Por que a maioria dos chatbots corporativos decepciona — e o que construir em vez disso

Um chatbot responde; um negócio fecha

Se perguntarmos para que serve o chatbot, geralmente a resposta é: "ele responde perguntas sobre nossos produtos" ou "ajuda os funcionários a encontrar políticas". Parece útil, mas não é totalmente.

Ninguém tem como função receber uma resposta. A tarefa de alguém é emitir reembolsos, aprovar pedidos, remarcar instalações, confirmar reivindicações de garantia ou obter contratos para questões legais. Uma resposta está no meio dessa tarefa. Um sistema que para na resposta devolve o trabalho para a pessoa que tentava passá-lo adiante.

Portanto, a interação é assim: o cliente pergunta sobre seu pedido atrasado, o bot explica a política de envio, e o cliente pede por um ser humano porque a política nunca foi o ponto principal. O bot realizou o que foi programado para fazer e ainda assim falhou.

As três formas como eles quebram

A maioria dos implementações decepcionantes compartilha algumas características:

• Sem acesso aos sistemas ao vivo. O bot foi treinado com documentos. A pergunta do cliente é sobre sua ordem, sua fatura, sua conta. Um bot que não tem acesso ao sistema de pedidos só pode falar em generalidades, e as generalidades já foram abordadas na página de perguntas frequentes.
• Sem capacidade de agir. Mesmo sabendo a resposta, ele não consegue realizar a ação. Cada conversa termina com uma transferência, então adiciona um passo em vez de removê-lo.
• Sem definição do que é "concluído". Ninguém concordou previamente o que constitui um bom resultado, então ninguém pode dizer se está funcionando. As métricas de uso aumentam, o volume do centro de contato não diminui e o projeto deixa de ser discutido silenciosamente.

Por trás dos três está uma decisão: o projeto foi escopado como um canal - um novo lugar para conversar com a empresa - em vez de capacidade, uma maneira de completar mais trabalho com as mesmas pessoas.

Construa um completador de tarefas

A alternativa não é mais sofisticada. É mais específica e profunda.

Escolha uma tarefa de alto volume. Não um tópico, mas uma tarefa - "remarcar a entrega", não "perguntas logísticas". Algo que acontece centenas de vezes por mês e segue um caminho conhecido.

Dê ao sistema as duas coisas necessárias para realmente completar essa tarefa: acesso de leitura aos sistemas que contêm a verdade e acesso de escrita à ação ou ações necessárias. Se ele puder consultar a entrega, oferecer horários reais e alterar o agendamento, ele substituiu uma ligação telefônica. Se só puder descrever a política de remarcar, não substituiu nada.

Em seguida, decida o que ele faz quando não consegue completar. Esta é a parte que a maioria dos projetos deixa de fora, e ela faz mais para a confiança do que qualquer quantidade de ajuste de modelo. Defina as condições sob as quais ele para e transfere para um ser humano - baixa confiança, estado incomum da conta, qualquer coisa envolvendo dinheiro acima de um limite - e faça a transferência levar o contexto completo para que o cliente não precise repetir as informações. Um sistema que conclui 60% dos casos sem intervenção humana e escala os restantes com um resumo limpo supera um que tenta 100% e erra em 20%.

Por fim, concorde com uma ou duas métricas antes de construir. Qual é o percentual de pedidos de remarcamento concluídos sem intervenção humana? Qual é o tempo médio de atendimento nos casos escalonados? Taxa de contato repetido dentro de 48 horas. Uma ou duas métricas, medidas em relação ao mês anterior ao lançamento. Se elas não mudarem, você aprendeu algo barato e cedo.

O que isso muda no plano

A escopagem dessa forma torna o projeto menor e o trabalho de integração maior, o que é desconfortável para qualquer um que comprou um chatbot esperando uma configuração de duas semanas. A camada conversacional é a parte fácil agora. O trabalho está nos permissões, acesso aos sistemas, rastro de auditoria e caminho de escalada - a parte desagradável da plumbagem que decide se a coisa pode suportar peso.

É por isso que o específico bate o amplo. Uma tarefa completada totalmente ganha o direito de adicionar a segunda. Um sistema que cobre quarenta tópicos superficialmente ganha nada, porque não há uma única tarefa que alguém possa apontar e dizer: "isso antes levava quatro minutos, e agora leva menos".

Nós construímos o segundo tipo. O primeiro é mais fácil de lançar, mas muito mais difícil de manter.