta sa pag-unlad, at mga paunang ginawang pagsasama upang i-streamline ang disenyo at pagsasaayos ng mga solusyon.
Ang mga napapalawak na platform ay nagbibigay ng gitnang bahagi ng paggana na tulad ng router, mga layer na lubos na nako-configure, at mga kakayahan sa pagsasama . Pinapadali nila ang mas mabilis na pag-deploy at flexibility, kahit na nangangailangan pa rin sila ng ilang teknikal na kasanayan para sa pagsasaayos at pag-customize.
Ang mga platform na ito ay maaaring mag-alok ng balanse sa pagitan ng pagpapasadya at kadalian ng paggamit . Maaari silang mapalawak nang mas walang putol sa mga departamento o proseso ng negosyo kaysa sa iba pang mga opsyon.
Saradong pagmamay-ari na solusyon
Maraming saradong solusyon ang vertical-specific (ibig sabihin, isang customer service chatbot company, o isang social media chatbot platform), o nag-aalok ng cut-and-paste na solusyon (ibig sabihin, generic na chatbot).
Kung natutugunan nila ang mga pangunahing kinakailangan, walang putol na kumonekta sa mga umiiral nang system, at ang roadmap ng vendor ay naaayon sa mga ambisyon ng organisasyon, ang mga ito ay maaaring maging lubhang epektibo sa pag-deploy at pagpapanatili.
Gayunpaman, habang ang mga closed proprietary na solusyon ay mas mabilis na ipatupad, ang mga ito ay may kasamang tradeoff ng limitadong pagpapalawig, limitadong mga kaso ng paggamit, potensyal na vendor lock-in, mas kaunting kakayahang umangkop sa mga natatanging kinakailangan sa negosyo, at isang limitadong kakayahang isama sa iba pang mga system.
5. Pumili ng mga kasosyo sa chatbot (opsyonal)
Hindi lahat ng kumpanya ay naka-set up upang bumuo ng mga chatbot sa loob ng bahay. Marahil ikaw ay isang koponan ng 5 na walang bandwidth, o marahil ay gusto mo ng isang kumplikadong ahente ng AI na lampas sa kakayahan ng iyong koponan.
Anuman ang dahilan, may ilang mga benepisyo ng paggamit ng isang panlabas na kasosyo:
- Hindi mo kailangang bumili ng software sa iyong sarili
- Ang mga timeline ay pinabilis
- Mayroon na silang karanasan at kadalubhasaan
- Maaari silang maging matipid kung wala kang in-house na kadalubhasaan
Mayroon kaming napakahusay na listahan ng mga kasosyo at freelancer ng AI – ngunit anuman ang solusyon na iyong gamitin, tiyaking makakahanap ka ng kasosyong organisasyon na bihasa sa partikular na solusyon na iyon (at mas mabuti, sa iyong partikular na kaso ng paggamit o industriya).
Ang Susi sa Matatag na Pagtutulungan
Malakas itong mga SLA. yun lang.
Dapat tukuyin ng mga SLA (Service Level Agreement) ang mga malinaw na maihahatid, kabilang ang mga milestone, timeline, at sukatan ng tagumpay.
Dapat mo ring tukuyin ang mga kinakailangan para sa uptime, mga oras ng pagtugon, at paglutas ng isyu.
At panghuli, dapat may exit strategy ka. Paano mapapamahalaan ang paglilipat ng kaalaman, intelektwal na ari-arian, at pag-access sa system pagkatapos ng partnership? Sino ang mananagot sa pagpapanatili? Ang lahat ng ito ay dapat na naka-sign in nang maaga.
6. I-map out ang plano ng pagpapatupad
Kapag kami ay nagde-deploy ng AI chatbots, kami ay malaking tagahanga ng paraan ng Crawl-Walk-Run.
Ginagamit namin ito sa aming mga kliyente, ginagamit namin ito sa loob – ito ang aming North Star para sa diskarte sa pagpapatupad.
Hatiin natin ang bawat hakbang.
Phase 1: Pag-crawl
Layunin : Magtatag ng pundasyon ng proyekto at matugunan ang mga agarang pangangailangan sa negosyo.
Magsimula sa mga direktang solusyon sa AI upang harapin ang mga pangunahing gawain na may mataas na epekto. Halimbawa, maaaring i-deploy ang isang chatbot upang pangasiwaan ang mga madalas itanong (FAQ) at magbigay ng pangunahing suporta sa customer.
Ang punto ng yugtong ito ay upang mangolekta ng data . Ano ang tinatanong ng mga gumagamit? Anong mga aksyon ang makatutulong upang maisakatuparan nito?
Ang pangalan ng laro dito ay mabilis na panalo . Ipakita ang halaga.
(At siguraduhing i-pilot ang iyong solusyon sa isang bahagi ng mga user at mangolekta ng data bago ito ilunsad sa lahat ng mga user.)
Phase 2: Maglakad
Layunin : Paunti-unting pahusayin ang mga kakayahan ng AI batay sa nakolektang data.
Gamitin na ngayon ang iyong data mula sa Phase 1. Pinuhin at palawakin ang mga kakayahan ng iyong chatbot.
Bumuo ng mas sopistikadong mga daloy ng trabaho, putulin ang anumang taba sa pakikipag-usap na nagpapababa sa iyong mga user. Panatilihin ang pag-ulit upang mapabuti ang katumpakan at pagganap.
Phase 3: Tumakbo
Layunin : Ganap na isama ang AI sa mga operasyon ng iyong kumpanya – at sukat.
Malalaman mo kapag nasa huling milya ka na kapag ang AI ay malalim na na-embed sa tela ng pagpapatakbo ng iyong kumpanya.
Siyempre, hindi kailanman tapos ang isang proyekto sa chatbot. Tulad ng anumang software, ito ay isang pangmatagalang pamumuhunan na nagiging mas mahusay at mas mahusay kapag mas umuulit ka .
Kapag na-expand mo na ang karamihan sa mga lugar na nakikita mo ang pagkakataon para sa mga pakinabang, tiyaking may feedback loop ang team para sa patuloy na pag-aaral. Kakailanganin mong i-update at sanayin muli ang iyong mga modelo habang nakakakuha ka ng bagong data at umuunlad ang mga pangangailangan ng negosyo.
7. Sukatin ang tagumpay
Ang pagsukat ng tagumpay ay napakadalas na hindi napapansin – ito ang pinakamahalagang bahagi. Ang mga pamumuhunan ay nangangailangan ng pagbabalik .
Pag-uusapan natin ang tungkol sa mga KPI (pag-set up ng chatbot para sa tagumpay) at ROI (pagsusukat sa tagumpay na iyon).
Mga Pangunahing Tagapagpahiwatig ng Pagganap
Ang iyong mga KPI ay dapat na binuo sa pinakadulo simula ng iyong proyekto ng ahente ng AI. Ang bawat isa ay dapat na maimapa sa isang madiskarteng layunin na ginawa ng iyong ahente ng AI upang malutas.
Ang iyong mga AI agent KPI ay dapat na:
- Maging prangka
- Isama ang parehong panandalian at pangmatagalang resulta
- Gumamit ng mabibilang na mga resulta, tulad ng mga eksaktong porsyento
- Isama ang mga paghahambing sa baseline upang malinaw na ipakita ang 'bago' at 'pagkatapos' na mga sukat
Ang bawat KPI ay dapat na nakatali sa isang tiyak na halaga ng pera. Hindi sapat na sabihin na ang isang proyekto ay 'makakatipid ng 10 oras bawat linggo'. Kalkulahin kung gaano karaming pera ang matitipid ng iyong AI investment bawat buwan o taon, na isinasaalang-alang kung magkano ang binabayaran mo sa mga empleyado para sa 10 oras na iyon.
Magsimula sa mababa, pagkatapos ay tumaas
Bagama't nakatutukso na i-maximize ang epekto ng iyong bot mula sa pagsisimula, inirerekomenda ng aming Customer Success team ang pagpuntirya para sa isang minimum na halaga ng ROI sa simula .
Tumutok sa mga incremental na kita. Kapag napatunayang epektibo na ang bot sa paunang pag-load na ito, unti-unting taasan ang saklaw nito – para mabawasan mo ang panganib at ma-maximize ang pangmatagalang tagumpay.
Mga halimbawang KPI
Ano ang hitsura ng mga chatbot KPI?
Kung nilalayon mong sukatin ang pag-aampon at pakikipag-ugnayan, maaaring kasama sa mga KPI ang # ng mga query na pinangangasiwaan, kalidad ng feedback, o haba ng session.
Kung gusto mong sukatin ang kita at mga benta, ang iyong mga KPI ay maaaring mga rate ng conversion, average na upsell o cross-sell na mga resulta, o mga rate ng kwalipikasyon ng lead.
Hindi na ako magdedetalye dito – sapat lang para malaman kung ano dapat ang hitsura ng iyong mga KPI. Pero sana, alam ng team mo kung ano na ang KPI.
Return on Investment
Kung hindi mo pa ito nagawa noon, ang pagsukat ng chatbot ROI ay maaaring puno ng mga nakatagong reward at gastos.
Mayroon kaming compelte na listahan ng kung ano ang dapat isaalang-alang kapag sinusubukang makakuha ng tumpak na ROI na basahin sa iyong AI project.
Pagsukat ng Puhunan
Ang wastong pagsukat ng iyong AI investment ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na makuha ang kumpletong view ng epekto nito.
Nangangahulugan ito ng pag-account para sa higit pa sa mga paunang gastos, tulad ng patuloy na pagpapanatili, pagsasanay sa kawani, at mga mapagkukunang kailangan para sa matagumpay na pagsasama.
Hindi ako sumisid sa buong listahan dito, ngunit nagsulat ako ng isang buong PDF briefing sa pagpapatupad ng diskarte sa chatbot – makikita mo ang buong listahan ng kung ano ang dapat isaalang-alang kapag nagsusukat ng pamumuhunan.
Pagsukat ng Pagbabalik
Ang pagsukat sa tagumpay ng negosyo sa mga ahente ng AI ay nagsisimula sa pamamagitan ng pag-align ng mga pagbalik sa kanilang partikular na kaso ng paggamit . Ang epekto ng isang ahente ng AI na idinisenyo para sa pagbuo ng lead ay mag-iiba nang malaki mula sa ginawa para sa mga internal na proseso ng HR.
Para ma-maximize ang halaga, gabayan ang iyong team sa sistematikong pagsusuri sa bawat lugar na maaaring maimpluwensyahan at unahin ng ahente ng AI ang mga may pinakamalaking potensyal para sa masusukat na mga resulta.
Muli, sumisid ako dito nang higit pa sa gabay na naka-link sa itaas, ngunit ililibre kita dito para sa kapakanan ng bilang ng salita.
I-deploy ang Tamang Chatbot para sa Iyong Kumpanya
Nag-deploy kami ng daan-daang libong chatbots – at mayroon kaming pinaka-flexible na platform ng ahente ng AI sa merkado.
Botpress nag-aalok ng suite ng mga pre-built na pagsasama, isang host ng mga mapagkukunang pang-edukasyon, at isang network ng pakikipagtulungan ng mga ekspertong tagabuo.
Simulan ang pagtatayo ngayon. Ito'y LIBRE.
Mga Madalas Itanong
Ano ang "Crawl-Walk-Run" na paraan ng pagpapatupad ng chatbot?
Ito ay isang phased rollout na diskarte: magsimula sa maliit (Crawl), pinuhin at palawakin (Maglakad), at mag-scale sa buong negosyo (Run). Pinapababa nito ang panganib at naghahatid ng halaga nang paunti-unti.
Maaari ba akong mag-deploy na lang ng chatbot at pagbutihin ito sa ibang pagkakataon?
Oo, iyon talaga ang pinakamahusay na diskarte. Magsimula sa isang kaso ng paggamit na may mataas na epekto, matuto mula sa totoong gawi ng user, at patuloy na pinuhin batay sa analytics.
Bakit kailangan ko ng diskarte sa chatbot sa halip na maglunsad lang ng bot?
Dahil ang paglulunsad nang hindi umaayon sa mga layunin sa negosyo ay kadalasang humahantong sa nasayang na oras at hindi magandang pag-aampon. Tinitiyak ng isang malinaw na diskarte na ang iyong chatbot ay humihimok ng ROI at malulutas ang mga tamang problema.
Ano ang mga palatandaan na ang chatbot ay hindi ang tamang solusyon para sa aming negosyo?
Kung ang iyong mga customer ay nangangailangan ng lubos na personalized o kumplikadong mga pakikipag-ugnayan ng tao (isipin ang legal na payo o suporta sa trauma), ang chatbot ay hindi ang pinakamahusay na pagpipilian. Gayundin, kung ang iyong panloob na data ay gulo o wala kang malinaw na mga kaso ng paggamit, ito ay masyadong maaga upang magsimula.
Gaano ko kadalas dapat suriin at i-update ang pagganap ng aking chatbot?
Hindi bababa sa isang beses sa isang buwan, lalo na sa maaga. Natututo ang mga Chatbot mula sa totoong gawi ng user, kaya ang mga regular na pag-tweak batay sa data ay nakakatulong na maging mas matalino at mas kapaki-pakinabang sa paglipas ng panahon.
