在随后的几年中,使用聊天机器人的结果在感知和成功方面各不相同。尽管对他们的反应可能很快,但不同的客户群有不同的期望。尖端技术和快速发展的技术将不断增加痛苦和反对者,这导致了一些可以理解的采用瘫痪。

确定问题和目标
采用新技术来解决问题,因此这是开始的地方。确定聊天机器人可以最好地解决的客户问题。最好的出发点是数量更多,更常见且不太复杂的问题,这些问题会浪费客户服务时间。

选择了要解决的问题类型后,不要忽略为聊天机器人设置成功指标。目标是让聊天机器人解决一定比例的总体服务量吗?聊天机器人与其他渠道相比,预计将在所选问题中占什么百分比?对诸如聊天机器人的平均解决时间之类的指标有什么期望?

散布个性
与客户进行快速,高效的聊天机器人交互并不意味着体验一定是机器人。如果具有某种个性,客户更有可能考虑再次使用它。

接下来要考虑的是:语气。聊天机器人应该以礼貌,专业的方式交谈还是更轻松?创建并维护一个交互样式指南,以确保聊天机器人的对话保持一致和品牌形象,同时避免任何可能引起客户混淆或反感的事情。

由解决方案提供支持
个性很重要,但是最终,客户希望尽快找到解决方案。客户对聊天机器人的不满大多是因为他们无法有效地获得正确的答案。因此,成功的聊天机器人是那些致力于通过可靠的解决方案解决一组定义的问题的聊天机器人。

聊天机器人提供的解决方案可以利用其他可用的自助服务选项。当涉及到许多步骤时,让聊天机器人将客户推荐给知识库文章,使客户更容易执行它们。引导自动化解决方案(提交信息或执行其他自动化的表单)也是理想的选择。

与人类合作
实现聊天机器人以解决一组定义的问题至关重要。这也意味着它应该“知道”其局限性。它应该能够确定无法解决的问题并且不能为客户提供帮助。

这很重要,因为当今的聊天机器人缺乏人类能够进行推理和故障排除的能力。对于聊天机器人不熟悉的场景,实时的客户服务代理应该待命并准备介入。询问客户无关或多余的问题不会浪费他们的时间并造成挫败感。但是仅仅将客户对话从聊天机器人转移到人类是不够的。到目前为止,必须将所有收集到的客户详细信息和上下文(名称或标识信息以及交互记录,包括提供的任何可能的解决方案)包括在内。发生这种情况时,客户没有必要重复已经共享的信息。

理解语言
聊天机器人将客户使用的关键字和短语与他们可以提供的解决方案相匹配。人类可以以多种方式表达自己,这可能会给聊天机器人带来挑战,因为它们之间的细微差别使人类容易适应。

该领域的技术不断进步,现代聊天机器人使用自然语言理解(NLU)来提供更好的对话体验。使用NLU,聊天机器人可以通过使用模型来确定客户想要做什么并从其输入中提取相关值来理解客户的陈述。NLU还意味着聊天机器人可以提供更自然和更具吸引力的对话。

即使使用NLU,并不是每个聊天机器人对话都会成功,或者可能花费的时间比必要的时间长。定期检查成功和不成功互动的聊天记录。客户使用了哪些单词和短语?应用该信息来改善聊天机器人,它当前解决的解决方案以及对聊天机器人解决方案库将来可能添加的内容的见解。

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