Bagaimana pemasar dapat menangkal reaksi chatbot

Delapan puluh persen CMO menggunakan chatbots atau berharap untuk melakukannya dalam dua tahun, menurut survei Oracle baru-baru ini (gratis, diperlukan pendaftaran). Tetapi lebih baik mempersiapkan reaksi konsumen.

Demikian kata Forrester, yang meramalkan akhir tahun lalu bahwa akan ada "pemberontakan berbasis komunitas terhadap obrolan perusahaan" pada tahun 2019.

Mengikuti jejak gerakan GetHuman, yang menawarkan kiat untuk menghindari labirin di menu ponsel ketika mencoba menjangkau layanan pelanggan, konsumen akan segera bertukar kiat tentang cara menghindari berurusan dengan chatbot karena waktu dan frustrasi yang terlibat.

Dan penelitian terbaru tentang tren dalam pengalaman pelanggan yang dilakukan oleh perusahaan layanan perangkat lunak terbuka Acquia menemukan bahwa 45 persen, hampir setengah dari konsumen menganggap chatbots sebagai "menjengkelkan", menurut tanggapan lebih banyak. dari 5.000 konsumen dan 500 vendor di Amerika Utara, Eropa dan Australia.

Apa yang dapat dilakukan pemasar untuk membantu chatbot mereka menghindari nasib menu pohon telepon respon suara interaktif (IVR) yang dibenci?

Wakil presiden Acquia, Sylvia Jensen, mengatakan bahwa penelitian perusahaannya menunjukkan bahwa chatbot digunakan secara salah ketika "diimplementasikan secara terpisah", alih-alih diintegrasikan ke dalam perjalanan pribadi ke klien.

"Reaksinya nyata," kata wakil presiden produk Comm100, Jeff Epstein. Perusahaan Anda menyediakan solusi komunikasi untuk pengalaman digital klien, seperti chatbots atau SMS.

"Tapi," tambahnya, penyebabnya adalah "bukan teknologi, tetapi perencanaan, penyebaran, dan penetapan harapan" oleh spesialis pemasaran.

Dia menunjuk ke chatbot dari maskapai anonim yang menetapkan harapan yang jelas dengan mencatat bahwa itu dapat memungkinkan pengguna untuk memverifikasi reservasi, tetapi mengarahkannya ke agen langsung untuk membuat reservasi.

Vivek Lakshman, wakil presiden produk di Chatlets.ai, mengatakan kepada saya bahwa dia percaya "reaksi telah dimulai", meskipun masih relatif "tidak signifikan".

Kebanyakan vendor enggan membicarakan reaksi negatif, katanya, karena itu akan mencegah pengguna berinteraksi dengan chatbots merek mereka.

Tidak cukup pintar

Beberapa masalah chatbot lebih dari ketidakmampuan Anda untuk menganalisis maksud pengguna secara akurat. Sebagai contoh, Lakshman mengamati suatu peristiwa di mana klien yang marah tidak repot-repot mengobrol dengan chatbot, tetapi mulai memuat satu foto satu demi satu di mana kegagalan fungsi suatu produk ditunjukkan.

Dalam kasus seperti itu, katanya, respons terbaik dari chatbot adalah dengan keluar dari jalan dengan mengatakan sesuatu seperti: "Sepertinya Anda memiliki masalah." Bisakah kita merujuk pada agen manusia?

Dalam kasus lain, seorang pengguna menulis percakapan panjang yang pertama-tama tampaknya menunjukkan ketidakpuasan terhadap produk, dan kemudian mungkin upaya untuk membeli, sebelum akhirnya menyebutkan keinginan untuk kupon, yang ternyata menjadi alasan sebenarnya untuk permintaan tersebut.

Lakshman menyarankan agar pemasar membuat daftar prioritas untuk menanggapi beberapa indikasi niat pengguna, untuk contoh seperti ini.

Item utama dalam daftar, katanya, harus menjadi dukungan, karena itu menyiratkan bahwa pelanggan yang ada perlu bantuan, dan penjual dapat menentukan hierarki kunci lainnya. Dalam kasus yang disebutkan, maka chatbot akan menyarankan dukungan pelanggan sebelum mengarahkan pengguna ke agen langsung.

Dia juga menawarkan beberapa rekomendasi lain yang dapat membantu pemasar menghindari reaksi pengguna.

Pastikan, katanya, pesan selamat datang mengidentifikasi bahwa pengguna berbicara dengan bot, bukan manusia nyata. Itu membantu menetapkan harapan.

Mungkin yang paling penting, katanya, adalah bahwa pengguna harus dapat memanggil agen manusia kapan saja, tidak hanya ketika robot meluncurkan percakapan ke orang hidup. Misalnya, secara permanen menunjukkan pesan singkat bahwa Anda dapat memanggil agen langsung dengan mengetik "bantuan". Atau, tawarkan tautan permanen yang mengajak seseorang ke percakapan.

Jika bot tidak dapat memahami pengguna dalam tiga upaya, pemasar harus mengonfigurasi logika sehingga percakapan secara otomatis diarahkan ke agen langsung, dan agen harus muncul ketika mengambil alih.

Agen harus memiliki kemampuan untuk memantau percakapan pengguna chatbot yang dipilih secara real time, dan mengambil alih kendali jika semuanya tidak berjalan dengan baik.

Pemanis pengalaman

Epstein menunjukkan bahwa beberapa platform chatbot menawarkan indikator kepada agen, yang menggunakan teknik tersebut adalah analisis sentimen waktu nyata untuk menunjukkan mana dari banyak chatbot / pengguna yang dipantau percakapan yang tidak berjalan dengan baik.

Kode diskon harus tersedia untuk agen, kata Lakshman, sehingga mereka dapat dikirimkan jika pelanggan memiliki pengalaman buruk.

Dan baik Epstein maupun Lakshman menyarankan untuk mendapatkan umpan balik dari pengguna ketika masalah terpecahkan sehingga vendor dapat lebih memahami apa yang berhasil dan mengapa.

Sementara pengguna mungkin merasa bahwa beberapa chatbots sama frustasinya dengan menu ponsel IVR, Epstein menunjukkan bahwa menu ponsel menyulitkan untuk bergerak maju mundur dalam navigasi. Sebaliknya, katanya, chatbots dapat meredakan kerumitan dengan memungkinkan pengguna untuk pindah ke mana pun mereka inginkan dalam percakapan, bahkan ke agen langsung.

Tidak seperti pohon menu telepon yang membuat frustrasi, Lakshman memprediksikan bahwa chatbots pada akhirnya akan bekerja untuk menghindari reaksi pelanggan karena bahasa alami dan mesin kecerdasan buatan semakin pintar dengan penggunaan.


Tentang Penulis

Barry Levine mencakup teknologi pemasaran untuk Third Door Media. Sebelumnya, ia meliput ruang ini sebagai penulis senior untuk VentureBeat, dan telah menulis tentang ini dan topik teknologi lainnya untuk publikasi seperti CMSWire dan NewsFactor. Dia mendirikan dan mengarahkan situs web / unit di stasiun PBS Thirteen / WNET; bekerja sebagai produser / penulis senior online untuk Viacom; menciptakan game interaktif yang sukses, MAINKAN OLEH TELINGA: The First CD Game; ia mendirikan dan menyutradarai acara film independen, CENTER SCREEN, yang berbasis di Harvard dan M.I.T; dan selama lebih dari lima tahun saya melayani sebagai penasihat M.I.T. Media Lab. Anda dapat menemukannya di LinkedIn, dan di Twitter di xBarryLevine.

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*