Un chatbot este o interfață de comunicare ce ajută indivizii și companiile să aibă conversații cu succes. În esență, este un program de Inteligență Artificială (AI/IA) ce vorbește cu tine. Te informează în legătură cu toate lucrurile pe care trebuie să le știi. Este minunat, nu?
Sunt folosiți pentru a reproduce interacțiuni importante cu utilizatorii, pentru a ajuta procesele business, pentru a obține informații de la grupuri mari. Sau pot fi utilizați pur și simplu ca asistenți personali. Motoarele de căutare se folosesc de bots pentru a sonda webul și pentru a arhiva pagini noi în vederea unor accesări viitoare. Uneori, se folosesc bots și în scopuri malefice, precum transmiterea de viruși sau creșterea artificială a numărului de vizualizări de articole sau video-uri pe YouTube.
Primul nivel este reprezentat de orice platformă de mesagerie: Facebook, Twitter, Slack etc. . Același principiu se aplică și pentru Amazon Alexa sau Google Assistant sau pentru orice alt consumator de pagini web.
Clientul se conectează la bot fie prin intermediul unui canal de tip text, fie prin intermediul unui canal de tip voce. În cazul opțiunii voce, există încă două nivele interne ce se ocupă de recunoașterea vorbirii și de transformarea sa în text pentru input și de sintetizarea textului în vorbire pentru răspunsuri.
Componenta NLU (Natural Language Understanding - înțelegerea limbajului natural) ajută la extragerea scopului discuției și a entităților din solicitarea utilizatorului. Componenta NLU constă dintr-un model de clasificare supervizată a intențiilor ce este antrenat pe o multitudine de propoziții de input și de scopul discuției țintă, și un model de extragere a entităților care poate fi pre-antrenat similar modelului Spacy sau librăriilor StanfordNLP. Acesta poate fi antrenat folosind și modele probabilistice precum CRF (conditional random fields - câmpuri condiționate aleator).
Componenta NLG (Natural Language Generator - generarea limbajului natural) produce răspunsurile unui bot. Cea mai ușoară cale de a obține acest lucru este utilizând un mecanism de template-uri. O metodă mai complicată este utilizarea generatorilor de propoziții prin deep learning.
Istoria chatbots-urilor
Este una dintre cele mai importante componente din arhitectura unui chatbot. Este responsabilă de o serie de aspecte:
Ideea de bază este aceea de a confirma utilizatorului că înțelegeți ceea ce tocmai a spus. Acest aspect face ca un bot să pară implicat și oferă sentimentul că botul știe ceea ce face.
Umplerea informațiilor lipsă: Când un utilizator solicită ceva, este posibil ca botul să nu aibă suficientă informație de la utilizator pentru a procesa solicitarea. Soluția este de a solicita utilizatorului această informație. Deci, în loc de a decide pe loc care a fost intenția utilizatorului, sistemul recunoaște că anumite entități trebuie să fie prezente. Dacă entitățile nu sunt prezente, botul trebuie să interogheze utilizatorul în legătură cu aceste entități până când are toate informațiile necesare. Fiecare scop al discuției este un șablon/tipar ce are sau nu nevoie ca anumite poziții să fie completate cu informații.
Contextul conversației: În discuția cu un utilizator, trebuie colectate și gestionate tot felul de informații. Acesta este contextul conversației. Contextul este construit în timpul interacțiunii cu utilizatorul și conține toate informațiile de care este nevoie pe termen lung și pe termen scurt pentru gestionarea conversației.
Inițiativă: Când doi oameni comunică, unul dintre ei are inițiativa. Când are cineva inițiativă? În funcție de intenție, un utilizator poate semnaliza faptul că dorește să preia inițiativa. Apoi un bot poate decide dacă lasă inițiativa celuilalt partener de dialog sau dacă preia inițiativa. Se pot clasifica scopurile discuției în funcție de prezența sau de lipsa inițiativei.
Deși chatbots-ii pot aduce o creștere semnificativă unei companii, aceștia nu apar în context dintr-o dată și foarte bine educați. Totuși, este posibil să se construiască un bot necizelat în câteva ore. Un chatbot trebuie creat și antrenat pe baza unui set de date.
Există mai multe modalități de a-i antrena pe bots:
Adunați date prin toate canalele de intrare. Există câteva surse interne de date ce pot fi folosite: înregistrări ale serviciului clienți sau documentația serviciului suport.
Adunați date analitice în timp real. Monitorizați interacțiunile pentru a le transforma în răspunsuri mai relevante pentru bot.
Antrenați-l pentru înțelegerea semanticii. Acest lucru le permite programatorilor să înțeleagă cum pot ajunge la rezultate mai bune, constatând ce nu funcționează și aliniind scopul datelor la input.
Antrenați-l pentru a fi mai personal. Un chatbot va interacționa cu multe persoane. Răspunsul trebuie adaptat la specificul tranzacției, indiferent dacă acesta este pozitiv sau negativ. De exemplu, putem antrena datele pentru ca acestea să se plieze pe nevoile diferitelor de grupuri în mod satisfăcător și productiv.
Antrenați-l pentru a fi mai clar. Vă atingeți scopul? Dacă reușiți acest lucru, atunci datele voastre sunt antrenate să identifice corect obiectivele.
În cele din urmă, mai există componenta logicii de business a unui bot ce conectează servicii diverse (interne /externe/servicii cloud) precum și API-uri CRM.
Unul din motivele răspândirii chatbots-urilor este "plictisul de aplicații". Utilizatorii sunt enervați de multe ori când trebuie să instaleze aplicații speciale pe telefoanele mobile.
Mulți utilizatori sunt reticenți să folosească aplicații noi. Pe lângă acest lucru, este clar că nu este profitabil să creezi, să promovezi și să faci operațională o aplicație ce nu va fi utilă. Putând funcționa pe platforme diferite, chatbots-ii rezolvă această problemă prin utilizarea lor multi-channel. Există 4.1 miliarde de utilizatori de tip messenger, deci afacerile pot profita de pe urma acestui fapt prin intermediul unui chatbot.
Puteți măsura succesul unui bot prin două tipuri de date analitice:
Indicatori analitici cantitativi:
Date demografice;
Locații / Momente ale zilei / Dispozitive;
Nevoi / Capturarea intenției / Propoziții de top;
Răspunsuri adecvate la erori;
Activitatea utilizatorilor a fost finalizată cu succes sau nu;
Timpi de sesiune;
Indicatori analitici calitativi:
Colectarea și analiza transcrierilor din interacțiuni;
Aprecieri textuale ale utilizatorilor;
Capturarea sentimentelor;
Observație directă;
Se recomandă măcar trei runde cu cel puțin 10 oameni pentru a putea înțelege cum vor interacționa oamenii cu chatbotul și cum va face acesta din urmă față lucrurilor care nu merg bine. Așadar, NU LANSAŢI NIMIC ÎNAINTE DE A FACE ACEST LUCRU.
Decizia de a lansa ceva: Cu condiția de a avea o bună alternativă atunci când situația se complică (trimiterea către un agent real \| postarea unui ticket ..), utilizatorii pot fi mulțumiți cu atingerea obiectivelor lor, în contextul unei rate mici de succes chiar și atunci când un chatbot eșuează.
În mod ideal, țintiți la un procent de succes de 80% fără a fi ajutați de chatbot înainte de lansare.
Domeniul ecommerce a început să folosească chatbots rapid, ceea ce s-a dovedit a fi foarte profitabil.
Modalitati pentru comercianți și magazine online de a folosi chatbots
Înlocuitorul unui email: Chatbots-ii au procente de utilizare și de accesare pe bază de click mult mai mari decât un email. Prin urmare, multe magazine online folosesc chatbots-ii ca metodă de a obține informații despre vizitatorii unui website prin intermediul unor pop-ups. Odată ce utilizatorii interacționează, aceștia sunt redirecționați spre vânzări prin intermediul unui bot.
Catalizator de vânzări: Precum publicitatea prin email, comercianții bot vând produse și segmentează populația. Pentru bots vânzările sunt interactive și dinamice. Când utilizatorul spune "nu", este mai ușor de aflat motivul, de redirecționat utilizatorul și de reluat oferta mai târziu.
Conținut personalizat: Deoarece chatbots -ii sunt interactivi, aceștia pot face conținutul interactiv, dinamic și personalizat. Te pot învăța ceva valoros, te pot lua într-o călătorie și pot îmbunătăți relația ta cu o marcă de produs. Prin urmare, vedem cum multe mărci de produse creează experiențe ce spun o poveste și duc la vânzări.
Marketing relațional: A utiliza chatbots-ii este mai personal decât a utiliza social media, precum Twitter sau chiar un email. Este normal ca utilizatorii să proiecteze caracteristici umane asupra unui chatbot și chiar să manifeste sentimente. Prin urmare, mărcile au oportunitatea unică de a dezvolta o relație mai personală cu utilizatorii, iar aceasta conduce la creșterea loialității clienților.
Chatbots-ii cresc vânzările online într-un mod neașteptat. O serie de elemente facilitează acest lucru:
Upselling & Downselling: După ce un client face o cumpărătură, există o probabilitate de 33% ca acesta să cumpere din nou. Posibilitatea de a vinde ceva mai valoros (upselling) imediat după, este o oportunitate grozavă de a crește vânzările.
Coș de cumpărături abandonat: Un procent impresionant de 68% din totalul coșurilor de cumpărături reprezintă coșurile abandonate. Email-ul este o modalitate grozavă de a recupera coșurile de cumpărături abandonate, succesul atingând 50%. Acum și chatbots-ii se alătură procesului, deci avem procente mai mari de click, ceea ce va crește vânzările negreșit.
Personalizare & Date analitice predictive: Chatbots-ii sunt foarte competenți la segmentarea publicului țintă, oferind experiențe personalizate. Conform unui raport Accenture, consumatorii vor cumpăra în proporție de 75% de la un comerciant care le știe numele și le face recomandări pe baza cumpărăturilor anterioare.
Procente crescute de retenție: Când vine vorba de retenție, chatbots-ii întrec aplicațiile de departe. Bots-ii sunt tranzitorii, nu trebuie descărcați, nu trebuie să vă înregistrați… această barieră joasă de intrare face ca utilizatorii să îi poată folosi bots -ii oricând doresc. Mai mult, cât timp experiența și rezultatul sunt bune, este ușor pentru un bot să ne contacteze și să înceapă o conversație.
Companiile fac economii de 30% în domeniul relații clienți prin introducerea de bots.
Relații clienți cu transfer de date inteligent: Majoritatea apelurilor către serviciul clienți pot fi reduse la regula 80/20, ceea ce presupune că aceeași întrebare este adresată în proporție de 80%. Tehnologia poate fi foarte bine utilizată la automatizarea întrebărilor ușoare, repetitive prin preluarea acestora de un agent doar când bot-ul nu poate răspunde. Când un bot se blochează, trimite automat întrebarea unui agent real care ajută la oferirea unui răspuns. Botul ascultă răspunsul și învață cum să răspundă la o astfel de întrebare pe viitor. Cel mai puternic aspect al acestei abordări este că sistemul devine mai inteligent pe măsură ce trece timpul, reușind să răspundă automat la din ce în ce mai multe întrebări!
Help Desk intern: Ce se întâmplă când un agent nu știe răspunsul la o întrebare? De multe ori, întrebarea este pasată unui help desk intern care primește aceeași întrebare la nesfârșit. Prin bots pot fi ajutate atât echipele interne, cât și cele externe de relații clienți.
Automatizarea întrebărilor frecvente (FAQ): Nimeni nu citește pagina de FAQ. Clienții doar trimit un email cu întrebările către companie. Folosind AI putem lua un document și putem răspunde oricăror întrebări legate de acesta. Puteți adresa întrebări precum următoarea botului său Wiki: 'Unde este Barcelona?', iar botul va răspunde automat!
Scoruri de încredere: Cum știe un bot dacă ar trebui să răspundă la o întrebare sau să o dea mai departe? Când primește o întrebare, un bot va încerca să dea răspuns și va asigna răspunsului un scor de încredere. Dacă scorul de încredere este sub pragul prestabilit, botul va trimite întrebarea către agent și va asculta răspunsul. Apoi, va compara răspunsul agentului cu al lui și va deveni mai bun! Cheia este folosirea scorului de încredere alături de învățarea activă.
Ecosistem de relaționare: Unele hoteluri creează un ecosistem de tip chatbot care relaționează cu clienții înainte, în timpul și după călătorie. Unii ar putea folosi chatbotul pentru a verifica dacă un hotel este disponibil. Dacă clienții au și finalizat rezervarea, un chatbot poate trimite mai apoi linkuri cu conținut personalizat precum articole despre restaurantele de top din zonă, ghiduri turistice sau alte oportunități locale de explorat. Odată ce rezervă, un bot le poate permite clienților să facă check-in, să solicite servicii la cameră, să comande de la restaurant, iar după check-out va colecta feedback sau îi va întreba unde vor să mai călătorească. Cheia succesului stă în asumarea experienței clientului de la început până la final și menținerea canalului de comunicare deschis!
Personalizare radicală: Una din marile provocări ale industriei hoteliere este diferențierea de competiție. Simplu spus, majoritatea clienților compară hotelurile pe baza prețurilor și aleg cel mai convenabil raport calitate-preț (o combinație de preț, marcă și loc) ceea ce face ca hotelurile să fie nevoite să aibă prețuri competitive. Personalizarea radicală va schimba acest lucru. Hotelurile vor putea oferi pachete personalizate unice pe baza intereselor persoanei, incluzând mai multe activități într-un singur pachet așa cum ar face-o clientul însuși. Oferind pachete personalizate, hotelurile nu mai trebuie să fie competitive la nivel de preț.
Recomandări la fața locului: Hotelurile încep să folosească algoritmi de tipul următorul-produs-de-cumpărat. Acești algoritmi pot analiza datele istorice pentru a determina, de exemplu, dacă un client preferă cafeaua dimineața, dacă își ia soțul/soția în călătorii, iar apoi folosind locația telefonului mobil al persoanei să dea o ofertă de tipul cumpără-una-primește-una-gratuit exact când clientul intră în cafeneaua unui hotel dimineața. Mai mult, există și alte oportunități de a fermeca clientul, trimițându-i o cină pre-comandată la cameră când clientul intră pe hol, sau anunțând personalul de curățenie că o cameră este disponibilă pentru curățenie de îndată ce clientul a plecat.
Chatbots și voce la relații clienți: Călătorii din top 5%, care dorm la hoteluri între 50 și 100+ de nopți pe an, stau la hoteluri premium, fără a ține cont de preț. Majoritatea celor din acest grup au un asistent personal (steward) pe care îl pot suna pentru orice, oricând! Pentru restul dintre noi, chatbots-ii pot oferi un serviciu similar de calitate înaltă la preț mult mai mic. Hotelurile au început să folosească astfel de bots ce pot fruniza o experiență extraordinară pentru clienți, care pot sugera locuri de interes și care pot face ca lucrurile să se întâmple prin chat sau voce. Deoarece sistemul menține starea, puteți începe discuția pe un canal (messenger, de exemplu) și să o continuați pe alt canal (email, Echo) fără a vă repeta.
Prețuri inteligente prin AI: Una dintre cele mai mari oportunități este utilizarea datelor analitice predictive și a personalizării profunde pentru a optimiza prețurile. De exemplu, un hotel ar putea avea un excedent de camere disponibile din cauza unei anulări de ultim moment (un zbor este anulat). Pentru a remedia această situație, AI-ul ar putea reduce prețul și promova acest preț special în rândul localnicilor.
Fintech a început să afecteze serviciile financiare, iar chatbots -ii sunt mediul care favorizează această infiltrare. Potrivit Gartner, consumatorii vor gestiona 85% din totalul activităților cu băncile prin intermediul chatbots-ii Fintech până în 2020.
Mesaje inteligente: În primul rând, te pot avertiza în legătură cu probleme sau pericole la care este expus contul tău bancar. De exemplu, dacă apar tranzacții neautorizate de la Roma, un bot îți poate trimite un mesaj ca să afle dacă ești la Roma. Companiile pot duce aceasta un pas mai departe, avertizându-te în privința taxelor bancare, a taxelor de extragere și a altor taxe viitoare. Pentru a evita aceste taxe, pur și simplu spune-i unui bot să mute banii dintr-un cont în altul. Iată ce simplu este să economisești niște bani.
Ponturi & sugestii personalizate: Unii bots din domeniul bancar pot analiza contul vostru bancar și să vă dea sugestii despre ceea ce ar trebui să faceți cu banii. Pot să vă arate pe ce vă cheltuiți banii în mod uzual, cât cheltuiți pe servicii și cum puteți transfera banii între conturi pentru a-i economisi.
Relații clienți: Un bot oferă servicii clienți 24/7, poate răspunde la întrebări legate de cont sau oferi sugestii în vederea reducerii costurilor și îmbunătățirii experienței clienților.
Chatbots interni: Băncile pot folosi chatbots intern pentru a automatiza sarcinile de lucru curente. Se pot crea bots ce rezolvă probleme precum resetarea parolei, parsarea emailului angajaților pentru eficiență crescută, oferirea accesului la software și multe altele.
Unul dintre cele mai importante domenii pentru chatbots este recrutarea și managementul resurselor umane. Un bot poate asista fiecare etapă a ciclului de gestionare a unui angajat. Prin facilitarea acestui proces, se poate reduce necesarul de personal HR, costurile, totodată crescând fidelitatea angajaților.
Recruiting: Chatbots-ii și inteligența artificială ajută la automatizarea procesului de recrutare. Unii chatbots-ii pot găsi și evalua cât de potriviți sunt programatorii pentru o poziție anume. Sistemul AI poate evalua codul scris de programatori, precum și aptitudinile programatorilor, dându-le la final un scor de calitate.
Preselecție: Aproximativ 75% dintre aplicanții pentru un loc de muncă nu sunt calificați pentru acea poziție. Chatbots-ii pot preselecta viitorii angajați punându-le câteva întrebări pentru a determina cât de potriviți sunt pentru locul de muncă. Acești bots sunt ca un angajator asistent care înțelege identitatea unei companii și selectează doar acei candidați care se potrivesc cu misiunea și cultura companiei.
Formarea angajaților: Formarea angajaților este scumpă și cronofagă. Un chatbot poate simplifica procesul ajutând la integrarea angajaților imediat după angajare, pentru ca să funcționeze ca un consultant omniprezent.
Deoarece chatbots-ii devin din ce în ce mai inteligenți, aceștia dezvoltă capacități noi precum abilitatea de a procesa tranzacții financiare. Dacă sunteți obișnuiți să folosiți Facebook Messenger sau WhatsApp pentru a discuta cu prietenii, atunci are sens să doriți să faceți plăți sau să vă verificați contul interogând un chatbot, în loc de a deschide o aplicație bancară. Tranzacțiile mediate de chatbots sunt deja disponibile în cadrul Uber care este integrat cu Facebook Messenger, ceea ce a dus la o nouă soluție de efectuare a plăților pentru afaceri în 2017. Astfel, utilizatorii pot comanda și achita cursa Uber printr-un simplu mesaj.
Chatbots-ii sunt o nouă frontieră pentru business, dar ca orice inovație, în special dacă se aplică în domeniul tranzacțiilor financiare, aceasta trebuie să pună în gardă utilizatorii și businessul în privința problemelor de securitate.
Totuși, atâta timp cât principiile fundamentale de securitate - procese, indivizi și tehnologie - sunt aplicate cu succes, chatbots-ii pot fi o componentă importantă a strategiei unei organizații ce dorește să poziționeze clientul în centrul intereselor sale.
Procesele și regulile ce privesc gestionarea și stocarea datelor sunt pertinente pentru chatbots. Prin natura lor, chatbots colectează și stochează informație de la utilizatori, prin machine learning, utilizând apoi aceste date pentru a se auto-antrena și a răspunde la întrebări corect.
Trebuie rezolvate aspecte precum: locul unde se stochează această informație, scopul în care se folosește informația și persoanele care au dreptul de a accesa informația. Organizațiile trebuie să stabilească reguli și procese pentru stocarea datelor înainte de a implementa un chatbot, iar transparența din jurul acestei implementări este esențială pentru utilizatori.
Orice mediu nou are nevoie de timp pentru a fi învățat și adoptat de populație, ceea ce expune utilizatorii la noi riscuri precum noi metode de atac.
Deoarece chatbots-ii devin din ce în ce mai buni la imitarea oamenilor, tehnologia va fi exploatată de hackeri în escrocherii de tip phishing sau alte tipuri de atac. De exemplu, dacă un cybercriminal are acces la programul unui chatbot, acesta poate imita botul și poate câștiga încrederea utilizatorilor, determinându-i pe aceștia să dea click pe linkuri periculoase ce le vor exploata informațiile. Acesta este prima etapă a unui cyberatac, permițând unui cybercriminal să treacă de firewalls și să își creeze o bază de operațiuni chiar în sânul rețelei. Educarea utilizatorilor este esențială pentru reducerea riscurilor unui atac printr-un canal nou de exemplu. Datorită naturii conectate a unui chatbot, educarea utilizatorilor este mai ușoară iar riscurile pot fi reduse prin utilizarea tehnologiei, în comparație cu introducerea conceptului Internet banking acum ceva timp. Totuși, dacă un cybercriminal reușește să folosească chatbots-ii pentru a înșela angajații și a penetra rețeaua, o protecție corespunzătoare a datelor de autentificare va opri atacul înainte de a avea efecte compromițătoare.
Chatbots-ii pot fi securizați prin metode similare din domeniul telefoniei mobile. 2FA, datele analitice de comportament, datele biometrice sunt doar câteva dintre tehnologiile moderne ce încearcă să rezolve problema autentificării sau a criptării, teme importante pentru securitatea unui chatbot.
Dacă luăm în calcul problema autentificării, identitatea utilizatorului este verificată prin credențiale de securitate, precum nume de utilizator sau parolă, ce sunt oferite în schimbul unui token de autentificare folosit continuu pentru verificarea identității utilizatorului. Prin chatbots, folosim și alte mecanisme de identificare a utilizatorului. De exemplu, după ce vă înregistrați Facebook ID în contul vostru bancar (prin autentificare 2FA de exemplu), contul de Facebook poate fi userID-ul vostru.
Măsurile adiționale de securitate precum autentificarea dublă, unde un utilizator își verifică identitatea prin două canale diferite sau unde autentificarea biometrică folosește identificarea pe bază de amprentă și scanare de retină, toate pot oferi un nivel suplimentar de securitate.
Pentru securitate maximă, comunicarea de tip chatbot ar trebui criptată. Acest lucru este cu precădere important în industrii puternic regularizate precum sănătatea sau finanțele ce gestionează informații personale.
Chatbots-ii reprezintă o tehnologie nouă, cu potențial enorm pentru vânzări, marketing și servicii clienți. Când lansează un chatbot, organizațiile ar trebui să rezolve riscurile de securitate aplicând principiile valabile și pentru alte medii, în arii de interes precum procese, indivizi și tehnologie. Asigurând bune practici în aceste arii, afacerile pot beneficia de potențialul unui chatbot.
Chatbots-ii au nevoie de complexitate computațională mare pentru a funcționa eficient.
Limbile au dialecte multiple și structuri sintactice diferite, ceea ce poate face ca un chatbots să înțeleagă mai greu utilizatorul.
Chatbots-ii nu pot răspunde la întrebările abstracte.
Majoritatea sunt foarte liniari sau limitați de condiții impuse asupra lor. (efectul păpușarului)
Nu au conștiență/conștiință. Au abilitate limitată de a-și depăși blocajele și eșecul.
Gestionează greoi solicitările ce au mai multe linii. Au abilitate limitată de a se corecta.
Nu au personalitate. Chatbots-ii nu pot recunoaște cu ușurismă, umorul sau sarcasmul.
Nu au control asupra experienței utilizatorului.
de Ovidiu Mățan
