Gadiem ilgi daudzi uzņēmumi uzskatīja, ka klientu apkalpošanai pietiek ar vienkāršu "tērzēšanas" piedāvājumu. Praksē pastāvēja bieži uzdoto jautājumu sadaļa ar sarunvalodas saskarni, kas bija atkārtota un ierobežota. Lietotājs ierakstīja jautājumu un vienmēr saņēma vienu un to pašu atbildi neatkarīgi no konteksta. Nekādas mācīšanās līknes, nekādas pielāgošanās, nekādas plūstamības.
Šī ir tradicionālo botu loģika, kas veidota uz iepriekš definētām plūsmām. Tie darbojas stingrās izvēlnēs un neelastīgos teksta blokos. Tos ir viegli izvietot un ātri palaist, bet vēl ātrāk tie rada neapmierinātību. Galu galā vienkārša novirze no plānotā maršruta ir pietiekama, lai lietotājs saskartos ar vispārīgām atbildēm vai, vēl ļaunāk, baiso kļūdas ziņojumu: "Atvainojiet, es nesapratu."
Līdz ar liela mēroga valodu modeļu (LLM) parādīšanos šī paradigma ir mainījusies. Tā vietā, lai sekotu fiksētiem ceļiem, mākslīgais intelekts ir sācis apstrādāt dabisko valodu reāllaikā. Tas nozīmē, ka tas saprot nodomu variācijas, pielāgo savu reakciju kontekstam un saglabā saskaņotību pat tad, ja lietotājs nolemj mainīt tēmu vai atgriezties pie iepriekšējiem sarunas posmiem.
Nav nepieciešams restartēt plūsmu. Nav datu zuduma. Pirmā izņēmuma gadījumā tā neapstājas. Ar katru mijiedarbību modelis reorganizē informāciju un uztur dialogu dzīvu, plūstošu un inteliģentu.
Šī iespēja nozīmē trīs galvenos punktus: vienādi ievades dati, vairāki iespējamie rezultāti; vienāds biznesa mērķis, vairākas valodu stratēģijas; un vienāds uzmanības noturības laiks, kā rezultātā samazinās berze un palielinās konversijas.
Atšķirība praksē
Kritiskās jomās, piemēram, klientu apkalpošanā, iekasēšanā un pārdošanā, šīs izmaiņas ir izšķirošas. Atšķirība starp darījuma noslēgšanu vai laika nokavēšanu slēpjas mākslīgā intelekta spējā saglabāt savu spriešanas procesu, nepārtraucot plūsmu.
Iedomājieties klientu, kurš interesējas par maksājumu pa daļām. Tradicionālā tērzēšanas robotā jebkuras vērtības izmaiņas liek lietotājam restartēt procesu. Savukārt LLM (Loadable Lifetime Management — ielādējama dzīves cikla pārvaldība) sistēma saprot izmaiņas, pielāgo piedāvājumu un turpina sarunas. Katra ietaupītā minūte palielina darījuma noslēgšanas iespējamību.
Turklāt, lai gan fiksētas plūsmas izklausās mehāniskas un atkārtotas, uzlaboti modeļi katrā sarunā sniedz unikālas atbildes. Lietotājam nerodas sajūta, ka viņš klausās scenāriju, bet gan iesaistās īstā dialogā. Lai gan skaitļi un informācija paliek nemainīgi, saziņas veids mainās. Šī diskursa humanizācija ir tas, kas atšķir mākslīgo intelektu no vienkāršas automatizācijas.
Patiesība ir tāda, ka daudzi uzņēmumi joprojām darbojas ar "izvēlnēm", kas maskējas kā mākslīgais intelekts. Tomēr patērētāji ātri saprot, kad viņi runā ar kaut ko tādu, kas vienkārši atkārto iepriekš ieprogrammētas atbildes. Turpretī mijiedarbība, kuras pamatā ir tiesību vadlīnijas (LLM), nodrošina dinamiku, elastību un izmērāmus konversijas rezultātus.
Tirgum ir jāsaprot vienkārši: klientu apkalpošana vairs nevar būt atkārtota; tai jābūt inteliģentai.
Tas nozīmē atteikšanos no "ātro saīsņu" loģikas, kas tikai rada inovācijas iespaidu, bet nerada reālu vērtību. Mūsdienu patērētājs jau var pateikt, kad saskaras ar stingru mijiedarbību, un vairs nepieņem laika tērēšanu, pārlūkojot bezgalīgas izvēlnes. Viņš sagaida plūstamību, skaidrību un, pats galvenais, atbildes, kas ir jēgpilnas viņu konkrētajā kontekstā.
Uzņēmumi, kas joprojām uzstāj uz darbību ar statiskiem tērzēšanas robotiem, kuru pamatā ir fiksētas plūsmas, ne tikai tehnoloģiski atpaliek, bet arī palaiž garām biznesa iespējas. Katrs neapmierināts klients ir pārtraukta saruna, zaudēts maksājums, aizkavēta pārdošana. No otras puses, tie, kas ievieš tiesību zinātņu vadības metodes (LLM), katru mijiedarbību pārvērš par iespēju veidot labas attiecības, mazināt berzi un palielināt konversiju reāllaikā.
Galu galā runa nav tikai par modernāku tehnoloģiju ieviešanu. Runa ir par to, vai uzņēmums vēlas piedāvāt pieredzi, kas respektē klienta laiku un inteliģenci. Un šajā jautājumā nav vidusceļa: vai nu klientu apkalpošana attīstās inteliģentu sarunu virzienā, vai arī tā paliks iestrēgusi atkārtotu atbilžu un ierobežotu rezultātu pagātnē.
Jautājums paliek atklāts: vai jūsu klientu apkalpošana ir pārsniegusi darbplūsmas robežas, vai arī tā joprojām ir iestrēgusi izvēlnēs?
Daniela Frensisa ir uzņēmuma Fintalk, vadošā sarunu mākslīgā intelekta uzņēmuma Brazīlijā, operāciju direktore. E-pasts: finatalk@nbpress.com.br
