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聊天機器人的事實和虛幻:期望與現實

2019-07-15 09:40:25   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  CTI論壇(ctiforum.com)(編譯/老秦):Interactions的Priyanka Tiwari討論了聯(lián)絡中心在實施聊天機器人和現實運行之間經常遇到的空白。
  聊天機器人!我們都和他們有著一種奇怪的愛恨交織的關系--我們喜歡這種承諾,卻討厭現實的失落。在幾乎所有情況下,他們都讓我們無法安寧。
  作為一個閱讀,撰寫和談論以客戶互動技術為生的人,我盡我所能使用盡可能多的虛擬助手和聊天機器人來完成我的日常工作。
  在過去的幾周里,我捕獲了我使用的聊天機器人正面和負面的特征。
  提醒我,什么是聊天機器人?
  首先是第一件事。定義。我們將聊天機器人定義為自動或預編程接口,可以部署在網站,移動應用程序和各種消息平臺(如Facebook Messenger,Skype,Slack,WeChat等)等數字資產上。
  有些人甚至將亞馬遜Alexa技能和谷歌家庭行動視為聊天機器人。他們沒有錯。無論通信方式如何,聊天機器人的定義都可以擴展到覆蓋“你可以與之聊天的機器人”的所有內容。
  為什么人們喜歡聊天機器人?
  不要把我們視為聊天機器人的仇敵,我們喜歡聊天機器人的范圍和簡單性。我們喜歡它們的異步性質,這意味著您無需始終與它實時共同完成任務。
  與給呼叫中心打電話,并花費您一天中珍貴的幾分鐘聽音樂不同,聊天機器人可讓您按照自己的節(jié)奏與品牌互動。
  大多數聊天機器人都提供“可點擊”菜單選項,因此您甚至不必輸入查詢。而且,智能揚聲器上的聊天機器人可以讓您完成許多任務,甚至無需抬起手指。
  感謝我的智能揚聲器聊天機器人所擁有的技能,我得到了我的早間新聞,交通和天氣更新,并在早上準備好的時候聽我最喜歡的播客!
  Chatbots非常適合簡單,可預測的任務
  聊天機器人可以幫助您進行簡單,重復,基于規(guī)則的客戶查詢,例如,獲取營業(yè)時間,查找附近位置,查看產品目錄以及得到常見問題的解答。
  難怪Facebook Messenger上有超過36,000個聊天機器人,超過80%的聊天機器人回答簡單的基于規(guī)則的查詢。Chatbots很好地推動了更成熟的客戶服務渠道。
  我上周嘗試了幾個機器人,只要我在線條內著色(按規(guī)則框架提出需求),它們對我來說很棒。例如,CNN聊天機器人就會將新聞亮點通知我,并在提示時顯示類似新聞。
  Sephora聊天機器人使用Facebook Messenger旋轉木馬功能,并以非常有創(chuàng)意的方式向我展示了我的選擇。Ticketmaster chatbot恰好告訴我即將舉行的音樂會。
  聊天機器人跟技術和設計賦予他們的能力一樣好,但僅僅如此
  當我的問題變得更復雜并且超越聊天機器人的能力范圍時,事情變得有趣,即使是在很小的程度上。
  Ticketmaster聊天機器人開始很好,不知何故卡在關于音樂類型的問題上。其他聊天機器人,例如來自梅西百貨(Macy's)的聊天機器人,缺乏基本的人機交互設計,并且很難被用戶所喜歡。
  可悲的是,為了表現友好,它偏離了品牌角色,失去了重要的聯(lián)系。梅西(Macy's)的聊天機器人當然想幫我找到一條完美的裙子并在會話開始時做得很好,但在隨后的過程中卻無法保持完整的會話了。
  聊天機器人應該知道什么時候把事務主導權交出來
  大多數聊天機器人未能實現的另一個關鍵階段是向人類同行平穩(wěn)過渡?蛻絷P懷,客戶支持和客戶服務是復雜的業(yè)務。
  很多時候,無論自助服務的效果效率如何,客戶都希望或需要跟客戶服務代表溝通。聊天機器人的工作是盡可能無縫地進行轉移,而不會丟失之前已完成的內容或上下文。有些機器人優(yōu)雅地完成它,而有些機器人卻還在努力中。
  我喜歡使用Slingweb聊天機器人來獲得確定范圍且高效的用例。我經常用它來獲取我的頻道和訂閱的更新。但是,當我需要與客戶服務代表(CSR)談論添加新頻道時,體驗與呼叫聯(lián)絡中心沒有什么不同。我被擱置了幾分鐘,突然被排除在隊列之外。
  它們在哪里失敗的?
  在回答復雜的客戶服務查詢時,聊天機器人是不足夠強大的。我們都知道,無論選擇何種渠道,現代客戶都希望獲得個性化,智能化和高效的客戶服務。
  大多數聊天機器人缺乏自然語言處理(NLP)的堅實基礎,并且無法理解口語或類型化人類語言的復雜性。這導致聊天機器人無法理解客戶及其意圖,從而導致令人沮喪的客戶體驗。
  其中一些還缺乏高級對話管理引擎,無法理解堆疊的客戶查詢或維護對話的上下文。幾乎所有的聊天機器人都缺乏與后端系統(tǒng)的集成(例如計費),限制了他們真正實現自助服務的能力。
  沒有希望了嗎?
  客戶在糟糕的自助服務方面沒有耐心。但是有希望!如果聊天機器人能夠充分利用部署它們的平臺的潛力,它可以提供高度個性化的體驗。
  例如,Facebook Messenger聊天機器人應該能夠使用客戶資料信息和偏好來提供個性化體驗。聊天機器人還可以通過高級NLP和對話管理進行編程,以提供高度對話的界面并真正破解客戶的意圖。他們可以進一步使用深度學習來學習他們的經驗,并在每次互動中變得更聰明。
  當然,這些功能是我在這些示例中使用的簡單聊天機器人的重大進步。事實上,具有更高級別復雜性的聊天機器人有時被定義為智能虛擬助手(IVAs)。
  憑借更先進的技術和學習能力,他們能夠以簡單的聊天機器人經常出現的方式滿足客戶的需求。
  那么我的建議呢?如果您正在尋找一種自動化客戶簡單查詢的方法,請使用聊天機器人。但是,如果您正在尋找能夠理解并與客戶互動的完整解決方案,我建議您考慮使用IVAs。
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  作者:Priyanka Tiwari
  原文網址:https://www.callcentrehelper.com/fact-fiction-chatbots-expectation-reality-140792.htm
 
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