Neden Her Ajans Müşterileri için Müşteri Hizmetleri Chatbotları Oluşturmalı?

Sam, dijital ajansı için bir bot geliştirme kabiliyeti başlatmıştı.

İş geliştirme sürecinin bir parçası olarak, botların faydalarını açıklamak için birçok müşteriyi ziyaret etti. Ve ilginç bir şey fark etti.

Açıkladığı tüm farklı senaryolardan bağımsız olarak, hepsi müşteri hizmetleri sohbet robotlarıyla ilgileniyordu.

Sohbet robotlarının müşteri hizmetlerindeki faydasını sezgisel olarak anladılar:

• Müşteri hizmetleri temsilcilerinin maliyeti yüksekti.
• Zamanlarının çoğunu basit, tekrarlayan soruları yanıtlayarak geçirdiler.
• Botlar bu tür soruları birçok durumda müşteri temsilcilerinden daha etkili bir şekilde yanıtlayabilir.
• Botların maliyeti o kadar yüksekti ki, bazı müşteri hizmetleri temsilcilerini botlarla değiştirirlerse, botun maliyetini işçilik maliyetlerindeki tasarrufla çok hızlı bir şekilde telafi edebilirlerdi.
• Sadece bu da değil, bot zamanla daha iyi hale geldi ve başka birçok yeniliğe kapı açtı.

Bu nedenle Sam, bot işini müşteri hizmetleri botları üzerinde uzmanlaştırmaya karar verdi çünkü bu botlar yüksek talep görüyordu ve müşterileriyle ve diğer ajanslarla yaptığı görüşmelerden ekonominin iyi olduğunu tespit etmişti. Bu alanda uzmanlaştıktan sonra komşu pazarlara yönelecekti.

Doğal dil işleme (NLP) etrafındaki bazı teknolojiler sofistike olsa da, piyasadaki araçların artık o kadar iyi olduğunu biliyordu ki neredeyse herkes iyi bir NLP çözümü uygulayabilirdi. Bugünlerde bu bir veri bilimi işinden ziyade bir yapılandırma işiydi. Bu, çözümü uygulamak için gereken becerilerin en kıdemsiz geliştiricilerin bile yetenekleri dahilinde olduğu anlamına geliyordu.

Ayrıca, harika müşteri hizmetleri çözümlerinin çok fazla şey yapmaya çalışmadığının da farkındaydı. Teknoloji, müşterilerle insan benzeri konuşmalar yapacak kadar iyi değildi. NLP motorları müşterinin sorduğu ilk soruyu anlamakta çok iyiydi, ancak konuşma bundan daha karmaşık hale gelirse veya bot müşteriyi ilk seferde anlayamazsa, hemen bir insanın müdahale etmesi önemliydi.

NLP'nin ana odağının ilk soru ya da etkileşim olması, görevin teknik açıdan çok daha basit olduğu anlamına da geliyordu. Bazı şirketlerin gerçek anlamda diyaloğa dayalı bir deneyim oluşturma yoluna gittiği doğruydu, ancak şimdiye kadar bu yaklaşım giderek artan karmaşıklığa ve başarısızlıklara yol açmıştı. Sam'in bu yolu seçmeye hiç niyeti yoktu.

Piyasada müşteri hizmetleri botları için birçok yeni teklif olduğunu gözlemlemişti, bu nedenle belki de pazar rekabetçi olabilirdi. Aynı zamanda her işletmenin bir şekilde bu tür bir çözüme ihtiyacı vardı, yani fırsat çok büyüktü! Aslında Sam, pazarın şu anda büyük ölçüde yetersiz hizmet aldığını görüyor ve en azından birkaç yıl boyunca bu şekilde olacağına inanıyordu.

Müşteri hizmetleri için tescilli, kullanıma hazır çözümler sunan birçok şirket vardı. Sam bu tür bir çözümün satıcısı olmayı düşündü ancak bu tescilli çözümlerin uzun vadede en iyi çözümler olduğunu düşünmüyordu. Bunları kendi işi için kullanmayacağı için müşterilerine de bu tür bir çözüm sunmaması gerektiğine inanıyordu.

Birkaç nedenden dolayı tescilli bir sisteme kilitlenme düşüncesinden hoşlanmıyordu:

• Doğal dil işleme motorunun (NLP) yazılımın geri kalanıyla sıkı bir şekilde bağlanması fikrinden hoşlanmıyordu. Doğal dil motorunun en iyi sağlayıcısı, analitik hizmetlerin en iyi sağlayıcısından veya sohbet platformlarına bağlayıcıların en iyi sağlayıcısından farklı bir sağlayıcı olabilir.
• Doğal dil çözümleri şu anda en iyisi olsa bile, gelecekte en iyi sağlayıcı olacaklarının garantisi yoktu. Gelecekte NLP motorlarını değiştirmek mümkün olmalıdır.
• Farklı NLP motorları farklı şeylerde iyi olabilir, bu nedenle birden fazla kullanmak isteyebilirsiniz. Örneğin, bir NLP motoru BT soruları için iyi olabilirken, diğeri genel SSS'ler için iyi olabilir.
• NLP, harika bir müşteri hizmetleri botu için gerekli olan tek yetenek değildi. Sadece metin ve NLP'ye güvenmek kesinlikle harika bir müşteri deneyimi yaratmanın yolu değildi.
• Metin arayüzleri çok sınırlıdır ve bu nedenle grafik arayüzlerle desteklenmeleri gerekmektedir. Gelecekte bu arayüzleri sağlamak için satıcıya güvenmek en uygun yol olmayacaktır.
• Döngüdeki insan işlevi (botun kendisine söylenen bir şeyi anlamaması durumunda insan temsilcilere yönlendirilmesine izin vermek) müşteri hizmetleri için kritik öneme sahiptir. Döngüdeki insan işlevselliği gelecekte daha sofistike hale gelecektir. Temsilciler için konserve cevaplar veya özelleştirilmiş yanıtlar içeren özelleştirilmiş arayüzler içerecektir. Şirket içi bir bot geliştiricisi de dahil olmak üzere herkesin, satıcıya güvenmeden döngüdeki insanı kendi amaçları doğrultusunda özelleştirmesi mümkün olmalıdır.
• İçerik, A/B testi ve pazarla ilgili diğer analizler için kullanım araçları geliştirebilen içerik ekibi tarafından kolayca yönetilebilmelidir.
• Dahili geliştiricilerin satıcıya güvenmeden hizmeti dahili sistemlerle entegre etmesinin kolayca mümkün olması gerekiyordu.
• Nihayetinde müşteri hizmetleri kanalı üzerinden başka hizmetlerin de sunulması mümkündür.
  Örneğin bir otelde oda soran bir müşteriye aynı kanal üzerinden indirim ve hemen rezervasyon yapma fırsatı sunulabilir. Şirket içi veya üçüncü taraf geliştiricilerin, orijinal satıcıya gitmek zorunda kalmadan bu ek hizmetleri kanalda kodlayabilmesi gerekir.

Ancak sunduğu çözümün basit olmasını istiyordu. Geleceğe dönük ve genişletilebilir olması önemliydi, ancak aynı zamanda ilk çözümü kurup çalıştırmak da çok kolay olmalıydı.

Eğer Botpress adresini kullanırsa genişletilebilirlik sorununu çözebilir. Botpress , piyasadaki en iyi sohbet robotu araçları için bir ara katman yazılımı olarak etkili bir şekilde hareket edebilir ve kutudan çıkar çıkmaz birçok standart bileşen sağlayabilir. Bu bileşenler üçüncü taraf bileşenlerle değiştirilebilir veya gelecekte gerektiği gibi özelleştirilebilir.

Müşterisine en iyi çözümü sunmak için, müşteri için en değerli çözümü sunduğuna inandığı bir dizi araç seçerdi.

Başlangıç olarak mimari çok basit olacaktır. Ana NLP tedarikçilerinden (Google, Facebook, Microsoft, IBM, Rasa) en iyi NLP motorunu seçecek ve ardından gerekli mesajlaşma platformuna bağlanmak ve analitik, döngüdeki insan ve rol tabanlı güvenlik gibi destekleyici yetenekler sağlamak için Botpress adresindeki standart bileşenleri kullanacaktır.

Bu temel çözüm müşteriyle birlikte çalışmaya başladıktan sonra, gerekirse bunu geliştirmeyi düşünebilirdi. Bunu NLP motorları ekleyerek, analitik paketini yükselterek (gerekirse üçüncü taraf bir sağlayıcıya) veya döngüdeki insan özelliğine özelleştirmeler ekleyerek yapabilirdi.

Elbette sistemi daha fazla özelleştirme ya da sisteme yeni bileşenler veya hizmetler ekleme kararları, müşterilerin sistemle etkileşimlerinin analiz edilmesiyle alınacaktır. Değişiklikler, uygun geliştiriciler tarafından gerektiği şekilde hızlı bir şekilde yapılabilir.

Sam, çözümü önce kendi işletmesi için uygulamaya karar verdi. Bu, mevcut araçlardan bazılarını denemesine ve ilk kurulum için en iyi teklifler olduğunu düşündüğü araçları seçmesine olanak sağladı.

Sam hemen birçok müşteri hizmetleri projesi kazanmaya başlamakla kalmadı, müşteri hizmetlerinin başarılı bir şekilde uygulanmasının ardından müşterilerinin hızla kanala başka hizmetlerin de eklenmesini istediğini gördü.

Müşteri hizmetleri dünyadaki her şirketin az ya da çok ihtiyaç duyduğu bir şey olduğu için müşteri sıkıntısı yaşanmıyordu.

Ancak çözümü bu şekilde uygulamaya başladıktan sonra, müşterilerinin onları tek bir genişletilebilir olmayan, şişirilmiş yazılım çözümüne kilitlemeye çalışmak yerine işleri için en iyi araçları seçmelerine yardımcı olabildiği gerçeğine ne kadar değer verdiğini anladı.

Sam ve ekibi, bir şirketin müşteri hizmetleri işlevinde çok hızlı bir şekilde yüksek değerli, yüksek etkili iyileştirmeler yapmak için müşteri hizmetleri botlarını nasıl kullanacaklarını bulma konusunda çok iyi hale geldi.