צ'אטבוט מבוסס AI יכול לענות על שאלות, לאתר מידע, לסייע בביצוע פעולות ולתת מענה גם מחוץ לשעות הפעילות. אבל הכנסת בינה מלאכותית לשירות לקוחות אינה מסתכמת בהוספת חלון צ'אט לאתר.
מערכת שלא תוכננה נכון עלולה לתת תשובות שגויות, להסתמך על מידע ישן, לאבד את הקשר השיחה או להקשות דווקא ברגע שבו הלקוח מבקש להגיע לנציג אנושי.
לכן פרויקט טוב מתחיל בתהליך השירות, לא בטכנולוגיה.
מתחילים מבעיה מוגדרת
הטעות הראשונה היא להגדיר את המטרה כ"אנחנו צריכים צ'אטבוט".
עדיף להתחיל בשאלה אחרת: אילו פניות חוזרות שוב ושוב וגוזלות זמן מהצוות?
אלה יכולות להיות שאלות על שעות פעילות, סטטוס הזמנה, מסמכים, משלוחים, תורים, מדיניות החזרה או מידע בסיסי על מוצר ושירות.
ככל שהמשימה מוגדרת וברורה יותר, קל יותר לבדוק אם המערכת באמת מצליחה לבצע אותה.
לא כל פנייה מתאימה לאוטומציה. תלונה מורכבת, לקוח כועס, אירוע חריג או החלטה בעלת השלכות כספיות משמעותיות עשויים לדרוש נציג אנושי כבר בשלב מוקדם.
מאגר הידע חשוב יותר מהיכולת לנסח תשובה יפה
צ'אטבוט יכול להישמע משכנע גם כשהמידע שעליו הוא מסתמך אינו נכון.
לכן אחד השלבים החשובים ביותר הוא בניית מאגר ידע מסודר.
צריך להחליט מאילו מקורות הבוט רשאי לענות, מי אחראי לעדכן אותם ומה קורה כאשר קיימות שתי גרסאות שונות לאותו מידע.
עמודי אתר, מסמכי מדיניות, שאלות נפוצות, קטלוגים ומדריכים פנימיים יכולים להפוך למקור ידע, אבל רק אם הם מעודכנים.
כדאי גם להגדיר מה הבוט עושה כאשר אינו מוצא תשובה. במקרים רבים עדיף שיאמר שאינו בטוח ויעביר את הפנייה לאדם, במקום לייצר תשובה שנשמעת סבירה.
שירות בעברית דורש בדיקות בעברית
עסק שפועל בישראל צריך לבדוק את המערכת עם שיחות אמיתיות בעברית.
לא מספיק לבדוק משפטים תקניים.
לקוחות כותבים עם שגיאות כתיב, סלנג, קיצורים, שמות באנגלית, מספרי הזמנה, כתובות ולעיתים ערבוב בין עברית לאנגלית באותו משפט.
צריך לבדוק גם כיצד המערכת מתמודדת עם הודעות קצרות כמו "לא הגיע", "מה קורה עם ההזמנה?" או "אני רוצה לדבר עם מישהו".
הבנת המשמעות של פנייה אמיתית חשובה יותר מהיכולת לענות יפה על דוגמאות שנכתבו במיוחד לצורך ההדגמה.
צריך להחליט באילו ערוצים הבוט פועל
שירות לקוחות יכול להגיע מהאתר, WhatsApp, דואר אלקטרוני, רשתות חברתיות ולעיתים גם מערכות קוליות.
עסק שמפעיל כמה ערוצים צריך לשאול האם כל אחד מהם עומד בפני עצמו או שהמערכת שומרת על ההקשר כאשר הלקוח עובר ביניהם.
לקוח שכבר הסביר את הבעיה ב-WhatsApp לא רוצה להתחיל מחדש כאשר הוא מגיע לנציג.
זו אחת הנקודות החשובות בבחינת מערכת שירות: לא רק כמה ערוצים היא תומכת בהם, אלא מה קורה למידע ולשיחה במעבר מערוץ אחד לאחר.
החיבור למערכות העסקיות משנה את התמונה
צ'אטבוט שמספק מידע כללי שונה מאוד ממערכת שמחוברת ל-CRM, להזמנות, ליומן או למערכת שירות.
ברגע שהמערכת מקבלת גישה למידע עסקי, צריך להגדיר בדיוק מה היא רשאית לקרוא ומה היא רשאית לשנות.
למשל, אפשר לאפשר לבוט לבדוק סטטוס הזמנה מבלי לתת לו אפשרות לבטל אותה. אפשר לאפשר לו להציג זמינות לתור מבלי לאפשר שינוי ללא אישור נוסף.
עיקרון טוב הוא להתחיל בהרשאות המצומצמות ביותר שנדרשות לביצוע המשימה.
המעבר לנציג אנושי צריך להיות חלק מהתכנון
צ'אטבוט טוב אינו צריך לנסות לפתור כל פנייה בכל מחיר.
חשוב להגדיר מראש באילו מצבים מתבצעת העברה לנציג.
זה יכול לקרות כאשר הלקוח מבקש זאת, כאשר המערכת אינה בטוחה בתשובה, כאשר זוהה נושא רגיש או כאשר השיחה חורגת מהתחום שהוגדר לבוט.
המעבר צריך לכלול את ההקשר שכבר נאסף. נציג אנושי צריך לראות מה הלקוח שאל, מה הבוט ענה ואיזה מידע כבר נמסר.
אחרת האוטומציה חוסכת זמן למערכת אבל מבזבזת אותו ללקוח.
איך בוחרים פלטפורמה?
בשלב הזה כדאי לבדוק יותר מרשימת פיצ'רים.
צריך להבין אילו ערוצים נתמכים, כיצד מנוהל מאגר הידע, האם קיימת העברה לנציג, אילו אינטגרציות זמינות ומה רמת השליטה בהרשאות ובמידע.
אחת הדרכים להבין את סוג היכולות הקיימות בשוק היא לבחון פלטפורמה מבוססת AI לניהול שירות לקוחות ולבדוק כיצד היא מחברת בין ערוצי שירות, אוטומציה ונציגים אנושיים.
אין צורך לבחור מערכת רק משום שיש בה יותר יכולות. הפתרון המתאים הוא זה שעונה על התהליך שהעסק באמת צריך.
מתחילים בפיילוט קטן
אין סיבה להפעיל מערכת חדשה על כל סוגי הפניות ביום הראשון.
עדיף לבחור תהליך מוגדר, קבוצה מצומצמת של לקוחות או ערוץ אחד.
במהלך הפיילוט אפשר לבדוק כמה שאלות נפתרו ללא עזרה, כמה שיחות הועברו לנציג, אילו תשובות היו שגויות ואיפה הלקוחות נתקעו.
חשוב לבדוק לא רק כמה שיחות "טופלו", אלא כמה מהן באמת הסתיימו בצורה נכונה.
אילו מדדים כדאי לעקוב אחריהם?
מספר השיחות שהבוט מנהל הוא נתון מעניין, אבל הוא לא מספיק.
כדאי למדוד גם:
שיעור פניות שנפתרו ללא מעבר לנציג, שיעור העברות, טעויות בתשובות, זמן עד לקבלת פתרון, פניות חוזרות ושביעות רצון.
במקרים מסוימים גם ירידה בשיעור האוטומציה יכולה להיות דבר חיובי, אם המערכת למדה לזהות טוב יותר מקרים שדורשים אדם.
המטרה אינה למנוע מהלקוחות להגיע לנציג. המטרה היא להפוך את השירות ליעיל ומדויק יותר.
התחזוקה מתחילה אחרי ההשקה
מאגרי מידע משתנים.
מוצרים מתעדכנים, מדיניות החזר משתנה, שעות פעילות משתנות ושירותים חדשים נכנסים.
לכן צ'אטבוט אינו פרויקט שמסתיים ביום שבו הוא עולה לאוויר.
צריך להגדיר מי מעדכן את הידע, מי בודק תשובות בעייתיות, מי אחראי על האינטגרציות ובאיזו תדירות מתבצעת בקרת איכות.
בלי התהליך הזה, מערכת שעבדה היטב בחודש הראשון יכולה להפוך בהדרגה לפחות אמינה.
לפני שמתחילים
לפני בחירת פתרון כדאי לדעת לענות על כמה שאלות בסיסיות:
איזו בעיה רוצים לפתור? אילו פניות יטופלו אוטומטית? מאיפה מגיע המידע? מתי עוברים לנציג? לאילו מערכות הבוט מתחבר? אילו נתונים הוא רשאי לראות? מי בודק את איכות התשובות? ואיך יודעים שהפיילוט הצליח?
כאשר התשובות ברורות, קל הרבה יותר לבחור טכנולוגיה שמתאימה לעסק ולא להיפך.