Chatbot: wyższa efektywność komunikacji na linii użytkownik-organizacja czy kolejny gadżet? Biznesowa moda czy absolutna konieczność? Na chatboty, jako narzędzia służące szybkiej wymianie informacji patrzymy z jednej strony z zainteresowaniem, z drugiej – z podejrzliwością. Dane i branżowe raporty potwierdzają efektywność konwersacyjnych botów, wskazując na miliardy dolarów potencjalnych oszczędności (głównie w dużych organizacjach). Pewne obawy budzi natomiast pytanie: czy konsumenci skazani na rozmowy z botami, naprawdę je polubią i docenią za ich zalety? Przede wszystkim: bot botowi nierówny. To, czy zautomatyzowany komunikator zostanie powitany z entuzjazmem czy też będzie dla użytkowników głównie źródłem frustracji, zależy od wielu czynników. Jeśli wdrożenie ma przynieść wymierne korzyści, o chatbocie warto wiedzieć jak najwięcej.

Można zaryzykować stwierdzenie, że z chatbotami spotkało się większość użytkowników Internetu: na stronie www e-sklepu, w aplikacji mobilnej banku, w mediach społecznościowych (np. bardzo popularny Messenger chatbot). Usprawnienie komunikacji (z klientami, jak i pracownikami własnej organizacji) jest tematem coraz częściej poruszanym, chociażby ze względu na problemy kadrowe. Im więcej klientów ma firma, tym bardziej paląca potrzeba dokonania zmian. Chatbot, czy to w swojej podstawowej formie tekstowego komunikatora, czy idąc dalej – głosowego asystenta (voicebot), do tej roli nadaje się idealnie.

Czym w ogóle jest chatbot?

Chatbot to program komputerowy, który ma za zadanie komunikację z użytkownikiem oraz obsługę wybranych procesów. Jak to w ogóle możliwe, że program potrafi prowadzić rozmowę? Ta podstawowa funkcja chatbota jest dostępna dzięki bazie wiedzy, a często również podłączeniu do odpowiednich źródeł (np. wewnętrznych zbiorów danych organizacji, systemów typu CRM). Za całą tą „machiną” stoi oczywiście technologia.

Chatbot a AI: czy sztuczna inteligencja to must-have dla bota?

A skoro o technologii mowa, często zadawane jest pytanie: czy każdy chatbot bazuje na sztucznej inteligencji? Funkcjonowanie chatbotów opiera się na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), a samo NLP jest jedną z gałęzi sztucznej inteligencji.

Chatboty, których zadanie jest jasno określone i zawężone, np. odpowiedzi na wskazaną listę FAQ, mogą zostać zaprojektowane wyłącznie na bazie wiedzy składającej się z reguł. Są to tzw. chatboty regułowe. Zautomatyzowane reguły są dobrym rozwiązaniem, ponieważ gwarantują w pełni przewidywalne działanie systemów konwersacyjnych. Takie chatboty mają jednak swoje ograniczenia, np. zapytania, które nie zostały skonfigurowane – nie zostaną obsłużone.

Inną opcją są chatboty dedykowane do wdrożeń biznesowych dodatkowo zasilane takimi mechanizmami machine learned ranking (MLR), które pozwalają botom samodzielnie dopasowywać prawidłowe odpowiedzi do zapytań w przypadku, gdy nie zostały one jasno zdefiniowane (przewidziane) w automatycznych regułach.

W praktyce często wykonywane są dzisiaj boty “mieszane”, czyli takie korzystające zarówno z reguł, jak i mechanizmów wspomagających. Dodatkowo, w Sovva S.A. boty tworzone są też na bazie predefiniowanych komponentow procesowych a także gotowych uniwersalnych rozwiązań.

Rodzaje botów: role dla chatbotów i voicebotów

Chatboty ze względu na role, jakie chcemy im przypisać w organizacji, dzieli się na:

• Zadaniowe

Najważniejsze jest tutaj wykonanie jednego kluczowego zadania albo odpowiedź na dane zapytanie/a. Przy takim modelu, chatbot przygotowany jest „regułowo”: odpowiada tylko na jasno zdefiniowane pytania i to zawsze wg przygotowanego wcześniej klucza. Odpowiedzi chatbota są więc dokładnie przewidziane i taki system konwersacyjny nigdy niczym nas nie zaskoczy. Taki bot może świetnie obsłużyć np. FAQ, ale także pełne procesy np. zgłoszenia reklamacyjne.

• Konwersacyjne

Taki program potrafi prowadzić rozmowy z użytkownikami. Do przygotowania tego typu tekstowego bota oprócz tzw. reguł, czasami wykorzystuje się jeszcze machine learned ranking  (MLR). Połączenie obu tych podejść, umożliwia szersze spektrum działania. Taki program oprócz przyjęcia pewnych reguł odpowiedzi, ma też możliwość „uczenia się”, dzięki czemu symuluje rozmowę podobną do ludzkiej. Aby w ogóle możliwa była rozmowa z botem, musi on być podłączony do o wiele obszerniejszej bazy wiedzy ogólnej niż ma to miejsce przy botach przeznaczonych do wytypowanego zadania.

W praktyce w Sovva nie posługujemy się dokładnie tymi definicjami. Większość naszych wdrożeń to boty, które mają obsłużyć wskazane przez klienta procesy. Dzięki NLP i rozbudowanej bazie wiedzy (ogólnej i specjalistycznej) z botami można rozmawiać, natomiast reguły powodują, że bot jest bardziej „przewidywalny”.

Szczegółowe wyjaśnienie tematu wdrożeń oraz znaczenie reguł i machine learned ranking znajdziesz tutaj.

Bot jako samodzielne narzędzie w procesie

Wracając jeszcze do pojęcia botów procesowych: są to rozwiązania szyte na miarę dla danych organizacji, które są w stanie nie tylko odpowiedzieć na zapytanie, ale także od A do Z obsłużyć cały proces. Przykład? Klient banku kontaktuje się przez chatbota na stronie www albo voicebota na call center w celu zmiany danych teleadresowych w systemie bankowym. W tej sytuacji chatbot/voicebot nie tylko rozumie zapytanie użytkownika i na nie odpowiada, ale także:

• dokonuje weryfikacji/autoryzacji użytkownika, sprawdzając, czy jest upoważniony do konta;
• weryfikuje status obecnych danych;
• wprowadza nowe dane do systemu;
• zatwierdza zmianę.

W praktyce dla większości organizacji to obsługa całego procesu jest kluczowa. Umiejętność prowadzenia konwersacji niekoniecznie jest oczekiwana.

Boty, nawet jeśli nie potrafią jeszcze dzisiaj komunikować się “jak ludzie”, są już na takim etapie “zaawansowania”, że można je śmiało zaangażować w coraz bardziej złożone procesy. Umiejętności botów nieustannie się rozwijają.

Jakie korzyści przynosi chatbot?

Powody, dla których coraz więcej firm i instytucji chce „zatrudnić bota” jest wiele: trudności w rekrutacji pracowników, chęć odciążenia ich od schematycznej pracy, docelowo także redukcja kosztów. Jakiego rzędu są to kwoty? 175 mld dolarów globalnych oszczędności i 80% firm korzystających z wirtualnych asystentów: tak przyszłość chatbotów i wszelkiego typu wirtualnych asystentów widzą analitycy McKinsey&Company. Wirtualni asystenci to nie tylko chatboty, i choć tymi robiącymi wrażenie liczbami muszą jeszcze podzielić się z innymi rozwiązaniami automatyzującymi komunikację na linii użytkownik-organizacja, ich udział i tak jest ogromny. Co roku kolejne firmy i instytucje przekonują się o wymiernych skutkach ich wdrożenia. Chatboty okazały się świetnym “wyjściem awaryjnym”, gdy ze względu na epidemię zaistniała sytuacja wymagająca obsłużenia dodatkowych zapytań ze strony użytkowników. Co więcej, z przeprowadzonych przez nas wdrożeń wynika, że chatbot to też spore oszczędności: koszt obsługi procesu przez bota jest o ponad połowę niższy.

Boty wszędzie, czyli omnichannel w natarciu

Z botami już dzisiaj porozmawiać możemy niemal wszędzie: na stronie www, w aplikacjach mobilnych, w komunikatorach mediów społecznościowych. W Sovva S.A. zachęcamy do projektowania rozwiązań w taki sposób, aby były dostosowane do różnych kanałów komunikacji i wzajemnie się uzupełniały. Bot może mieć przecież dostęp do bazy CRM klientów, którzy wcześniej kontaktowali się z firmą np. poprzez stronę internetową czy aplikację mobilną. Zintegrowanie wszystkich punktów styku z użytkownikiem pozwala na współdzielenie tej samej „wiedzy” dla różnych kanałów, a w efekcie lepszą komunikację z otoczeniem zewnętrznym i wewnętrznym. Wzrasta nie tylko zarządzanie informacją w organizacji, ale też customer expierience.

Wykonanie chatbota: jak stworzyć rozwiązanie klasy enterprise?

Wykonanie dedykowanego dla potrzeb danej organizacji rozwiązania to spore wyzwanie, do którego warto się przygotować. Chatbot nie tylko redukuje koszty komunikacji z użytkownikami, ale także usprawnia działania w firmie czy instytucji.

Wykonanie chatbota to kilkuetapowe działanie, które musi zostać poprzedzone dobrym rozpoznaniem procesów wybranych do automatyzacji, ich analizą i opisem. Dopiero na tej podstawie zespół może rozpocząć prace:

• konfigurowanie bazy wiedzy,
• przygotowanie interfejsu dla bota,
• integrację z odpowiednimi systemi organizacji,
• udźwiękowienie (w przypadku voicebota),
• testowanie bota,
• wdrożenie produkcyjne.

W ramach wykonania chatbota warto też uwzględnić monitoring powdrożeniowy, który przez pierwsze miesiące od uruchomienia bazy wiedzy jest bardzo ważny. Wprowadzone korekty pozwalają osiągnąć skuteczności zrozumienia intencji przez bota na poziomie ponad 90%.

Wdrożenie chatbota: czas realizacji

SaaS jest dzisiaj wiodącym modelem wdrożenia, ponieważ pozwala na szybszą implementację i ograniczenie kosztów. Brak konieczności utrzymywania własnej infrastruktury obniżenia “próg wejścia” w inwestycje chatbotowe, gdyż nie wymaga zatrudnia dodatkowych specjalistów in-house.

Samo wdrożenie chatbota trwa średnio od dwóch do kilku tygodni. Wszystko zależy jednak od tego, jak złożone procesy ma obsłużyć system konwersacyjny i jakich integracji będzie on wymagał, aby w pełni obsłużyć wybrane zagadnienia. Implementacje chatbotów “szyte na miarę” są też bardziej czasochłonne niż systemy wdrażane na podstawie gotowych komponentów dostępnych w Sovva.

Czym mogą być chatboty przyszłości?

Chatboty przebyły w ostatnich latach długą drogę, zaczynając od bardzo prostych programów udzielających odpowiedzi na kluczowe zapytania do coraz to bardziej zaawansowanych narzędzi precyzyjnej komunikacji. Nad dzisiejszymi chatbotami w globalnych firmach i instytucjach pracują całe sztaby ekspertów od technologii i komunikacji, a wiedza o procesach ich wdrażania stanowi cenne know-how organizacji.

Według branżowych analiz i raportów w niedługim czasie na wzrosnąć popularność technologii głosowych, co spowoduje, że chatboty częściej staną się „głosowe”(voiceboty) lub równorzędnie obok chatbotów będzie funkcjonował jeszcze kanał voicebotowy. To co może dodatkowo ułatwić wdrożenia voicebotów to możliwość budowania wspólnej bazy wiedzy dla chatbota i voicebota.

Rozszerzy się również zakres korzystania z tekstowych i głosowych botów – staną się podręcznymi asystentami dla użytkowników końcowych. Wraz z dalszym rozwojem sztucznej inteligencji także i chatboty będą miały coraz większy potencjał biznesowy. Wbrew pozorom odbiorcami tych technologii nie będą tylko ludzie młodzi. Komunikacja z technologią za pomocą głosu jest prosta, nie wymaga „nauki”. Będzie więc przystępna nawet dla osób starszych.