5 težav z AI klepetalnikom, ki vas stanejo strank
Težave z AI klepetalnikom vas lahko tiho stanejo strank. Pet opozorilnih znakov, da vaš bot škoduje konverzijam v podpori strankam, in kako odpraviti vsakega po...
7 min branja
AI
Chatbots
+2
AI klepetalni robot za podporo strankam, ki nenehno zgreši cilj, ima skoraj vedno vzrok v enem od šestih popravljivih razlogov: zastarel vir znanja, nepreizkušen potek (Flow), napačno nastavljen prag prenosa, prešibek model, jezikovno neujemanje ali nihče, ki bi pregledoval, kaj robot počne narobe. Tukaj je opisano, kako diagnosticirati, kateri vzrok imate, in ga odpraviti brez popolne prenove.
V tem članku:
- Popravek 1: Vir znanja vašega AI klepetalnega robota je nepopoln ali zastarel
- Popravek 2: Potek (Flow) ni bil nikoli preizkušen na resničnih frazah
- Popravek 3: Prag prenosa je nastavljen narobe
- Popravek 4: AI model je prešibek za vprašanja, ki jih prejemate
- Popravek 5: Jezikovna pokritost ne ustreza vašim strankam
- Popravek 6: Nihče ne pregleduje, kaj robot počne narobe
Večina ekip vzpostavi AI klepetalni robot za podporo strankam enkrat, prvih nekaj tednov deluje brezhibno, nato pa mu nehajo posvečati pozornost. Potem eskalacije prikradejo navzgor, stranke se začnejo ponavljati in nihče ne more natančno povedati, zakaj, ker nihče ni pogledal, kaj dejansko spodleti.
Popravek 1: Vir znanja vašega AI klepetalnega robota je nepopoln ali zastarel
To je najpogostejši vzrok in ga je najlažje preveriti. Klepetalni robot ve le to, kar vsebujejo njegovi povezani viri znanja. Če se je izdelek spremenil, se je politika posodobila ali je na trg prišla nova funkcija, izvorna vsebina pa ni bila posodobljena, bo robot samozavestno podajal stari odgovor.
Pripravite seznam vprašanj, pri katerih robot najpogosteje deli napačne odgovore, in vsako preverite glede na dejansko izvorno vsebino. Če v viru informacije popolnoma manjkajo, gre za vrzel v obsegu. Če jih vir vsebuje, a jih robot še vedno podaja napačno, je vsebina sama po sebi morda slabo strukturirana, zakopana ali pa si nasprotuje z drugim delom istega vira.
Na primer, posodobitev cenikov, ki spremeni vključena mesta v določenem paketu, bo tiho pokvarila vsak odgovor klepetalnega robota o tem paketu, dokler nekdo ne posodobi vira znanja, da se ujema.
Popravek 2: Potek (Flow) ni bil nikoli preizkušen na resničnih frazah
Potek (Flow), zgrajen in preizkušen le z urejenimi, dobro oblikovanimi testnimi vprašanji, se obnaša drugače kot tisti, preizkušen na načinu, kako stranke dejansko tipkajo. Resnična vprašanja so krajša, manj formalna in pogosto nimajo konteksta, ki bi ga urejeno testno vprašanje vključevalo.
Vzemite dvajset resničnih sporočil strank iz vaše zgodovine povpraševanj, čim bolj zmečkanih, in jih ročno preženite skozi potek (Flow). Zabeležite vsako mesto, kjer je odgovor napačen, nepopoln ali tehnično pravilen, a zmeden. Že ta ena vaja običajno odkrije več resničnih težav kot teden dni zbranih metrik.
Če se vaša ekipa zanaša tudi na AI pomočnika za odgovore za pripravo odgovorov agentov, se bodo iste težave z viri znanja, ki motijo klepetalni robot, pokazale tudi tam, saj obe funkciji črpata iz iste osnovne vsebine.
Pripravljeni dvigniti poslovanje na višjo raven?
Preizkusite LiveAgent brezplačno in se prepričajte sami.
Popravek 3: Prag prenosa je nastavljen narobe
LiveAgentov klepetalni robot vam omogoča, da nastavite minimalno število AI odgovorov, preden postane prenos človeškemu agentu na voljo, ali pa dovolite AI agentu, da se sam odloči, kdaj bo prenesel pogovor. Če to nastavitev nastavite narobe v katero koli smer, je videti kot težava z zmogljivostjo, čeprav gre v resnici za konfiguracijsko težavo.
Če nastavite prag previsoko, se stranke zataknejo v kroženju skozi neuporabne odgovore robota, preden lahko dosežejo človeka. Če ga nastavite prenizko, robot eskalira vprašanja, ki bi jih lahko rešil sam, kar napihne vašo stopnjo eskalacije in zapravlja čas agentov za zahteve, ki nikoli niso potrebovale človeškega posredovanja.
Preglejte to nastavitev skupaj z dejanskimi podatki o eskalaciji, ne le enkrat ob nastavitvi. Kar je bilo pravilno za manjši obseg povpraševanj ali ožji nabor vprašanj, bo morda potrebovalo prilagoditev, ko se obseg klepetalnega robota poveča.
Popravek 4: AI model je prešibek za vprašanja, ki jih prejemate
Vsi AI modeli ne razmišljajo enako dobro o večdelnih ali dvoumnih vprašanjih. Model, ki odlično obravnava preprosta iskanja po pogostih vprašanjih (FAQ), lahko začne spodleteti, ko stranke začnejo postavljati večplastna vprašanja, ki zahtevajo povezovanje dveh ali treh informacij.
To je vredno preveriti nazadnje, ne najprej. Nadgradnja modela ne bo odpravila nepopolnega vira znanja ali nepreizkušenega poteka (Flow), ekipe, ki takoj skočijo na zamenjavo modela, pa pogosto ugotovijo, da enake napake vztrajajo, ker resnična težava ni bil nikoli model. Ko sta vir znanja in potek (Flow) trdna, če kompleksna razmišljujoča vprašanja še vedno spodletijo, je takrat močnejši model vreden svoje cene. Ponudniki modelov objavljajo svoja lastna merila za razmišljanje in sledenje navodilom ravno za to primerjavo – vredno je preveriti, preden predpostavite, da vsak model obravnava večdelna vprašanja enako.
Naročite se na novice
Najnovejši nasveti in ponudbe neposredno v vaš nabiralnik.
Popravek 5: Jezikovna pokritost ne ustreza vašim strankam
Klepetalni robot lahko odgovarja v več kot 100 jezikih, odvisno od priključenega AI modela, vendar jezikovna podpora deluje le tako dobro, kot je v tistem jeziku podprt osnovni vir znanja. Vir znanja, napisan in vzdrževan le v angleščini, bo za stranke, ki pišejo v katerem koli drugem jeziku, proizvajal tanjše in manj natančne odgovore, čeprav bot tehnično “podpira” ta jezik.
Preverite svoj obseg povpraševanj po jezikih glede na to, koliko vašega vira znanja dejansko obstaja v vsakem od njih. Neujemanje tukaj je videti natanko kot splošna težava z zmogljivostjo, vendar je rešitev prevajanje izvorne vsebine, ne poseganje v potek (Flow) ali model.
Popravek 6: Nihče ne pregleduje, kaj robot počne narobe
Klepetalni robot, ki je bil ob zagonu dobro uglašen, ne ostane takšen sam od sebe. Izdelki se spreminjajo, stranke začnejo postavljati nova vprašanja in potek (Flow), ki je pred tremi meseci pokrival vse, tiho preneha pokrivati tisto, kar stranke danes dejansko sprašujejo.
| Znak za tedensko preverjanje | Kaj običajno pomeni |
|---|---|
| Stopnja eskalacije narašča | Obseg ne ustreza več resničnim vprašanjem |
| Isti napačen odgovor, ponovljen | Vir znanja je zastarel na to temo |
| Novi vzorci besedil v povpraševanjih | Potek (Flow) potrebuje ponovno testiranje glede na trenutni jezik |
| CSAT pada pri pogovorih, ki jih je rešil bot | Bot “rešuje” povpraševanja, s katerimi stranke niso bile zadovoljne |
Vzpostavite redni tedenski pregled neuspešnih in eskaliranih pogovorov za prvi mesec po vsaki spremembi, nato preklopite na mesečnega, ko številke ostanejo stabilne. To je edini popravek na tem seznamu, ki ni enkratna sprememba. Je navada, ki ujame ostalih pet, preden postanejo vzorec, ki ga stranke opazijo.
Če se še vedno odločate med platformami, namesto da popravljate obstoječo, naš vodnik o tem, kako izbrati AI klepetalni robot pokriva istih šest področij z nakupovalnega vidika, preden se zavežete k določeni nastavitvi.
Preverite teh šest vzrokov po vrstnem redu, preden predpostavite, da je treba celotno nastavitev zamenjati. Večina ekip ugotovi, da je resnična težava ena specifična, popravljiva vrzel, ne temeljna napaka v samem klepetalnem robotu. LiveAgentov AI klepetalni robot omogoča neposredno konfiguracijo večine teh vzvodov – virov znanja, pragov prenosa in izbire modela – tako da odprava enega od teh vzrokov običajno vzame popoldne, ne prenove.
