各行业通过聊天机器人与客户互动可以获得诸多好处。可以从两个角度理解聊天机器人的价值:

  1. 作为自动化消息的一种形式;
  2. 作为一种应用程序(即使是图形界面应用)运行在消息应用(如 Facebook Messenger、Kik 或 Telegram)中。

内嵌于现有应用中的自动化消息功能对企业来说极具价值。能在消息应用内使用聊天机器人,意味着无需下载机器人,也无需用户认证。没有单独下载、没有额外认证、无需学习新系统,也没有其他阻碍。机器人天然受益于消息应用庞大的用户基础,能够直接参与聊天体验,借助现有用户群实现快速推广。

客户服务

目前,客户服务很可能是聊天机器人最常见的应用场景。现有技术已经可以让机器人轻松回答用自然语言提出的问题。这些系统在主要处理简单、常见问题,并且在机器人无法妥善回答时能可靠地转接给人工时,效果非常好。

聊天机器人在客户服务中的能力不仅限于信息回复。它们还可以让用户完成预约、订单跟踪或购买保修等操作,无论是通过文本、语音指令还是图形界面。

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金融服务

金融机构已经大规模采用聊天机器人,认识到它们不仅降低了客户服务成本,还能以更便捷的方式提供多项服务。现在已经可以通过聊天或短信完成如支付、余额查询等简单操作。

更复杂的任务——比如购买保险——也正在成为现实。通过合理运用智能体转接和图形界面,金融机构可以让客户在聊天应用内便捷完成许多常见交易。

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电商

聊天机器人在电商领域有多种应用:

  • 聊天机器人在电商领域最明显的应用就是充当线上店员,帮助你找到想要的商品。聊天机器人会询问你的需求,并协助你进行查找。然而,这一用例也存在问题:大多数线上商店的搜索和筛选功能都很强大且易于使用,用户在线上查找商品时并不会遇到像实体店那样的困难。
  • 与其试图取代已经很好的搜索和筛选功能,聊天机器人可以提供其他支持购买体验的服务。例如,聊天机器人可以在聊天中提供更便捷的支付方案,也可以在用户通过广泛搜索确定具体商品后,协助解答相关问题。
  • 聊天机器人还可以在更高层次上发挥作用,尤其是在客户更看重便利性而非价格的购买场景。例如,聊天机器人可以让客户比在网站上下单更高效地购买和发送鲜花。如果所有相关地址和支付信息都已存储在聊天应用中,这一点尤为明显。
  • 聊天机器人可用于群组,这很可能会为电商带来一些有趣的应用场景,尤其是在社交购物领域——比如 Groupon 模式的变体。
  • 最后,聊天机器人还可以结合地理定位,实现高度场景化的信息推送或优惠。例如,用户在商场经过某家店时,机器人可以为其推送该店的优惠券。

医疗健康

这里有许多客户服务机会——既能降低管理成本,也能提升患者便利性。预约医生和检测是最常见的场景。让保险流程更顺畅也是聊天机器人的一个巨大应用方向。

患者不愿意为每位医生或医院下载一个应用,因此聊天机器人在这一领域可能是一个很好的解决方案。基于地理位置的聊天机器人可以引导人们在医院内导航,并让他们就所在区域提出相关问题。

虽然 医疗领域的AI 未来将有广泛应用,并极大增强医护人员的能力,但聊天机器人短期内不会取代医生。不过,它们可以立即在药物追踪、用药管理,以及帮助医生和患者共享健康日志等方面发挥作用。

政府

聊天机器人在政府领域有很好的应用前景。因为市民通常不会为每项政府服务都下载一个应用,尤其是这些服务他们用得很少。

政府部门可以通过聊天机器人提供各种服务,而无需开发应用程序。市民可以获取服务信息、缴费、提问,也可以了解签证、护照和许可证的相关信息,并在聊天平台上咨询流程问题。

酒店

与政府部门类似,酒店住客除非是常客,否则一般不愿意为所住酒店专门下载一个应用。但互联网让许多服务变得极为便捷,这些服务可以通过聊天机器人来提供。显而易见的应用场景包括咨询酒店设施、点餐送餐等。

这里也可以利用地理定位:聊天机器人会在物理场景需要时出现。例如,当顾客进入咖啡馆或餐厅时,相关机器人可以为其点单。客人还可以根据所在位置留下反馈或提问,比如在泳池边时对泳池设施进行评价。

一个示例

想象你收到一封要求你支付账单的电子邮件。邮件中可能包含一个链接,指向你可以支付账单的系统。你需要打开该系统,登录,找到相关页面,然后按照步骤完成支付。

现在想象你在聊天应用中收到一条消息,要求你支付账单。消息来自一个机器人,你可以直接在聊天应用中点击按钮支付账单。点击后,聊天应用会弹出一个图形界面,所有交易主要信息都已填写好。你只需点击支付按钮即可完成。

很容易看出,第二个例子为用户带来了更好的体验,成功率也会更高。通过聊天机器人,用户可以直接利用自己已在聊天应用中完成验证的身份,且支付请求消息与支付功能紧密集成。

局限性

在讨论机器人可能的不同应用场景之前,需要注意它们的使用存在一些局限性。

其次,聊天机器人很容易被设计得过于复杂,或者试图承担过多任务。例如,自然语言处理在处理广泛但浅层的任务时表现良好,但对于需要更多上下文的任务,无法完全替代人工客服。这些局限性需要在机器人设计时加以理解和规避,包括使用必要时将对话升级给人工的功能。

聊天界面在完成许多任务时也并非最佳选择——尤其是当用户需要更改想法或需要查看多种选择的简明概览时。在这些情况下,图形界面(仍由机器人控制)通常是更好的方案。

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