10 najboljših funkcij klepetalnega robota z umetno inteligenco, ki si jih uporabniki dejansko želijo

Trg klepetalnih robotov z umetno inteligenco eksplodira, podjetja pa hitijo z uvajanjem pogovornih rešitev umetne inteligence na spletna mesta, aplikacije in platforme za pomoč strankam. Toda sredi tehnološke zlate mrzlice mnoga podjetja ne razumejo, kaj si uporabniki dejansko želijo od teh digitalnih pomočnikov. Razkorak med tem, kaj si razvijalci mislijo, da si uporabniki želijo, in tem, kar resnično cenijo, lahko vodi do frustrirajočih izkušenj in zapravljanja virov. Ta blog raziskuje funkcije, ki so uporabnikom resnično pomembne – ne le bleščeče zmogljivosti, ki so videti dobro v marketinških gradivih, temveč tudi praktične, uporabne elemente, ki ustvarjajo smiselne interakcije. Na podlagi obsežnih povratnih informacij uporabnikov, raziskav v panogi in vedenjske analize smo opredelili 10 najboljših funkcij, ki se v anketah o zadovoljstvu uporabnikov dosledno uvrščajo najvišje. Ne glede na to, ali razvijate klepetalni robot iz nič ali želite izboljšati obstoječo implementacijo, vam bo razumevanje teh prioritet pomagalo ustvariti pomočnika z umetno inteligenco, ki ga uporabniki resnično cenijo in ne tolerirajo. Poglobimo se v to, kaj naredi klepetalni robot resnično koristen v očeh tistih, ki so najpomembnejši – uporabnikov.

Nič ne frustrira uporabnikov bolj kot klepetalni robot z amnezijo. Sposobnost pomnjenja prejšnjih interakcij znotraj pogovora – in idealno med sejami – se dosledno uvršča med najbolj zaželene funkcije uporabnikov. Ko klepetalni robot ohranja kontekstualno zavedanje, uporabnikom ni treba ponavljati informacij, ki so jih že posredovali. Ta na videz preprosta zmogljivost dramatično izboljša uporabniško izkušnjo, saj se pogovori zdijo neprekinjeni in naravni, ne pa nepovezani. Uporabniku ne bi smelo biti treba večkrat pojasnjevati svoje situacije, ko menja teme ali se pozneje ponovno poveže s klepetalnim robotom. Sodobne implementacije to še dodatno izboljšajo z inteligentnim sklicevanjem na pretekle interakcije, kadar je to ustrezno. Na primer, potovalni klepetalni robot bi lahko rekel: »Vidim, da ste si prejšnji teden ogledovali lete v Tokio. Bi radi nadaljevali z iskanjem?« To ustvarja vtis koristnega pomočnika in ne osnovnega avtomata za odgovarjanje na vprašanja.
Praktična izvedba zahteva:

Pomnilnik, ki temelji na sejah, za takojšnje pogovore
Uporabniško povezan trajen pomnilnik za vračajoče se stranke
Inteligenten priklic, ki ve, kdaj so pretekle informacije pomembne
Jasne kontrole zasebnosti, da uporabniki razumejo, katere informacije se shranjujejo

Podjetja, ki blestijo na tem področju, poročajo o bistveno višjih ocenah zadovoljstva strank in daljših povprečnih dolžinah pogovorov, kar kaže, da uporabniki dejansko uživajo v interakciji in je ne opustijo zaradi frustracije.

Uporabniki se ne želijo učiti posebnih ukazov ali oblikovati svojih vprašanj na posebne načine, da bi jih razumeli. Druga najbolj zaželena lastnost je sposobnost klepetalnega robota, da razume naravni, pogovorni jezik – vključno s slengom, tipkarskimi napakami in nepopolnimi stavki. Visoko zmogljivi klepetalni roboti lahko naravno sledijo pogovornim nitim in prepoznajo, kdaj se uporabnikovo vprašanje nanaša na nekaj prej omenjenega ali kdaj je popolnoma zamenjal temo. To zahteva napredne zmogljivosti razumevanja naravnega jezika (NLU), ki presegajo preprosto ujemanje ključnih besed. Če na primer uporabnik po razpravi o razpoložljivosti hotela vpraša: »Kaj pa naslednji vikend?«, bi moral klepetalni robot razumeti, da še vedno govori o razpoložljivosti hotela, vendar za drugo časovno obdobje. Podobno, če uporabnik vnese »ali lahko spremenim let?«, bi moral klepetalni robot to zlahka prepoznati kot »Ali lahko spremenim let?« kljub tipkarskim napakam.
Najboljše izvedbe vključujejo tudi:

Razumevanje idiomov in pogovornih izrazov
Prepoznavanje čustvenih namigov in čustvenih signalov
Sposobnost obvladovanja sestavljenih vprašanj ali zahtev
Elegantno obvladovanje sprememb tem

Uporabniki dosledno poročajo o večjem zadovoljstvu, ko jim ni treba skrbno oblikovati svojih vprašanj, da bi jih razumeli. Svoboda komunikacije naravno ustvarja bolj dostopno in manj frustrirajočo izkušnjo.

Generični, univerzalni odgovori se zdijo robotski in neosebni. Uporabniki vse bolj pričakujejo, da bodo klepetalni roboti personalizirali interakcije glede na njihovo zgodovino, preference in vedenje. Učinkovita personalizacija presega zgolj nagovarjanje uporabnika po imenu. Vključuje prilagajanje odgovorov, priporočil in samega poteka pogovora potrebam in komunikacijskemu slogu posameznega uporabnika. Nekaj primerov personalizacije, ki jih uporabniki cenijo, vključuje:

Zapomnitev preferenc (kot so načini dostave ali prehranske omejitve)
Prilagajanje dolžine in podrobnosti odgovora glede na preteklo vedenje
Ponujanje priporočil na podlagi prejšnjih nakupov ali povpraševanj
Prilagajanje tona in formalnosti glede na komunikacijski slog uporabnika

Klepetalni robot za maloprodajo si lahko zapomni, da določena stranka vedno sprašuje o trajnostnih materialih, in te informacije samodejno vključi pri priporočanju izdelkov. Bančni klepetalni robot morda ve, da imajo nekateri uporabniki raje podrobne razlage finančnih izrazov, medtem ko drugi želijo le bistvo. Ključ do uspešne personalizacije je subtilnost – občutek bi moral biti koristen in ne srhljiv. Uporabniki si želijo klepetalnih robotov, ki razumejo njihove potrebe, ne da bi se zaradi njih počutili, kot da so pod nadzorom. To zahteva pregledne postopke obdelave podatkov in jasne postopke privolitve za naprednejše funkcije personalizacije.

Tudi najnaprednejša umetna inteligenca ima omejitve. Uporabniki dosledno ocenjujejo možnost enostavnega prenosa na človeškega agenta kot ključno funkcijo – ne zato, ker pričakujejo, da bo klepetalni robot odpovedal, ampak zato, ker želijo zagotovilo, da se kompleksne težave ne bodo zataknile v zanki umetne inteligence.

Najučinkovitejše izvedbe vključujejo:

Jasne kazalnike, kdaj se uporabniki pogovarjajo z umetno inteligenco v primerjavi z ljudmi
Proaktivno predajo, ko klepetalni robot zazna, da težave ne more rešiti
Prenos celotne zgodovine pogovorov človeškemu agentu
Možnost, da uporabniki kadar koli zahtevajo človeško pomoč
Gladek prehod brez potrebe po ponavljanju informacij

Podjetja pogosto skrbi, da bo ponujanje enostavne človeške predaje povečalo stroške podpore, vendar običajno velja ravno nasprotno. Ko uporabniki vedo, da lahko po potrebi dosežejo človeka, so bolj pripravljeni začeti in zaupati klepetalnemu robotu pri preprostejših vprašanjih. To dejansko poveča stopnjo zadrževanja za poizvedbe, ki jih obravnava umetna inteligenca.
Podatki podpirajo ta pristop: organizacije, ki izvajajo brezhibne zmogljivosti človeške predaje, dosegajo višje ocene zadovoljstva strank in večjo pripravljenost za uporabo klepetalnega robota za prihodnje interakcije.

Uporabniki ne želijo vedno tipkati – ali brati – dolgih sporočil. Možnost interakcije s klepetalnimi roboti prek več načinov se uvršča visoko na seznam želja uporabnikov. Sodobni klepetalni roboti vse bolj podpirajo:

Glasovni vnos in izhod (še posebej pomembno na mobilnih napravah)
Nalaganje slik in dokumentov
Video razlage za kompleksne teme
Interaktivne gumbe in izbirne menije
Odzive z bogatimi mediji, vključno z grafikoni, zemljevidi in slikami izdelkov

Stranka, ki poskuša odpraviti težavo z izdelkom, bo morda želela poslati fotografijo namesto opisa težave. Nekdo, ki išče navodila za pot, bo morda raje videl zemljevid kot pa bral navodila za pot. Oseba, ki kupuje oblačila, bo morda želela videti slike različnih stilov namesto brati opisov. Zaradi te prilagodljivosti komunikacijskih metod so klepetalni roboti dostopnejši širšemu krogu uporabnikov, vključno s tistimi z invalidnostjo, omejenimi tipkalnimi sposobnostmi ali preprosto z različnimi preferencami glede načina komunikacije v različnih situacijah. Podjetja, ki so uvedla večmodalne zmogljivosti, poročajo o večji angažiranosti v različnih demografskih skupinah, zlasti med uporabniki, ki so jim bili prej klepetalni roboti, ki so omogočali samo besedilo, omejujoči ali frustrirajoči.

Uporabniki ne pričakujejo popolnosti, pričakujejo pa iskrenost. Klepetalni roboti, ki jasno sporočajo, kaj zmorejo in česa ne morejo storiti, se uvrščajo višje v zadovoljstvu uporabnikov kot tisti, ki se pretvarjajo, da so vsevedni. Transparentnost gradi zaupanje z postavljanjem ustreznih pričakovanj. Ko klepetalni robot odkrito pove o svojih omejitvah, uporabniki ustrezno prilagodijo svoja pričakovanja in občutijo manj frustracij, ko te meje presežejo. Učinkoviti pristopi vključujejo:

Jasne predstavitve, ki opisujejo ključne zmogljivosti
Iskrenost, ko klepetalni robot ne ve nečesa ali ni prepričan
Pojasnila, zakaj določenih zahtev ni mogoče izpolniti
Alternativni predlogi, ko zahtevano dejanje ni mogoče

Na primer, namesto da bi na vprašanje zunaj svoje baze znanja podal napačne informacije ali nejasen odgovor, bi lahko transparenten klepetalni robot rekel: »Nimam dostopa do informacij o zalogah v realnem času, lahko pa vam pokažem, kaj je bilo na zalogi od danes zjutraj, ali vas povežem z nekom, ki lahko preveri trenutno stanje.«
Ta iskrenost dejansko poveča zaupanje uporabnikov v informacije, ki jih klepetalni robot zagotavlja, saj se uporabniki naučijo, da lahko zaupajo sistemu, da ne bo izmišljeval odgovorov, ko so negotovi.

Uporabniki cenijo klepetalnike, ki ne le odgovarjajo na vprašanja, temveč predvidevajo potrebe in ponujajo koristne predloge. Ta proaktivni pristop klepetalnike iz pasivnih odzivnikov spremeni v dragocene pomočnike.
Učinkovite proaktivne funkcije lahko vključujejo:

Predlaganje sorodnih izdelkov ali informacij na podlagi trenutne poizvedbe
Ponujanje preventivnih nasvetov za odpravljanje težav, preden se pojavijo težave
Opomnjenje uporabnikov na nedokončana dejanja ali prihajajoče roke
Označevanje novih funkcij ali storitev, ki so pomembne za uporabnikove interese

Na primer, ko uporabniku pomaga rezervirati let, ga lahko potovalni klepetalnik proaktivno vpraša, ali potrebuje priporočila za hotele ali informacije o prevozu na letališče. Bančni klepetalnik lahko opazi nenavadne vzorce aktivnosti na računu in predlaga varnostne ukrepe, še preden se uporabnik sploh zave, da obstaja morebitna težava.
Ključ do uspešne proaktivne pomoči je ustreznost in pravočasnost. Predlogi morajo biti kontekstualno ustrezni in ponujeni na naravnih točkah pogovora, ne pa da prekinjajo uporabnikovo trenutno nalogo. Podjetja, ki uvajajo premišljene proaktivne funkcije, poročajo o višjih stopnjah uspešnosti navzkrižne prodaje in dodatne prodaje ter o izboljšanem zadrževanju strank zaradi zaznave pozorne storitve.

Uporabniki od klepetalnih robotov ne pričakujejo pristnih čustev, želijo pa si, da prepoznajo človeška čustva in se nanje ustrezno odzovejo. Klepetalni roboti z zmožnostmi čustvene inteligence dosledno dosegajo višje ocene zadovoljstva.

Ta funkcija vključuje:

Prepoznavanje uporabnikove frustracije, zmedenosti ali zadovoljstva
Prilagajanje tona in pristopa na podlagi čustvenih znakov
Ustrezno izražanje empatije za negativne situacije
Praznovanje pozitivnih rezultatov brez pretvarjanja

Ko uporabnik izrazi frustracijo, čustveno inteligentni klepetalni roboti priznajo ta čustva, preden poskušajo rešiti težavo. Ko je nekdo zmeden, lahko klepetalni robot upočasni in ponudi podrobnejše razlage ali poenostavi zapletene koncepte.
To ne pomeni, da se je treba pretvarjati, da klepetalni robot čuti – uporabniki imajo v resnici raje iskrenost glede umetne inteligence sistema. Gre za to, da pokažejo razumevanje uporabnikovega čustvenega stanja in se ustrezno odzovejo.
Organizacije, ki so uvedle funkcije čustvene inteligence, poročajo o bistveno višjih ocenah v anketah o zadovoljstvu strank, zlasti v scenarijih z visokim stresom, kot sta obravnavanje pritožb ali tehnična podpora.

Ko gre za interakcije s klepetalnimi roboti, ni univerzalnega načina. Uporabniki vse bolj cenijo nadzor nad načinom interakcije s pomočniki umetne inteligence. Priljubljene možnosti prilagajanja vključujejo:

Nastavljive ravni besedil (podrobni v primerjavi z jedrnatimi odgovori)
Velikost pisave in nastavitve prikaza
Možnost vklopa ali izklopa določenih funkcij
Nastavitve za vrste priporočil
Izbira komunikacijskih kanalov

Nekateri uporabniki imajo raje klepetalne robote, ki zagotavljajo celovite informacije, drugi pa želijo le bistvena dejstva. Nekateri cenijo proaktivne predloge, drugi pa jih smatrajo za moteče. Če uporabnikom omogočimo nadzor nad temi vidiki izkušnje, to vodi do večjega zadovoljstva različnih vrst uporabnikov.
Najuspešnejše implementacije ponujajo prilagoditev, ne da bi uporabnike preobremenili s preveč možnostmi. To običajno pomeni zagotavljanje razumnih privzetih nastavitev z možnostjo prilagajanja določenih elementov, ki so posameznim uporabnikom najpomembnejši. Podjetja, ki izvajajo premišljene možnosti prilagajanja, poročajo o višjih stopnjah angažiranosti in povečani ponovni uporabi, saj lahko uporabniki oblikujejo izkušnjo glede na svoje osebne preference. 10. Nenehno učenje in izboljševanje
Uporabniki razumejo, da umetna inteligenca ni popolna, vendar pričakujejo, da se bo sčasoma izboljšala. Klepetalni roboti, ki se vidno izboljšajo na podlagi povratnih informacij in interakcij, si pridobijo višje ocene zaupanja in zadovoljstva.

Učinkoviti mehanizmi učenja vključujejo:

Možnosti neposrednih povratnih informacij znotraj pogovorov
Sledenje in analiziranje primerov, ko uporabniki opustijo pogovore
Prepoznavanje pogostih nesporazumov ali točk trenja
Vključevanje novih informacij in zmogljivosti skozi čas

Najbolj cenjene implementacije sporočajo te izboljšave uporabnikom. Klepetalni robot lahko na primer reče: »Zahvaljujoč povratnim informacijam uporabnikov, kot ste vi, lahko zdaj pomagam pri načrtovanju sestankov« ali »Odkar smo se nazadnje pogovarjali o tej temi, sem se o njej naučil več.«
Organizacije, ki izvajajo vidne mehanizme učenja, poročajo o večji angažiranosti uporabnikov skozi čas, saj vračajoči se uporabniki odkrivajo nove zmogljivosti in opazijo izboljšave pri prejšnjih težavah.
Zaključek: Dajanje prednosti temu, kar je resnično pomembno
Funkcije klepetalnih robotov, ki si jih uporabniki dejansko želijo, niso vedno najbolj tehnično impresivne ali inovativne. Namesto tega se osredotočajo na ustvarjanje gladkih, koristnih in na človeka osredotočenih interakcij, ki rešujejo resnične težave in spoštujejo čas in inteligenco uporabnikov.
Z nadaljnjim napredkom tehnologije umetne inteligence se bodo tehnične zmogljivosti klepetalnih robotov nedvomno širile. Toda podjetja, ki se osredotočajo na temeljne potrebe uporabnikov, opisane zgoraj – namesto da bi lovila najnovejše bleščeče funkcije – bodo ustvarila izkušnje s klepetalnimi roboti, ki bodo uporabnike resnično navdušile in jim prinesle poslovno vrednost. Najuspešnejši klepetalni roboti niso nujno najnaprednejši s tehničnega vidika. To so tisti, ki razumejo potrebe uporabnikov, postavljajo ustrezna pričakovanja in dosledno zagotavljajo koristne, učinkovite storitve, ki ljudem olajšajo življenje. Z dajanjem prednosti tem 10 glavnim funkcijam, ki si jih uporabniki dejansko želijo, lahko organizacije ustvarijo izkušnje s klepetalnimi roboti, ki jih uporabniki ne le tolerirajo, ampak jih aktivno raje imajo in se k njim vračajo – pravo merilo uspeha klepetalnih robotov.