Kai AI klientų aptarnavimo pokalbių robotas nuolat nepataiko į taikinį, dažniausiai tai lemia viena iš šešių ištaisomų priežasčių. Sužinokite, kaip diagnozuoti ir išspręsti kiekvieną iš jų be visiško pertvarkymo.
Šiame straipsnyje:
Dauguma komandų vieną kartą nustato AI klientų aptarnavimo pokalbių robotą, stebi, kaip jis gerai veikia pirmas kelias savaites, ir nustoja kreipti dėmesį. Tada eskalavimai pradeda augti, klientai pradeda kartotis, ir niekas negali tiksliai pasakyti kodėl, nes niekas nežiūrėjo, kas iš tikrųjų nepavyksta.
Tai yra pati dažniausia priežastis ir lengviausiai patikrinama. Pokalbių robotas žino tik tai, ką turi jo prijungti žinių šaltiniai. Jei produktas pasikeitė, politika atnaujinta arba išleista nauja funkcija, o šaltinio turinys nebuvo atitinkamai atnaujintas, robotas užtikrintai pateiks seną atsakymą.
Paimkite klausimų, į kuriuos robotas dažniausiai atsako neteisingai, sąrašą ir patikrinkite kiekvieną iš jų pagal faktinį šaltinio turinį. Jei šaltinyje trūksta informacijos, tai yra apimties spraga. Jei šaltinis turi informaciją, bet robotas vis tiek atsako neteisingai, pats turinys gali būti prastai struktūrizuotas, paslėptas arba prieštaraujantis kitur tame pačiame šaltinyje.
Pavyzdžiui, kainų puslapio atnaujinimas, pakeičiantis į plano kainą įtrauktas vietų skaičių, tyliai sugadins kiekvieną pokalbių roboto atsakymą apie tą planą, kol kas nors neatnaujins žinių šaltinio.
Srautas (Flow), sukurtas ir išbandytas tik su tvarkingais, gerai suformuluotais testiniais klausimais, elgiasi kitaip nei tas, kuris buvo išbandytas su tuo, kaip klientai iš tikrųjų rašo. Tikri klausimai yra trumpesni, ne tokie formalūs ir dažnai neturi konteksto, kurį tvarkingas testinis klausimas apimtų.
Paimkite dvidešimt realių klientų pranešimų iš savo bilietų istorijos, kuo netvarkingesnių, tuo geriau, ir paleiskite juos per srautą (Flow) rankiniu būdu. Pažymėkite kiekvieną vietą, kur atsakymas yra neteisingas, neišsamus arba techniškai teisingas, bet klaidinantis. Šis vienas pratimas paprastai atskleidžia daugiau realių problemų nei savaitė agreguotų metrikų.
Jei jūsų komanda taip pat naudoja AI atsakymų asistentą agentų atsakymams rengti, tos pačios žinių šaltinio problemos, kurios trikdo pokalbių robotą, pasireikš ir ten, nes abi funkcijos naudoja tą patį pagrindinį turinį.
Išbandykite LiveAgent nemokamai ir įsitikinkite patys.
„LiveAgent“ pokalbių robotas leidžia nustatyti minimalų AI atsakymų skaičių prieš perdavimą žmogui arba leisti AI agentui pačiam nuspręsti, kada perduoti. Neteisingai nustatykite šią ribą bet kuria kryptimi, ir tai atrodys kaip veikimo problema, kai iš tikrųjų tai yra konfigūracijos problema.
Nustačius per aukštą ribą, klientai įstringa cikle, gaudami nenaudingus roboto atsakymus, kol pagaliau gali pasiekti žmogų. Nustačius per žemą, robotas eskaluoja klausimus, kuriuos galėjo išspręsti pats, o tai išpučia eskalavimo rodiklį ir eikvoja agentų laiką užklausoms, kurioms niekada nereikėjo žmogaus.
Peržiūrėkite šį nustatymą kartu su faktiniais eskalavimo duomenimis, o ne tik vieną kartą sąrankos metu. Tai, kas buvo tinkama mažesnei bilietų apimčiai ar siauresniam klausimų rinkiniui, gali reikėti koreguoti, kai jūsų pokalbių roboto apimtis auga.
Ne kiekvienas AI modelis vienodai gerai argumentuoja daugiadalius ar dviprasmiškus klausimus. Modelis, kuris puikiai tvarko paprastus DUK užklausas, gali pradėti strigti, kai klientai užduoda sluoksniuotus klausimus, reikalaujančius sujungti dvi ar tris informacijos dalis.
Tai verta patikrinti paskiausiai, o ne pirmiausiai. Modelio atnaujinimas neišspręs neišsamaus žinių šaltinio ar neišbandyto srauto (Flow), o komandos, kurios iškart šoka prie modelio keitimo, dažnai pastebi, kad tos pačios klaidos išlieka, nes tikroji problema niekada nebuvo modelis. Kai žinių šaltinis ir srautas (Flow) yra tvirti, jei sudėtingi argumentavimo klausimai vis dar nepavyksta, tada stipresnis modelis atsiperka. Modelių teikėjai skelbia savo argumentavimo ir instrukcijų vykdymo etalonus būtent šiam palyginimui – verta patikrinti prieš darant prielaidą, kad kiekvienas modelis vienodai tvarko daugiadalius klausimus.
Naujausi patarimai ir pasiūlymai tiesiai į jūsų pašto dėžutę.
Pokalbių robotas gali atsakyti daugiau nei 100 kalbų, priklausomai nuo prijungto AI modelio, tačiau kalbų palaikymas veikia tik tiek, kiek gerai veikia pagrindinis žinių šaltinis ta kalba. Žinių šaltinis, parašytas ir prižiūrimas tik anglų kalba, pateiks plonesnius, mažiau tikslius atsakymus klientams, rašantiems bet kuria kita kalba, net jei robotas techniškai ją „palaiko“.
Patikrinkite savo bilietų kiekį pagal kalbas, palygindami, kiek jūsų žinių šaltinio iš tikrųjų egzistuoja kiekviena iš jų. Neatitikimas atrodo kaip bendra veikimo problema, tačiau sprendimas yra versti šaltinio turinį, o ne liesti srautą (Flow) ar modelį.
Pokalbių robotas, kuris buvo gerai sureguliuotas paleidimo metu, nepasilieka toks savaime. Produktai keičiasi, klientai pradeda užduoti naujų tipų klausimus, o srautas (Flow), kuris prieš tris mėnesius apėmė viską, tyliai nustoja apimti tai, ką klientai iš tikrųjų klausia šiandien.
| Požymis, kurį tikrinti kas savaitę | Ką jis paprastai reiškia |
|---|---|
| Eskalavimo rodiklis auga | Aprėptis nebeatitinka realių klausimų |
| Tas pats neteisingas atsakymas kartojasi | Žinių šaltinis yra pasenęs šia tema |
| Nauji formuluočių modeliai bilietuose | Srautą (Flow) reikia išbandyti iš naujo su dabartine kalba |
| Klientų pasitenkinimo (CSAT) rodiklis krenta robotų išspręstuose bilietuose | Robotas „sprendžia“ bilietus, kuriais klientai nebuvo patenkinti |
Pirmą mėnesį po bet kokio pakeitimo nustatykite nuolatinę kassavaitinę nepavykusių ir eskalavusių pokalbių peržiūrą, o vėliau pereikite prie mėnesinės, kai rodikliai stabilizuosis. Tai vienintelis šiame sąraše esantis sprendimas, kuris nėra vienkartinis pakeitimas. Tai įprotis, kuris pagauna kitus penkis, kol jie dar netapo klientų pastebima tendencija.
Jei vis dar renkatės platformą, o ne taisote esamą, mūsų vadovas kaip išsirinkti AI pokalbių robotą apima tas pačias šešias sritis iš pirkėjo perspektyvos, prieš įsipareigojant konkrečiai sąrankai.
Pereikite šias šešias priežastis eilės tvarka, prieš darydami prielaidą, kad visą sąranką reikia pakeisti. Dauguma komandų atranda, kad tikroji problema yra viena konkreti, ištaisoma spraga, o ne esminis paties pokalbių roboto trūkumas. „LiveAgent“ AI pokalbių robotas leidžia tiesiogiai konfigūruoti daugumą šių svirtelių – žinių šaltinius, perdavimo ribas ir modelio pasirinkimą, todėl vienos iš šių priežasčių ištaisymas paprastai užtrunka popietę, o ne reikalauja pertvarkymo.
Pasidalinkite šiuo straipsniu
Adam yra turinio vadybininkas įmonėje LiveAgent. Jis nuoširdžiai džiaugiasi, kiek daug DI agentai gali nuimti nuo aptarnavimo komandos pečių, ir vienodai įtariai žiūri į bet kokią automatizaciją, kuri verčia klientą labiau stengtis, kad būtų išgirstas.
AI klientų aptarnavimo roboto nustatymas „LiveAgent“ apima šešis veiksmus dviejose sistemose. Pateikiame tvarką, ką reiškia kiekvienas žingsnis ir ką pirmiausia...
DI chatbot problemos gali tyliai kainuoti klientus. Penki įspėjamieji ženklai, kad jūsų robotas kenkia konversijoms klientų aptarnavime, ir kaip ištaisyti kiekv...
AI virtualusis asistentas įdiegtas, bet bilietų kiekis nemažėja? Diagnozuokite ir pašalinkite šešias pagrindines prasto AI asistento veikimo priežastis pagal šį...
Prisijunkite prie mūsų laimingų klientų bendruomenės ir suteikite puikų klientų aptarnavimą su LiveAgent.
Slapukų sutikimas
Naudojame slapukus naršymo patirčiai pagerinti ir analizuoti mūsų srautą. See our privacy policy.
