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人们更喜欢聊天机器人还是人类?视情况而定。

放大字体  缩小字体 2021-04-26 15:01  浏览次数:307 来源:燃点科技    
chatbots or humans

聊天机器人似乎正在接管互联网和移动应用程序。如今,第一次访问某个网站或应用程序的人,往往会遇到一个愉快的聊天机器人,它会回答问题,或引导他们完成入行过程。

当网站或应用程序用户遇到问题时,零售商、银行和其他企业会询问用户是否想聊天,而不是打电话。通常情况下,这将引导用户与聊天机器人进行首次对话。

将客户或用户发送给聊天机器人是他们真正想要的吗?

关于聊天机器人在客户眼中是烦人还是有用的争论仍在继续。事实上,两种观点都是正确的。而用户是否喜欢与聊天机器人互动——甚至更喜欢与人互动——的决定因素完全取决于上下文。

AI聊天机器人之路的两条岔路:T-Mobile的“没有机器人”vs.美国银行的Erica Personal AI

2018年8月15日,移动语音和数据提供商T-Mobile宣布,将禁止所有机器人和自动化系统在客服电话和聊天中与客户直接互动。

“没有机器人或自动电话菜单。不能从一个部门跳到另一个部门。T-Mobile在一份新闻稿中高喊,不要喊“代表”。

与此同时,T-Mobile将其实时客户支持时间扩展到24/7,与将人工支持代理时间限制为工作时间的趋势相反。自搬迁以来,T-Mobile声称其客户满意度和客户保留率都提高了

一项又一项的调查发现,人们容忍通过人工智能对话和聊天机器人实现的自动客户支持,但不喜欢也不喜欢它。

在另一个极端,一些大型企业采取了另一种方式,全面发展对话AI和聊天机器人。2018年6月,美国银行推出了Erica (America的最后一个单词)。

该机器人位于美国银行面向所有用户推出的移动银行应用程序中。到2019年12月,美国银行的1000万移动用户已经在他们的应用程序中激活了Erica,并与聊天机器人进行互动。

作为市场上较为复杂的聊天机器人之一,Erica允许用户通过语音、短信或简单地通过点击菜单提问。

调查显示,用户对Erica的满意度超过80%,这是一个惊人的数字,经常挑战的金融服务的NPS分数。

那么,哪种方式才能以最有效的方式提供优质的客户体验呢?是T-Mobile增加更多人力的方法,还是美国银行(Bank of America)对昂贵但功能强大的人工智能的深刻拥抱?

客户更喜欢与机器人或人类一起工作?真相很复杂。

调查显示,客户更愿意与人沟通以寻求支持。

相反,从各种指标来看,用户越来越习惯于聊天机器人和会话AI。

随着时间的推移,聊天机器人将处理越来越多的客户互动,也将成为人力支持和销售代理不可或缺的工具——几乎合并成一个支持连续体。

同样重要的是,在技术领域,真正检验采用程度的不是调查结果,而是用户的行为。越来越多地,这意味着与聊天机器人交谈或发短信,而不是等待与人类交谈,

消费趋势推动聊天机器人的增长

越来越多的客户选择与聊天机器人交互,而不是传统的电话支持。这种选择是由广泛的技术用户趋势所驱动的。

文字比语音更受欢迎:我们更习惯于用短信交流,甚至更喜欢用短信而不是语音通话。对于大多数人来说,这些模式比与人类进行实时对话更受欢迎。WhatsApp和Facebook Messenger的兴起进一步加速了这一趋势。这两款应用共有超过30亿用户,主要用于聊天,以避免短信收费。 更舒适的与机器互动:我们越来越习惯于与机器互动,提出问题或提出要求。让Alexa去关灯,或者让Siri给你妈妈打电话,这很棒。询问航空公司的聊天机器人是否有任何飞往丹佛的航班延误,这种人机交互方式现在已经成为我们生活的一部分。 耐心: 我们变得越来越没有耐心。Netflix通过一个搜索窗口为我们带来了数百万部电影。我们用一个应用程序告诉我们的Roomba在我们下班回家之前打扫房子,并实现我们的愿望。科技给我们带来即时满足。因此,如果聊天机器人能回答我们的问题或解决我们的问题,我们不太愿意花时间等待或等待一个电话。与这一点相关的事实是,聊天机器人每天24小时运行。它们可以扩大规模或缩小规模,以满足需求,而且总是可用的。对于习惯于即时满足的消费者来说,这是一个强大的吸引力。 更好的算法:聊天机器人背后的技术——自然语言处理(NLP)——取得了突飞猛进的发展。这意味着我们这些没有耐心的人类可以更轻松地与聊天机器人互动,而不需要重复自己的话,也不需要使用多个短语来获取注册请求。新的算法——最著名的是GPT3——已经问世,它可以可靠而经济地训练,以理解特定类型的主题,并以非常接近正常人类反应的方式做出反应。

根据包括斯坦福大学和谷歌在内的全球联盟发布的2019年人工智能指数报告,NLP现在可以比人类更好地理解文本段落。这也使得更高级的聊天机器人能够处理复杂的、多步骤的支持任务。

聊天机器人可以提供主动的指导,甚至可以预测需求。一个航班延误的问题可能会促使一个高级聊天机器人提出预订晚上的酒店房间,因为它知道晚点的航班可能意味着错过转机。

三个简单的问题来确定语境

显然,聊天机器人的使用正在增长,用户正在用他们的文本和声音投票,这表明了他们的偏好。也就是说,对人类和机器人的需求仍然高度依赖于环境。

情境决定了聊天机器人在任何给定的情况下能够做什么。上下文也是可变的,可以随着用户在客户或支持过程中的状态而变化。

了解用户在旅途中的位置和他们的背景可以告知他们对聊天机器人的期望和正确使用。下面是一些简单的问题,用于决定是否使用聊天机器人,或者在给定的情况下聊天机器人的限制是什么。

用户是否想要(或更愿意)与代表交谈?

这是显而易见的。如果他们不想聊天,就不要让他们聊天。具有讽刺意味的是,许多公司仍然在努力推动用户加入聊天支持队列,他们认为用户将学会如何聊天并采用它(并为公司节省资金)。

通常,说“代表”的行为是足够有意的,公司符合他们的意愿要好得多。在这方面,人工智能也可以提供指导。

随着时间的推移,公司可以收集有关客户偏好的数据,并根据任何描述性特征更好地了解哪种对话模式最适合哪种类型的用户。

聊天机器人能识别用户吗?

如果一个聊天机器人能够识别用户的身份,那么它就可以利用用户的个人资料和历史数据来生成更多定制的解决方案和对话。当用户使用移动应用程序、登录网站或从已知电话号码拨打电话时,识别用户要容易得多。

这个问题确实限制了对现有用户的高级支持,而不是对历史记录很少的新用户。但当我们能够识别用户并将其与个人资料相匹配的时候呢?如果你能得到一个概要文件,那么聊天机器人的操作范围就会更广,交互也会更详细,而不仅仅局限于简单的关键字和菜单驱动的交互。

用户的问题是复杂的还是简单的?

聊天机器人可以快速、轻松地为许多简单的问题提供更个性化的答案。“我的预订是什么时候?”或“我的订单状态如何?”当用户的身份已知,并且他们在受控的环境中操作时,就很容易回答这个问题。

类似地,当公司使用聊天机器人来代替表单或其他结构化信息收集练习时,聊天机器人或会话AI可以非常有效地运行。

对于涉及多个变量的更复杂的问题,基于纯粹的关键词分析可能不容易理解,更高级的利用NLP和会话AI的聊天机器人可以越来越多地提供与人类代理相同或更好的来回支持。

这得益于人工智能的快速发展,人工智能系统在理解甚至比人类更复杂的自然语言任务方面的能力稳步提高。

总结:未来的客户对话将是聊天机器人和人类的混合体

T-Mobile可能声称它不会强迫任何人与机器人交谈,但实际上,它的系统可以自动识别你是否在用自己的设备打电话。

在幕后,T-Mobile使用分析和自动化来帮助客户服务代理更快更有效地完成工作。在这种情况下,聊天机器人可能在前面不可见,但它们的输出和启用在后面是可见的。代理恰好充当这两者之间的中介。

这才是聊天机器人真正的未来——一项在客户旅程中的某处充当流体界面提供帮助的技术。接收方可以是与聊天机器人交谈的客户,也可以是具有自动填充会话片段的聊天机器人的支持代理。

在这种情况下,像T-Mobile这样的公司可以帮助代理更快地工作,更快地回答问题,轻松地完成最简单的查询。这样,它们就可以为内部系统无法自动解决的棘手客户和问题节省更多时间。

美国银行的Erica可以扮演一个更积极的角色,拦截和转移简单的询问。当一个查询变得太复杂——对爱丽卡来说脱离了上下文——人工智能聊天机器人可以很容易地将请求发送给人工支持代理,人工支持代理将大部分时间用于处理更复杂的情况。

那么,哪个是正确的呢?调查显示,客户是否更喜欢与人类代理交谈,而不是聊天机器人?还是客户更喜欢使用聊天机器人而不是等待与人交谈,正如其使用趋势所显示的那样?

答案是两者都有。如果顾客是根据他们所花的时间和即时菜单选择进行投票,那么他们显然更喜欢智能聊天机器人,而不是等待人类。也就是说,在适当的环境和情境下,他们更喜欢聊天机器人和人工智能。

另一方面,当人类有复杂的、嵌套的和有条件的问题需要解决时,他们仍然(可能总是)更喜欢实时支持代理。

这类问题需要最先进的对话智能——在技术和人工智能的帮助下,即使是代理也能更好地完成对话。具有讽刺意味的是,无论哪种方式,客户都在直接或间接地与聊天机器人交谈。

改善T-Mobile和美国银行客户体验的技术在背后总是相同的。企业越早意识到这不是一个非作非为的问题,他们就能越早决定AI在客户体验中的位置。

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