Գլխավոր Նորություններ Չաթբոտ, թե՞ արհեստական ​​բանականություն։ Հասկացեք, թե երբ օգտագործել յուրաքանչյուր տեխնոլոգիա հաճախորդների սպասարկման մեջ

Չաթբոտ, թե՞ արհեստական ​​բանականություն։ Հասկացեք, թե երբ օգտագործել յուրաքանչյուր տեխնոլոգիա հաճախորդների սպասարկման մեջ։

Այսօրվա արագ զարգացող թվային միջավայրում ընկերությունները մրցում են լուծումներ գտնելու համար, որոնք հաճախորդների սպասարկումը կդարձնեն ավելի արագ, ավելի արդյունավետ և ավելի մատչելի։ Առավել լայնորեն կիրառվող գործիքների շարքում են չաթբոտները և արհեստական ​​բանականության (AI) գործակալները՝ տեխնոլոգիաներ, որոնք հաճախ շփոթվում են, բայց ունեն տարբեր գործառույթներ և տալիս են տարբեր արդյունքներ։

Ավտոմատացման մասնագետ Լուսիանա Պապինին բացատրում է երկու մոտեցումների միջև եղած տարբերությունները, չարաշահման ռիսկերը և թե ինչպես ռազմավարական առումով համատեղել դրանք՝ հաճախորդների սպասարկումը մասշտաբավորելու համար՝ առանց սպառողի փորձը վտանգելու։ «Շատ ընկերություններ շփոթում են չաթբոտները արհեստական ​​բանականության հետ։ Սա վտանգում է ռազմավարությունը։ Յուրաքանչյուր գործիք ունի իր դերը, և իմանալով, թե որտեղ օգտագործել յուրաքանչյուրը, խուսափում է վատնումից և մեծացնում եկամտաբերությունը », - նշում է նա։

Ի՞նչ են չաթբոտները և արհեստական ​​բանականության գործակալները։

Չաթբոտները նախապես սահմանված կանոնների վրա հիմնված ծրագրեր են: Դրանք արձագանքում են որոշակի հրամանների, ինչպիսիք են «աշխատանքային ժամերը» կամ «կրկնօրինակ հաշիվ-ապրանքագիրը», որոնք հիմնված են կարգավորված հաճախակի տրվող հարցերի վրա: Պարզ, արագ և մատչելի լինելով՝ դրանք իդեալական են կրկնվող և կառուցվածքային առաջադրանքների համար:

Արհեստական ​​բանականության գործակալները գնում են ավելի հեռու։ Նրանք օգտագործում են այնպիսի տեխնիկաներ, ինչպիսիք են բնական լեզվի մշակումը (NLP), մեքենայական ուսուցումը և համատեքստային վերլուծությունը՝ հաղորդագրությունները մեկնաբանելու, պատասխանները հարմարեցնելու և ժամանակի ընթացքում սովորելու համար։ Սա թույլ է տալիս ավելի մարդկային փոխազդեցություն, որը կարող է կառավարել լեզվի բազմաթիվ սցենարներ և տարբերակներ։

«Մինչդեռ չաթբոտը գործում է սկրիպտով, արհեստական ​​բանականության գործակալը աշխատում է ինտելեկտի միջոցով։ Այն ճանաչում է օրինաչափությունները, նույնականացնում մտադրությունները և բարելավում է օգտատիրոջ փորձը յուրաքանչյուր փոխազդեցության ժամանակ », - բացատրում է Պապինին։

Ե՞րբ պետք է օգտագործել դրանցից յուրաքանչյուրը։

Մեկի և մյուսի միջև ընտրությունը կախված է գործընթացի բարդությունից: Լուսիանայի խոսքով՝ ցածր տատանումներով ստանդարտացված հոսքերը, ինչպիսիք են մնացորդի հարցումները, պատվերի կարգավիճակը կամ կոնտակտային տվյալները, շատ լավ են աշխատում չաթբոտների հետ: Այնուամենայնիվ, այն իրավիճակները, որոնք պահանջում են համատեքստի մեկնաբանություն, անհատականացված պատասխաններ և բազմաթիվ մտադրությունների հասկացողություն, պահանջում են արհեստական ​​բանականության գործակալներ:

Նա զգուշացնում է, որ ընկերությունների ամենատարածված սխալը արհեստական ​​բանականությունը պարզ առաջադրանքներում կիրառելու կամ բարդ խնդիրները միայն չաթբոտի միջոցով լուծելու փորձերն են։ «Վատ կիրառված արհեստական ​​բանականությունը թանկ է։ Անհրաժեշտից ավելի օգտագործվող չաթբոտները հիասթափեցնում են հաճախորդին։ Իդեալական դեպքում երկու լուծումներն էլ պետք է համակցվեն խելացիորեն՝ ստեղծելով սահուն ճանապարհորդություն օգտատիրոջ և արդյունավետ ճանապարհորդություն բիզնեսի համար», - նշում է նա։

Ընկերությունների արդյունքները

Ըստ McKinsey-ի՝ ընկերությունները, որոնք ինտեգրում են արհեստական ​​բանականությունը և ավտոմատացումը հաճախորդների սպասարկման մեջ, միջինում գրանցում են արտադրողականության 20% աճ և մինչև 30% կրճատում շահագործման ծախսերի մեջ։ Առավելությունների թվում են՝

  • Միջին սպասարկման ժամանակի կրճատում
  • Բարելավված հաճախորդների փորձ
  • Աջակցության թիմի օպտիմալացում
  • Վաճառքի փոխակերպման մակարդակի բարձրացում
  • Հասանելի է օրական 24 ժամ, առանց լրացուցիչ վճարի։

Լուսիանայի խոսքով՝ այս առավելությունները սահմանափակված չեն միայն խոշոր ընկերություններով։ «Նույնիսկ միկրոձեռնարկատերը կարող է սկսել WhatsApp-ի պարզ չաթբոտից։ Կարևորը նպատակի հստակեցումն ու ճիշտ գործիքի ընտրությունն է », - ասում է նա։

Միջազգային տվյալների կորպորացիայի (IDC) կանխատեսումները ցույց են տալիս, որ մինչև 2026 թվականը խոշոր ընկերությունների 75%-ը իրական ժամանակում որոշումների կայացման համար կներդնի ավտոմատացման հետ ինտեգրված արհեստական ​​բանականություն։ Սակայն այս առաջընթացը պահանջում է տեխնիկական նախապատրաստություն։ «Ավտոմատացման մենեջերը պետք է հասկանա, թե ինչպես է արհեստական ​​բանականությունը տեղավորվում աշխատանքային հոսքերի մեջ, ինչպես կարող է այն բարելավել հաճախորդի ճանապարհորդությունը և ինչպես են ստեղծված տվյալները ուղղորդում բիզնես որոշումները։ Սա ավելի ու ավելի ռազմավարական դեր է », - եզրափակում է նա։

Էլեկտրոնային առևտրի թարմացում
Էլեկտրոնային առևտրի թարմացումhttps://www.ecommerceupdate.org
E-Commerce Update-ը Բրազիլիայի շուկայի առաջատար ընկերություն է, որը մասնագիտանում է էլեկտրոնային առևտրի ոլորտի վերաբերյալ բարձրորակ բովանդակության ստեղծման և տարածման մեջ։
ԱՌՆՉՎՈՂ ՀՈԴՎԱԾՆԵՐ

Թողնել պատասխան

Խնդրում ենք մուտքագրել ձեր մեկնաբանությունը։
Խնդրում ենք մուտքագրել ձեր անունը այստեղ։

Վերջերս

ԱՄԵՆԱՀԱՅՏՆԻ

[elfsight_cookie_consent id="1"]