7 Hakbang sa Estratehikong Pagpapatupad ng Chatbot [2025]

Naghahanap ka bang mag-deploy ng chatbot?

Masuwerte ka.

Nakatulong na kami sa mga kumpanya na mag-deploy ng mahigit 750,000 AI agents (oo, totoo ito).

Kaya pamilyar kami sa kung ano ang nagpapabisa sa matagumpay na pagpapatupad ng proyekto ng chatbot.

Mainit na usapin ang paggamit ng enterprise chatbot—at may dahilan kung bakit. Ang mga chatbot ang pinakamabilis lumagong channel ng komunikasyon para sa mga brand.

Gaya ng sabi ni Paul Daugherty, Chief Technology and Innovation Officer ng Accenture, “Ang kompetisyon ay magiging mas matindi, at ang mga negosyong hindi gumagamit ng AI at datos para mag-innovate ay mapag-iiwanan.”

Sa madaling salita, kung hindi mo ginagamit ang AI, mapag-iiwanan ka.

Pero mahirap ito. Maraming kumpanya ang nagkakamali sa pag-deploy ng chatbot. Sa totoo lang, isa itong komplikadong software project na dapat paglaanan ng tamang oras at resources ng inyong team.

Hayaan mong gabayan kita sa mga hakbang na ginagamit ng aming Customer Success team para sa mga enterprise chatbot client.

1. Suriin ang estratehikong pag-akma ng AI project

Ang unang hakbang ay laging pagtukoy kung paano iaakma ang chatbot sa umiiral na mga layunin ng kumpanya.

Madalas naming makita ang pagkakamaling ito: “Kailangan natin ng chatbot kasi nasa roadmap natin ang AI.”

Hindi sapat ang gusto lang ng AI. Ayos magsimula doon—pero tukuyin kung ano talaga ang layunin.

Sa kabutihang palad, basta may malinaw kang estratehikong layunin, hindi ito mahirap gawin.

Tukuyin ang estratehikong layunin

Maaari kang magsimula sa paglista ng estratehikong layunin ng kumpanya (kung wala pang dokumento tungkol dito).

Maaaring ganito ang mga layunin:

• Mas mataas na episyensya at produktibidad
• Mas maganda ang karanasan ng customer
• Pagbawas ng gastos
• Mas mahusay na pagsunod sa regulasyon
• Pinahusay na paggawa ng desisyon

Pagsusuri kung paano makakatulong ang AI sa estratehikong layunin

Kapag napagkasunduan na ang mga layunin ng kumpanya, maaari nang magsagawa ng maikling audit para tukuyin kung paano tunay na makakaapekto ang AI investment sa mga layuning iyon.

Ginagawa ito ng aming Customer Success team palagi. Literal, araw-araw.

Hinati nila ang alignment audit na ito sa 6 na tanong na dapat pagkaisahan ng inyong team.

1) Pagtukoy ng problema

Tanungin: Ano ang mga tiyak na problema o oportunidad na tutugunan ng AI?

Halimbawa, nagsagawa kami ng audit sa isang Global 2000 tech company na nakakaranas ng malaking pagbaba ng produktibidad taon-taon.

Natukoy nila ang limang pangunahing bahagi na nagpapababa ng produktibidad: karanasan at engagement ng empleyado, internal tech support, global knowledge management, at customer onboarding.

Sa tamang pagtukoy ng problema, nagawa nilang labanan ang pagbaba ng produktibidad sa pamamagitan ng pag-aautomat ng pagpapalaganap ng impormasyon at paghahatid ng serbisyo sa mga prosesong ito.

2) Epekto sa Pananalapi

Tanungin: Ano ang mga epekto sa pananalapi ng paggamit ng AI? Paano susukatin ang ROI?

Ang pagsukat ng gastos kumpara sa matitipid at dagdag na episyensya ay nagbibigay ng malinaw na pagsusuri sa epekto sa pananalapi.

Halimbawa, may isang logistics company na tinantiya ang ROI ng AI-driven route optimization upang ihanda ang kanilang presentasyon sa pamunuan.

(Nalaman nilang nabawi agad ang paunang investment dahil sa 20% na bawas sa gastos sa gasolina sa unang taon.)

3) Pamamahala ng Panganib

Tanungin: Ano ang mga posibleng panganib at paano ito babawasan?

Halimbawa? May healthcare provider na natukoy ang data privacy bilang malaking panganib sa kanilang AI implementation plan. Gumawa sila ng matitibay na encryption protocol at mga training program para sa staff upang mabawasan ang mga panganib na ito at mapanatiling ligtas ang datos ng pasyente.

4) Kakayahan ng Pagpapatupad

Tanungin: Ano ang timeline para sa AI deployment? Anong mga resources ang kailangan?

Halimbawa, natuklasan ng isa naming kliyente na mahalaga ang phased implementation sa loob ng 18 buwan, na may sunud-sunod na testing at pag-aadjust, para magtagumpay ang kanilang AI-driven customer service chatbot.

5) Akmang Kultura at Organisasyon

Tanungin: Paano maaapektuhan ng AI ang kultura ng organisasyon at mga papel ng empleyado?

Halimbawa, may automotive company na gumamit ng AI para sa predictive maintenance.

Nagsagawa sila ng malawakang training at workshop para matiyak na komportable ang mga empleyado sa bagong teknolohiya, kaya naging maayos ang paglipat at tumaas ang engagement ng mga empleyado.

6) Kahandaan ng Teknolohiya at Datos

Tanungin: Handa ba ang kasalukuyang imprastraktura at datos para sa AI implementation?

May telecommunications firm na natuklasang hiwa-hiwalay at hindi pare-pareho ang kanilang datos.

Nagsagawa sila ng malawakang paglilinis at integrasyon ng datos bago mag-deploy ng AI, para matiyak na may access ang AI models sa maaasahan at kumpletong data sets.

2. Magsagawa ng AI readiness assessment

Gusto ng inyong kumpanya ng AI—pero handa na ba kayo?

Makakatulong ang AI readiness assessment sa inyong team na tukuyin kung saan pa dapat mag-improve bago mag-invest sa AI.

Marami kaming nakikitang kumpanya na gumagastos agad kahit hindi pa talaga handa para makamit ang mga layunin.

Kaya ihanda ang sarili para sa tagumpay sa pamamagitan ng pormal na assessment.

1) Estratehiya

Bago simulan ang AI journey, mahalagang magkaroon ng malinaw at maayos na estratehiya na nakaayon sa kabuuang layunin ng negosyo.

Kasama rito ang pagtukoy sa mga tiyak na problemang nais lutasin gamit ang AI, pagtukoy ng mga posibleng use case, at pag-unawa sa inaasahang epekto sa negosyo.

Dapat malinaw sa estratehiya ang pangmatagalang pananaw para sa AI integration, kabilang ang roadmap para sa pagpapalawak ng AI initiatives sa buong organisasyon (matutulungan kita diyan sa ibaba).

Tiyakin na mayroong matibay na suporta mula sa pamunuan at estratehikong pag-akma ng AI projects sa mga layunin ng negosyo.

Mga tanong para sa strategy gap analysis:

• Sino ang may hawak ng AI strategy ng kumpanya?
• Nakaayon ba ang AI initiative sa estratehikong layunin?
• May roadmap ba para sa pagpapalawak ng AI sa buong organisasyon?

2) Imprastraktura

Ang matatag at scalable na imprastraktura ay kinabibilangan ng pundasyong teknolohikal na kailangan para sa pagbuo, pag-deploy, at tuloy-tuloy na pagpapanatili ng AI.

Dapat suportahan ng imprastraktura ang mga kinakailangang tool at platform para sa pagbuo, testing, at pag-deploy ng AI model. Maaaring kabilang dito ang computing power, storage, at kakayahan ng network.

Ang tamang pamumuhunan sa imprastraktura ay nagsisiguro na kayang tugunan ng organisasyon ang mga computational na pangangailangan ng AI at mapalawak ang operasyon kapag kinakailangan.

Mga tanong para sa pagsusuri ng kakulangan sa imprastraktura:

• May sapat at dedikadong GPU resources ba ang organisasyon?
• Available at naka-integrate ba ang mga ito para sa mga AI workload?

3) Datos

Ang pagsusuri ng kahandaan ng datos ay nangangahulugan ng pagsisiyasat sa availability, kalidad, at accessibility ng datos na kailangan para sa training at pag-deploy ng AI models.

Kasama rito ang mga gawain sa pamamahala ng datos at mga patakaran sa pamamahala ng datos, hindi lang para sa paunang pag-deploy, kundi pati na rin sa patuloy na pagpapanatili nito sa paglipas ng panahon.

Kasama rin dito ang anumang Knowledge Bases na isasabay sa iyong solusyon sa AI. Maaaring maiwasan ang prinsipyong ‘basura ang input, basura rin ang output’ sa pamamagitan ng mataas na kalidad ng datos na ipapasok sa iyong mga AI agent.

Mga tanong para sa pagsusuri ng kakulangan sa datos:

• Sapat ba ang datos para sanayin at i-deploy ang mga AI agent?
• Ang datos ba ay magagamit at naa-access?
• Naaayon pa ba sa kasalukuyan ang mga gawain sa pamamahala ng datos?
• Naa-update ba ang mga patakaran sa pamamahala ng datos?
• May plano ba para panatilihing napapanahon ang mga Knowledge Bases na gagamitin ng mga AI agent?

4) Pamamahala

Mahalaga ang epektibong pamamahala upang matutukan ang etikal, legal, at operasyonal na aspeto ng pag-deploy ng AI. Ang matibay na pamamahala ay nakakatulong upang mabawasan ang mga panganib, mapalakas ang tiwala sa mga AI system, at mapalaganap ang napapanatiling paggamit ng AI.

Kasama sa hakbang na ito ang pagtatatag ng mga patakaran at balangkas upang matiyak ang responsableng paggamit ng AI, pagprotekta sa datos, at pagsunod sa mga kaugnay na regulasyon.

Dapat may malinaw na gabay ang mga estruktura ng pamamahala tungkol sa paggamit ng datos, pagiging bukas ng modelo, at pananagutan.

Bukod dito, dapat magtakda ang iyong koponan ng mga mekanismo para subaybayan at suriin ang performance ng AI upang matiyak na nakaayon ito sa mga layunin at etikal na pamantayan ng organisasyon.

Mga tanong para sa pagsusuri ng kakulangan sa pamamahala:

• Sino ang may-ari ng bawat bahagi ng proyekto?
• May mga patakaran at balangkas ba para sa paggamit ng AI at pagprotekta ng datos?
• Malakas ba ang suporta ng pamunuan para itulak ang mga inisyatibo sa AI?

5) Kakayahan

May sapat bang kasanayan at kaalaman ang inyong organisasyon para tapusin at mapanatili ang isang inisyatibo sa AI?

Maaaring kabilang dito ang pagtukoy sa mga kakulangan sa kasanayan, pati na rin ang pagsasanay o pagkuha ng bagong tauhan kung kinakailangan.

Kung hindi, maaari ring kumuha ng katuwang na gagawa para sa inyo. Tatalakayin ko pa ito sa ibaba.

Mga tanong para sa pagsusuri ng kakulangan sa kakayahan:

• Anong mga kasanayan – sa pag-develop at sa pagpapatupad ng negosyo – ang kailangan para sa inisyatibong ito sa AI?
• Taglay ba ng kasalukuyang mga empleyado ang mga kasanayang ito? Maaari bang sanayin ang kasalukuyang mga empleyado gamit ang panlabas na mapagkukunan tungkol sa pag-develop at pagpapatupad ng AI?
• Kung hindi, mas babagay ba sa layunin ng kumpanya ang pagkuha ng bagong tauhan o pakikipag-partner sa ibang organisasyon?

6) Kultura

Bagamat teknolohiya ang pokus ng AI na solusyon, kasinghalaga rin ang aspeto ng tao.

Hindi lahat ng organisasyon o empleyado ay bukas sa paggamit ng AI, na makakasama sa ROI ng iyong solusyon.

Suriin ang kultura ng inyong organisasyon upang matiyak na may kahandaang tumanggap at mag-adjust sa mga teknolohiyang AI. Kabilang dito ang pagtukoy sa suporta ng pamunuan, pagiging bukas ng mga empleyado sa pagbabago, at pag-aangkop sa inobasyong pinapagana ng AI.

Maraming empleyado o departamento ang madalas nakakaramdam ng pangamba sa AI. Dahil sa gastos ng pagkuha at kakulangan ng manggagawa, madaling ipaliwanag ng mga organisasyon na gagamitin ang AI upang mapahusay ang output, hindi para palitan ang mga empleyado.

Mga tanong para sa pagsusuri ng kakulangan sa kultura

• Handa ba ang kultura ng organisasyon na yakapin ang paggamit ng AI?
• Handa ba ang lahat ng pangunahing lider na tanggapin ang paggamit ng AI?
• Kung may pag-aalinlangan, bakit? May sapat bang basehan ang mga alalahaning ito?
• Paano magagawang positibo ng organisasyon ang AI para sa kanilang mga empleyado at maiparating ito nang maayos sa kanila?

3. Bumuo ng koponang chatbot

Sino ang magtatrabaho sa iyong chatbot na proyekto???

Mukhang simple, pero ito ay patuloy na isyu para sa marami naming kliyente.

Pinakamainam na mag-assign ng responsibilidad (gaya ng sa ibang proyekto). At dahil ang chatbot na proyekto ay masalimuot at pangmatagalan, malamang na kailangan mong hatiin ito sa iba’t ibang papel.

Kung gumagawa ka ng AI agent para sa maliit mong negosyo na may 1 empleyado – ayos lang, gawin mo ang lahat ng kaya mo.

Kung may sapat kang resources, narito ang ilang payo kung paano ito hatiin.

Pangunahing Papel

May 3 pangunahing papel sa isang chatbot na proyekto: Executive Stakeholder, Project Manager, at Developer.

Depende sa laki ng iyong proyekto, maaaring isang tao lang ang gaganap sa lahat ng papel (good luck), o maaari kang magkaroon ng buong koponan ng mga developer na nagtatrabaho sa iyong solusyon.

Ang Executive Stakeholder ang nagtatakda ng estratehikong pundasyon at tinitiyak na may sapat na suporta ang proyekto para magtagumpay. Maaaring siya ang maghanap ng pondo, magtakda ng mga sukatan ng performance, at manguna sa pagkuha ng suporta ng organisasyon.

Ang Project Manager ang nagtutulak ng proyekto araw-araw. Siya ang namamahala sa buong siklo ng proyekto, nagtatakda ng iskedyul, tumutukoy ng mga panganib, nag-aasikaso ng saklaw, at nag-uugnay ng komunikasyon sa iba’t ibang bahagi.

At ang Developer, hindi pahuhuli, ang responsable sa mismong paggawa ng solusyon. Siya ang bahala sa lahat ng teknikal: pagpapatupad ng business logic, pag-integrate sa kasalukuyang sistema, at pag-optimize ng performance.

Kahit dalawa lang kayo sa koponan, malinaw na tukuyin kung kanino mapupunta ang bawat responsibilidad.

At kung mas kumplikado ang iyong proyekto, may ilan pang papel na puwedeng italaga.

Karagdagang Papel

Paano naman ang mga regulasyon? Paano ang tamang pakikitungo sa iyong mga pasyente? Paano mo mahihikayat ang mga user na gamitin talaga ang bot?

Oo, mas marami pang aspeto ang AI deployment kaysa sa inaakala mo.

Mas mahalaga ito kung malaki ang iyong proyekto (o kung gumagawa ka ng seryosong bagay tulad ng finance chatbot o healthcare bot).

Maaaring gampanan ng isang tao lang ang mga ito, italaga sa isa sa mga Pangunahing Papel, o hatiin sa ilang tao.

• Pagtiyak ng Kalidad: Magbigay ng karanasan upang matiyak na ang chatbot ay naaayon sa pamantayan ng industriya
• Conversation Designer: Gumawa ng malinaw at kaakit-akit na usapan
• Data Analyst: Isalin ang mga pangangailangan at resulta ng chatbot sa pagsukat ng ROI
• Cybersecurity Specialist: Siguraduhin ang tamang pagprotekta ng datos
• Compliance Officer: Sumunod sa mga umiiral na batas at regulasyon
• Marketing Specialist: Ipaalam sa mga user ang presensya at layunin ng chatbot
• Mga Website at System Administrator: Panatilihin ang mga server at container

4. Pumili ng chatbot na solusyon

Maaaring napili mo na ang iyong solusyon sa teknolohiya.

Pero kung nag-eeksperimento pa ang iyong koponan, may 3 uri ng chatbot na tool na puwede mong pagpilian.

Malaki ang magiging epekto ng uri ng pipiliin mo sa saklaw at kakayahan ng iyong AI na proyekto.

DIY o open source

Ang DIY na opsyon ay nangangailangan ng pananaliksik, disenyo, paggawa ng prototype, pagbuo, pagsubok, pag-configure, pag-deploy, pagho-host, pagpapanatili, suporta, at patuloy na pag-unlad ng solusyon.

Maaaring gawin ito mula sa umpisa, ngunit kadalasan ay gumagamit ang mga developer ng iba't ibang open-source na materyales upang bumuo ng agent mula sa pinaka-ugat.

Nagbibigay ang opsyong ito ng pinakamataas na kontrol at kakayahang i-customize, kaya maaaring itugma nang eksakto sa mga partikular na pangangailangan ng negosyo.

Gayunpaman, nangangailangan ito ng malaking development resources, teknikal na kaalaman, at patuloy na pagpapanatili.

Napapalawak na platform

Ang mga platform ay nasa gitna ng saradong solusyon at DIY na solusyon.

Karaniwan, ang mga chatbot platform ay nag-aalok ng gabay at kaalaman mula sa CSM, hosting, infosec, suporta sa development, at mga pre-built na integration para mapadali ang disenyo at pag-configure ng mga solusyon.

Nagbibigay ang mga napapalawak na platform ng gitnang opsyon na may router-like na kakayahan, mataas na kakayahang i-configure, at integration. Pinapadali nito ang mas mabilis na pag-deploy at flexibility, bagamat kailangan pa rin ng ilang teknikal na kasanayan para sa configuration at customization.

Maaaring magbigay ang mga platform na ito ng balanse sa pagitan ng customization at kadalian ng paggamit. Mas madali rin silang mapalawak sa iba’t ibang departamento o proseso ng negosyo kumpara sa ibang opsyon.

Saradong proprietary na solusyon

Maraming saradong solusyon ang nakatuon sa partikular na industriya (halimbawa, kumpanya ng chatbot para sa serbisyo sa kostumer, o plataporma ng chatbot para sa social media), o nag-aalok ng madaling kopya’t idikit na solusyon (halimbawa, pangkalahatang chatbot).

Kung natutugunan nila ang mahahalagang pangangailangan, madaling nakakakonekta sa umiiral na mga sistema, at tugma ang plano ng vendor sa mga layunin ng organisasyon, maaari itong maging napakatipid sa gastos na ipatupad at panatilihin.

Gayunpaman, bagama’t mas mabilis ipatupad ang mga saradong proprietary na solusyon, may kapalit itong limitadong pagpapalawak, limitadong mga gamit, posibleng pagkakakulong sa vendor, mas kaunting kakayahang umangkop sa natatanging pangangailangan ng negosyo, at limitadong kakayahan na mag-integrate sa iba pang mga sistema.

‍

5. Pumili ng mga katuwang sa chatbot (opsyonal)

Hindi lahat ng kumpanya ay handang bumuo ng chatbot sa loob ng kanilang organisasyon. Maaaring lima lang kayo sa team at walang sapat na oras, o baka gusto ninyo ng mas komplikadong AI agent na lagpas sa kakayahan ng inyong grupo.

Anuman ang dahilan, may ilang benepisyo ang paggamit ng panlabas na katuwang:

• Hindi mo na kailangang bumili ng software para sa sarili mo
• Mas napapabilis ang mga iskedyul
• May karanasan at kaalaman na sila
• Makatitipid ka kung wala kang sapat na eksperto sa loob ng kumpanya

May malawak kaming listahan ng AI partners at freelancers – pero anuman ang solusyong piliin mo, siguraduhing ang katuwang na organisasyon ay bihasa sa partikular na solusyong iyon (at mas mainam kung pamilyar din sila sa iyong industriya o kaso ng paggamit).

Ang Susi sa Matatag na Pakikipag-ugnayan

Matitibay na SLA. Iyon lang.

Dapat malinaw na tinutukoy ng mga SLA (Service Level Agreements) ang mga deliverable, kabilang ang mga milestone, iskedyul, at sukatan ng tagumpay.

Dapat mo ring tukuyin ang mga kinakailangan para sa uptime, bilis ng pagtugon, at pagresolba ng isyu.

At panghuli, dapat mayroon kang exit strategy. Paano pamamahalaan ang paglilipat ng kaalaman, intellectual property, at access sa sistema pagkatapos ng pagtatapos ng partnership? Sino ang magiging responsable sa pagpapanatili? Lahat ng ito ay dapat mapagkasunduan nang maaga.

6. Gumawa ng plano ng pagpapatupad

Kapag nagpapalaganap kami ng AI chatbot, malaki ang tiwala namin sa paraang Crawl-Walk-Run.

Ginagamit namin ito sa aming mga kliyente, ginagamit din namin ito sa loob ng kumpanya – ito ang gabay namin sa pagpapatupad ng estratehiya.

Himayin natin bawat hakbang.

Yugto 1: Crawl

Layunin: Maglatag ng pundasyon ng proyekto at tugunan ang agarang pangangailangan ng negosyo.

Magsimula sa mga payak na solusyon ng AI para tugunan ang mga pangunahing gawain na may malaking epekto. Halimbawa, maaaring mag-deploy ng chatbot para sagutin ang mga madalas itanong (FAQ) at magbigay ng batayang suporta sa kostumer.

Ang layunin ng bahaging ito ay ang mangalap ng datos. Ano ang mga itinatanong ng mga gumagamit? Anong mga gawain ang makakatulong kung magagawa ito?

Ang mahalaga dito ay mabilis na tagumpay. Ipakita agad ang halaga.

(At siguraduhing subukan muna ang solusyon sa ilang gumagamit at mangalap ng datos bago ito ilunsad sa lahat.)

Yugto 2: Walk

Layunin: Unti-unting paunlarin ang kakayahan ng AI batay sa nakalap na datos.

Ngayon, gamitin ang datos mula sa Yugto 1. Pinuhin at palawakin ang kakayahan ng iyong chatbot.

Bumuo ng mas sopistikadong mga daloy ng trabaho, alisin ang mga usapang hindi kailangan na nagiging dahilan ng pag-alis ng mga gumagamit. Patuloy na mag-iterate upang mapabuti ang katumpakan at pagganap.

Yugto 3: Run

Layunin: Ganap na isama ang AI sa operasyon ng kumpanya – at palawakin ito.

Malalaman mong nasa huling bahagi ka na kapag malalim nang nakapaloob ang AI sa mismong hibla ng operasyon ng kumpanya.

Siyempre, hindi natatapos ang proyekto ng chatbot. Tulad ng ibang software, ito ay pangmatagalang puhunan na lalo pang gumaganda habang inuulit at pinapabuti.

Kapag napalawak mo na sa halos lahat ng lugar na may potensyal na benepisyo, siguraduhin na may feedback loop ang team para sa tuloy-tuloy na pagkatuto. Kailangan mong i-update at sanayin muli ang mga modelo habang may bagong datos at nagbabago ang pangangailangan ng negosyo.

7. Sukatin ang tagumpay

Madalas na hindi nabibigyang pansin ang pagsukat ng tagumpay – pero ito ang pinakamahalagang bahagi. Kailangang may balik ang puhunan.

Pag-uusapan natin ang KPIs (pagsasaayos ng chatbot para magtagumpay) at ROI (pagsukat ng tagumpay na iyon).

Mga Pangunahing Sukatan ng Pagganap (KPIs)

Dapat planuhin ang iyong KPIs sa simula pa lang ng proyekto ng AI agent. Dapat bawat isa ay nakaugnay sa estratehikong layunin na nilikha ang AI agent para tugunan.

Ang iyong KPIs para sa AI agent ay dapat:

• Direkta at malinaw
• Saklaw ang parehong panandalian at pangmatagalang resulta
• Gamitin ang nasusukat na resulta, tulad ng eksaktong porsyento
• May paghahambing sa baseline para malinaw ang ‘bago’ at ‘pagkatapos’ na sukatan

Dapat nakatali ang bawat KPI sa tiyak na halaga ng pera. Hindi sapat na sabihing ‘makakatipid ng 10 oras kada linggo’ ang proyekto. Kalkulahin magkano ang matitipid ng AI investment mo bawat buwan o taon, kasama ang gastos sa suweldo ng empleyado para sa 10 oras na iyon.

Magsimula sa maliit, saka palakihin

Bagama’t nakakatuksong palakihin agad ang epekto ng bot, inirerekomenda ng aming Customer Success team na magtakda muna ng minimal na ROI sa simula.

Magpokus sa paunti-unting pag-unlad. Kapag napatunayan nang epektibo ang bot sa unang saklaw, dahan-dahang palawakin ang gamit nito – para mabawasan ang panganib at mapalaki ang tagumpay sa hinaharap.

Halimbawa ng mga KPI

Ano ang itsura ng mga KPI para sa chatbot?

Kung layunin mong sukatin ang paggamit at pakikilahok, maaaring kabilang sa KPIs ang bilang ng mga tanong na nasasagot, kalidad ng feedback, o haba ng bawat sesyon.

Kung gusto mong sukatin ang kita at benta, maaaring conversion rate, average upsell o cross-sell, o rate ng kwalipikadong lead ang iyong KPIs.

Hindi ko na tatalakayin nang detalyado rito – sapat na ito para mabigyan ka ng ideya kung ano ang dapat hitsura ng iyong mga KPI. Pero sana, alam na ng iyong team kung ano ang KPI.

Return on Investment (ROI)

Kung hindi mo pa ito nagawa dati, maaaring puno ng mga nakatagong benepisyo at gastos ang pagsusukat ng ROI ng chatbot.

Mayroon kaming kumpletong listahan ng mga dapat isaalang-alang kapag sinusubukang makuha ang tamang ROI para sa iyong AI project.

Pagsusukat ng Puhunan

Ang tamang pagsusukat ng AI investment ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na makita ang kabuuang epekto nito.

Ibig sabihin nito, hindi lang dapat isaalang-alang ang panimulang gastos, kundi pati ang tuloy-tuloy na maintenance, pagsasanay ng staff, at mga kinakailangang resources para sa matagumpay na integrasyon.

Hindi ko na ilalahad ang buong listahan dito, pero gumawa ako ng kumpletong PDF briefing tungkol sa pagpapatupad ng chatbot strategy – makikita mo roon ang lahat ng dapat isaalang-alang sa pagsusukat ng investment.

Pagsusukat ng Balik

Nagsisimula ang pagsusukat ng tagumpay ng negosyo gamit ang AI agent sa pamamagitan ng pag-ugnay ng balik sa partikular na gamit nito. Magkaiba ang epekto ng AI agent para sa lead generation kumpara sa para sa proseso ng HR sa loob ng kumpanya.

Para mapalaki ang halaga, gabayan ang team sa sistematikong pagsusuri ng bawat bahagi na maaaring maapektuhan ng AI agent at unahin ang may pinakamalaking potensyal na masukat na resulta.

Muli, mas detalyado ko itong tinalakay sa gabay na naka-link sa itaas, pero hindi ko na palalawigin dito para makatipid sa haba.

I-deploy ang Tamang Chatbot para sa Iyong Kumpanya

Nakapag-deploy na kami ng daan-daang libong mga chatbot – at kami ang may pinaka-flexible na AI agent platform sa merkado.

Nag-aalok ang Botpress ng hanay ng mga pre-built na integration, maraming mapagkukunang pang-edukasyon, at partnership network ng mga eksperto sa paggawa.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

Mga Madalas Itanong

1. Ano ang “Crawl-Walk-Run” na paraan ng pagpapatupad ng chatbot?

Ang “Crawl-Walk-Run” na paraan ng pagpapatupad ng chatbot ay isang sunud-sunod na hakbang kung saan magsisimula ka sa maliit at tiyak na gamit (Crawl), palalawakin at pagagandahin batay sa feedback ng gumagamit (Walk), at saka ganap na ipalaganap ang chatbot sa iba’t ibang team o gamit (Run). Nakakatulong ang ganitong yugto-yugtong paglulunsad para mabawasan ang panganib at mapatunayan ang epekto sa bawat hakbang.

2. Pwede ko bang i-deploy agad ang chatbot at pagandahin na lang pagkatapos?

Oo, maaari kang mag-deploy ng chatbot na may kaunting tampok at pagandahin ito kalaunan, at kadalasan ito ang pinakaepektibong paraan ng pagsisimula. Ang paglulunsad na may malinaw at mahalagang gamit ay nagbibigay-daan para makakuha ng totoong feedback mula sa gumagamit at mag-iterate batay sa aktuwal na datos ng paggamit, hindi lang sa hula.

3. Bakit kailangan ko ng chatbot strategy at hindi lang basta maglunsad ng bot?

Kailangan mo ng estratehiya ng chatbot upang maiayon ang kakayahan ng bot sa mga layunin ng negosyo, target na mga gumagamit, at daloy ng mga gawain. Kung walang malinaw na estratehiya, madalas hindi nagiging epektibo ang mga chatbot dahil sa kawalan ng direksyon at mahinang pagsasama sa umiiral na mga sistema o koponan.

4. Ano ang mga palatandaan na hindi angkop ang chatbot para sa aming negosyo?

Maaaring hindi angkop ang chatbot kung ang negosyo mo ay nangangailangan ng mga usapang emosyonal o legal na sensitibo na nangangailangan ng paghatol ng tao. Dagdag pa rito, kung kulang ka sa malinis na datos o malinaw na daloy ng trabaho, maaaring hindi makapaghatid ng halaga ang chatbot.

5. Gaano kadalas dapat suriin at i-update ang performance ng aking chatbot?

Dapat mong suriin at i-update ang pagganap ng iyong chatbot hindi bababa sa isang beses bawat buwan, lalo na sa unang 3-6 na buwan matapos itong ilunsad. Ang madalas na pagsusuri ay tumutulong para ma-optimize batay sa puna ng mga gumagamit at pagsusuri ng mga usapan upang tuloy-tuloy na mapabuti ang pakikisalamuha.