Conversationele kunstmatige intelligentie maakt gebruik van machine learning om op een natuurlijke en gepersonaliseerde manier met gebruikers te praten. De term heeft enig gewicht, maar uiteindelijk komt het neer op het praktische verschil dat het voor uw bedrijf kan maken.
In dit artikel nemen we de tijd om uit te leggen wat conversational AI is: principes en voorbeelden, zodat je een beter idee hebt hoe je het in jouw bedrijf kunt implementeren.
Het is een systeem waarin drie afzonderlijke technologieën samenkomen: kunstmatige intelligentie, berichtentoepassingen en spraakherkenning. Deze afzonderlijke technologieën zijn al decennia bekend, maar de vereniging van de drie talen heeft het spel compleet veranderd.
Software die deze functies combineert om mensachtige conversaties te voeren, zou een "bot" kunnen worden genoemd. En bots die tekstinterfaces gebruiken, worden in de volksmond chatbot genoemd. Als je ooit interactie hebt gehad met Google Home of Amazon Alexa, dan heb je al gespreks-AI ervaren.
Deze technologie leert van ons terwijl wij ervan leren. Door diepgaand leren kunnen deze systemen hun gesprekservaringen rijpen, zodat hun gesprekken met de praktijk nuttiger en rijker worden.
Voordat u uw bedrijf start met conversational AI, moet u beslissen welke principes van toepassing zijn en hoe deze u kunnen helpen uw doelen te bereiken.
Begrijp eerst uw doelen achter het gebruik van dit soort technologie. Laat uw bedrijf deze technologie niet adopteren alleen omdat deze nieuw is.
Verwerk het in een klantenservicestrategie die waarde biedt, houd er rekening mee dat kunstmatige intelligentie voor conversaties vooral goed is in eenvoudige en directe taken. Als je een use case wilt vinden, denk dan eens aan drie contextgebieden die van invloed zijn op de beslissing om AI te gebruiken.
Een bot kan uitblinken in het toestaan dat een vaste klant zijn favoriete producten opnieuw bestelt via Facebook Messenger.
Als de bot echter verantwoordelijk zou zijn voor het indienen van een anoniem rapport van een ethische schending via sms, zou hij het zeker heel erg verkeerd doen. Hiermee bedoelen we dat u moet plannen waar en welke oplossingen de bot kan bieden.
Het is het tweede principe dat moet worden gedefinieerd als het om bots gaat. Bijna de helft van de gebruikers die met bots omgaan, maakt zich zorgen over de veiligheid van hun gegevens.
Daarom is het noodzakelijk dat u uw gebruikers een reeks regels en richtlijnen biedt voor data en gesprekken in de applicatie.
Sommige use-cases kunnen beter profiteren van kunstmatige intelligentie bij conversaties dan andere in een onderneming. Enkele bewezen gebruiksscenario's met hoge prestaties zijn:
Leadgeneratie : Leadgeneratie-bots kunnen tien keer hoger converteren dan saaie, statische formulieren. Gebruikers hebben liever interactie met een bot dan dat ze de lege plekken op een formulier moeten invullen.
Klantbetrokkenheid: menselijke klantenservicemedewerkers kunnen niet altijd overal aanwezig zijn. In plaats daarvan kunnen bots cirkels draaien die niet gemakkelijk schaalbaar zijn en 24/7 overal aanwezig zijn.
Vragen beantwoorden en klachten afhandelen zodra ze aankomen (klantenondersteuning) : Volgens Gartner zal in 2021 25% van de bedrijven wereldwijd een virtuele assistent hebben om ondersteuningsproblemen af te handelen.
Feedback van klanten ontvangen : bots kunnen waardevolle feedback van klanten ontvangen nadat een waardevol gesprek is beëindigd. Op deze manier heeft de klant, in plaats van een ongemakkelijk enquêteformulier in te vullen, de mogelijkheid om zijn mening over het merk, zijn producten of diensten achter te laten in het kader van een gesprek.
Uit een onderzoek uit 2018, gericht op de detailhandel, bleek dat chatbots een toename van 167% in ticketvolume probleemloos afhandelden zonder dat er tijdelijk personeel nodig was.
Door het gebruik van kunstmatige intelligentie voor conversaties kunt u gesprekken op schaal, op een gepersonaliseerde manier en in realtime afhandelen.
Door een goed ontworpen bot op een populair platform te implementeren, kun je op een gepersonaliseerde en positieve manier relaties opbouwen met leads en klanten die zonder automatisering niet winstgevend zouden zijn.
Als alternatief verzamelt u een voortdurend vernieuwende en uitbreidende dataset die u kan helpen uw individuele klanten op een veel gedetailleerdere manier te begrijpen. Traditionele technieken bieden niet dat detailniveau.
Chatbots voor klantenservice, bijvoorbeeld, meestal met mensen die klaar staan om gesprekken aan te gaan waar dat nodig is om de kwaliteit te waarborgen, kunnen klantenservice en probleemoplossing bieden met kortere responstijden en grotere tevredenheid.
Het maakt niet uit of uw agenten perfect zijn voorbereid, niemand wil te lang wachten op een reactie, daarom zijn deze AI's absoluut vleiend.
Een voorbeeld van dit gebruik hebben we bij de kwalificatie van potentiële klanten. Veel bedrijven verliezen potentiële klanten door verwarring met hun producten en ze verspillen veel tijd van hun personeel aan het leggen van contacten die van slechte kwaliteit blijken te zijn.
Dus het implementeren van een chatbot om potentiële klanten te informeren en te helpen kwalificeren, is een geweldig idee. Omrekeningskoersen kunnen zelfs verdrievoudigen.
Evenzo is het gerenommeerde merk Tommy Hilfiger een early adopter geweest van klantrelaties door middel van conversational AI, waarbij consumenten gemiddeld drie keer terugkeerden naar hun Facebook Messenger-chatbot. Ze namen de slimme beslissing om hun New York Fashion Week-collectie beschikbaar te stellen via de chatbot, met als resultaat 3,5 keer meer omzet dan via andere digitale kanalen.
Autodesk had een efficiëntere klantenservice nodig, dus introduceerden ze een chatbot om basisverzoeken af te handelen waarvoor geen menselijke tussenpersoon nodig was.
Als gevolg hiervan gingen de oplostijden van anderhalve dag naar iets meer dan vijf minuten; en de kosten voor het oplossen van deze problemen werden met 90% verlaagd. Nadat ze een voorproefje hadden gekregen van wat gespreks-AI voor hun bedrijf zou kunnen doen, konden ze het niet meer neerleggen.
Zelden wanneer het over conversational AI gaat, wordt vermeld dat het ook zeer belangrijke en zeer efficiënte toepassingen heeft voor werknemers. We hebben het natuurlijk over de rol die ze kunnen spelen op de afdeling personeelszaken.
Het blijkt dat wervingsbots kandidaten een gepersonaliseerde introductie tot het bedrijf kunnen bieden en het perfect plannen van sollicitatiegesprekken kunnen vergemakkelijken. Voor huidige medewerkers zijn er ook voordelen.
Conversatie-interfaces kunnen veel interne communicatieprocessen automatiseren en werknemers een efficiënte en gebruiksvriendelijke manier bieden om toegang te krijgen tot informatie die als ze het op de ouderwetse manier zouden doen, handleidingen zouden moeten doorzoeken, overleggen met collega's, enz.
Ten slotte worden op conversatie gebaseerde AI-gebaseerde trainings- en enquêteprocessen voor werknemers steeds vaker gebruikt en veelbelovend.
Conversationele interfaces die zijn gebouwd met kunstmatige intelligentie, worden heel gewoon, van reisbureaus tot banken. En het is dat conversationele kunstmatige intelligentie allerlei soorten bedrijven helpt om hun bedrijfsdoelstellingen te bereiken, daarom zijn de voordelen niet alleen voor de klant, maar ook voor uw bedrijf.
De bedrijfskosten worden verlaagd en de activiteiten worden steeds schaalbaarder, waardoor u meer kansen krijgt om als bedrijf te groeien.
