5 AI čatbotu problēmas, kas jums maksā klientus
AI čatbotu problēmas var klusi maksāt jums klientus. Piecas brīdinājuma pazīmes, ka jūsu bots kaitē konversijām klientu apkalpošanā, un kā katru no tām novērst....
6 min lasīšanas
AI
Chatbots
+2
AI klientu atbalsta čatbots, kas turpina netrāpīt mērķī, gandrīz vienmēr ir saistīts ar vienu no sešiem labojamiem iemesliem: novecojis zināšanu avots, netestēta plūsma, nepareizi iestatīts pārsūtīšanas slieksnis, nepietiekami jaudīgs modelis, valodu neatbilstība vai tas, ka neviens nepārskata tā patiesās kļūdas. Lūk, kā diagnosticēt, kurš no tiem ir jūsu gadījumā, un novērst to bez pilnīgas pārbūves.
Šajā rakstā:
- 1. risinājums: jūsu AI klientu atbalsta čatbota zināšanu avots ir nepilnīgs vai novecojis
- 2. risinājums: plūsma nekad nav testēta pret reālu formulējumu
- 3. risinājums: pārsūtīšanas slieksnis ir iestatīts nepareizi
- 4. risinājums: AI modelis ir nepietiekami jaudīgs jūsu saņemtajiem jautājumiem
- 5. risinājums: valodu pārklājums neatbilst jūsu klientiem
- 6. risinājums: neviens nepārskata tā kļūdas
Lielākā daļa komandu izveido AI klientu atbalsta čatbotu vienreiz, vēro, kā tas pirmajās nedēļās darbojas labi, un pārstāj tam pievērst uzmanību. Tad eskalācijas lēnām pieaug, klienti sāk atkārtoties, un neviens nevar pateikt, kāpēc tieši, jo neviens nav paskatījies, kas īsti neizdodas.
1. risinājums: jūsu AI klientu atbalsta čatbota zināšanu avots ir nepilnīgs vai novecojis
Šis ir visizplatītākais iemesls un visvieglāk pārbaudāmais. Čatbots zina tikai to, ko satur tā pievienotie zināšanu avoti. Ja produkts ir mainījies, politika atjaunināta vai jauna funkcija izlaista, bet avota saturs nav atjaunināts līdzi, bots pārliecinoši sniegs veco atbildi.
Izvelciet to jautājumu sarakstu, kurus bots visbiežāk atbild nepareizi, un pārbaudiet katru pret faktisko avota saturu. Ja avotā informācijas pilnībā trūkst, tā ir darbības jomas nepilnība. Ja avotā tā ir, bet bots joprojām atbild nepareizi, saturs var būt slikti strukturēts, aprakts vai citur tajā pašā avotā tam ir pretrunīga informācija.
Piemēram, cenu lapas atjauninājums, kas maina plānā iekļauto vietu skaitu, klusībā sabojās katru čatbota atbildi par šo plānu, kamēr kāds neatjauninās zināšanu avotu.
2. risinājums: plūsma nekad nav testēta pret reālu formulējumu
Plūsma, kas izveidota un testēta tikai ar kārtīgiem, labi veidotiem testa jautājumiem, darbojas savādāk nekā tā, kas testēta pret to, kā klienti faktiski raksta. Reālie jautājumi ir īsāki, mazāk formāli un bieži vien tiem trūkst konteksta, ko kārtīgs testa jautājums ietvertu.
Izvelciet divdesmit reālus klientu ziņojumus no savas biļešu vēstures — jo nekārtīgāki, jo labāk — un manuāli palaidiet tos caur plūsmu. Atzīmējiet katru vietu, kur atbilde ir nepareiza, nepilnīga vai tehniski pareiza, bet mulsinoša. Šis viens vingrinājums parasti atklāj vairāk reālu problēmu nekā nedēļa apkopotu rādītāju.
Ja jūsu komanda izmanto arī AI atbilžu asistentu , lai sagatavotu aģentu atbildes, tās pašas zināšanu avotu problēmas, kas bojā čatbotu, parādīsies arī tur, jo abas funkcijas izmanto vienu un to pašu pamata saturu.
Gatavi pacelt biznesu jaunā līmenī?
Izmēģiniet LiveAgent bez maksas un pārliecinieties paši.
3. risinājums: pārsūtīšanas slieksnis ir iestatīts nepareizi
LiveAgent čatbots ļauj iestatīt minimālo AI atbilžu skaitu pirms pārsūtīšanas cilvēkam kļūst pieejama vai arī ļaut AI aģentam pašam izlemt, kad pārsūtīt. Iestatot šo parametru nepareizi jebkurā virzienā, tas izskatās pēc veiktspējas problēmas, lai gan patiesībā tā ir konfigurācijas problēma.
Iestatiet slieksni pārāk augstu, un klienti iestrēgst, cikliski saņemot nederīgas bota atbildes, pirms var sazināties ar cilvēku. Iestatiet to pārāk zemu, un bots eskalē jautājumus, ar kuriem tas būtu varējis tikt galā, kas palielina eskalācijas īpatsvaru un tērē aģentu laiku pieprasījumiem, kuriem nekad nebija nepieciešams cilvēks.
Pārskatiet šo iestatījumu kopā ar saviem faktiskajiem eskalācijas datiem, nevis tikai vienreiz iestatīšanas laikā. Tas, kas bija piemērots mazākam biļešu apjomam vai šaurākam jautājumu lokam, var būt jāpielāgo, jūsu čatbota darbības jomai paplašinoties.
4. risinājums: AI modelis ir nepietiekami jaudīgs jūsu saņemtajiem jautājumiem
Ne visi AI modeļi vienlīdz labi spēj izprast daudzdaļīgus vai neskaidrus jautājumus. Modelis, kas lieliski tiek galā ar vienkāršiem BUJ vaicājumiem, var sākt klupināt, kad klienti uzdod daudzslāņainus jautājumus, kuriem nepieciešams savienot divas vai trīs informācijas daļas.
To ir vērts pārbaudīt pēdējo, nevis pirmo. Modeļa jaunināšana nenovērsīs nepilnīgu zināšanu avotu vai netestētu plūsmu, un komandas, kas uzreiz lec uz modeļa maiņu, bieži atklāj, ka tās pašas kļūmes saglabājas, jo īstā problēma nekad nebija modelis. Kad zināšanu avots un plūsma ir sakārtoti, ja sarežģīti spriešanas jautājumi joprojām neizdodas, tad jaudīgāks modelis attaisno savas izmaksas. Modeļu sniedzēji publicē savus spriešanas un instrukciju izpildes etalonus tieši šādam salīdzinājumam — tos ir vērts pārbaudīt pirms pieņemt, ka katrs modelis vienādi apstrādā daudzdaļīgus jautājumus.
Piesakieties jaunumiem
Jaunākie padomi un piedāvājumi tieši jūsu pastkastē.
5. risinājums: valodu pārklājums neatbilst jūsu klientiem
Čatbots var atbildēt vairāk nekā 100 valodās atkarībā no tam pievienotā AI modeļa, taču valodu atbalsts darbojas tikai tik labi, cik labi pamatā esošais zināšanu avots darbojas šajā valodā. Zināšanu avots, kas rakstīts un uzturēts tikai angļu valodā, sniegs plānākas un mazāk precīzas atbildes klientiem, kas raksta jebkurā citā valodā, pat ja bots tehniski “atbalsta” to.
Pārbaudiet savu biļešu apjomu pa valodām pret to, cik daudz jūsu zināšanu avota faktiski pastāv katrā no tām. Neatbilstība šeit izskatās tieši tāpat kā vispārēja veiktspējas problēma, bet risinājums ir avota satura tulkošana, nevis plūsmas vai modeļa skārumi.
6. risinājums: neviens nepārskata tā kļūdas
Čatbots, kas bija labi noregulēts palaišanas brīdī, pats no sevis tāds nepaliek. Produkti mainās, klienti sāk uzdot jauna veida jautājumus, un plūsma, kas pirms trim mēnešiem aptvēra visu, klusi vairs neatbilst tam, ko klienti šodien jautā.
| Pazīme, ko pārbaudīt katru nedēļu | Ko tā parasti nozīmē |
|---|---|
| Eskalācijas īpatsvars pieaug | Darbības joma vairs neatbilst reālajiem jautājumiem |
| Viena un tā pati nepareizā atbilde atkārtojas | Zināšanu avots ir novecojis par šo tēmu |
| Jauni formulējumu modeļi biļetēs | Plūsma ir jāpārbauda pret pašreizējo valodu |
| CSAT krītas uz bota atrisinātajām biļetēm | Bots “atrisina” biļetes, ar kurām klienti nebija apmierināti |
Iestatiet pastāvīgu iknedēļas neveiksmīgo un eskalēto sarunu pārskatu pirmo mēnesi pēc jebkurām izmaiņām, pēc tam pārejiet uz mēneša pārskatu, kad rādītāji stabilizējas. Šis ir vienīgais risinājums šajā sarakstā, kas nav vienreizēja izmaiņa. Tas ir ieradums, kas noķer pārējos piecus, pirms tie kļūst par modeli, ko klienti pamana.
Ja jūs joprojām izlemjat starp platformām, nevis labojat esošu, mūsu ceļvedis kā izvēlēties AI čatbotu aptver tās pašas sešas jomas no pircēja perspektīvas, pirms jūs apņematies veikt iestatīšanu.
Izskrieniet caur šiem sešiem iemesliem secībā, pirms pieņemat, ka viss iestatījums ir jāaizstāj. Lielākā daļa komandu atklāj, ka īstā problēma ir viens konkrēts, labojams trūkums, nevis fundamentāls defekts pašā čatbotā. LiveAgent AI čatbots ļauj lielāko daļu šo sviru — zināšanu avotus, pārsūtīšanas sliekšņus un modeļa izvēli — konfigurēt tieši, tāpēc viena no šiem iemesliem novēršana parasti aizņem pēcpusdienu, nevis pārbūvi.
