Chatboti pomáhají zákazníkům i zaměstnancům

Zveřejněno:

Spokojený zákazník je alfou a omegou úspěchu v takřka každém podnikatelském odvětví. V přeneseném slova smyslu najdeme zákazníky i v neziskovém a veřejnoprávním sektoru. Na jejich spokojenost má obrovský vliv tzv. zákaznická zkušenost označovaná zkratkou CX (z anglického Customer eXperience), která v sobě skrývá celkový prožitek z dodané služby nebo produktu. Zákaznická zkušenost se týká nejen externích zákazníků, ale také těch interních, například zaměstnanců. Jinými slovy může CX přispět ke zlepšení fungování uvnitř organizace.

Mezi nástroje, které mohou zákaznickou zkušenost zlepšit prostřednictvím efektivní komunikace, patří tzv. chatovací roboti (chatboti, chatovací boti). Tedy typ programu, který na základě naučených pravidel a vnitřní logiky, často s prvky umělé inteligence, automaticky komunikuje s člověkem.

Jedním z prvních pokusů byla ELIZA z počátku šedesátých let minulého století a na rozdíl od tohoto primitivního programu jsou dnes chatboti velmi vyspělí.

V některých případech si dokonce poradí i s tzv. turingovým testem. Využitelnost chatovacích robotů nalezneme ve všech vertikálách, byť v současnosti se prosazují nejvíce v těch lukrativnějších (typicky v oblasti finančních služeb a bankovnictví).

V žádném případě nejde o hudbu vzdálené budoucnosti. S těmito technologiemi se lze potkat v řadě produktů, například i ve stále populárnějších osobních asistentech – v telefonech, v operačních systémech nebo třeba u produktů Amazon Alexa.

Obliba chatovacích robotů roste a firmy v nich oprávněně vidí prostředek pro zefektivnění komunikace.

Zájem tedy není dílem tlaku ze strany dodavatelů a systémových integrátorů, ale výsledkem faktu, že tyto technologie fungují a lidé jsou zvyklí je používat. Především mladá generace pak ráda využívá osobní technologie i v pracovním životě.

Důležitá je kvalita i ochrana dat

Sice tomu ještě tak moc neodpovídají výkonnostní ukazatele, ale to je důsledek pomalejšího zapracovávání manažerských rozhodnutí do běžného provozu. Navíc 59 procent společností stále ještě obhospodařuje různé typy komunikace odděleně v samostatných silech a je tak procesně i cenově náročné vše sjednotit do jednoho fungujícího celku.

Rozhodnutí pro tuto technologie padlo z důvodu, že IBM má vedle špičkové technologie i přesně stanovená pravidla pro nakládání s daty včetně lokalit jejich umístění a doby uchování. Dimension Data disponuje týmem lidí, kteří se s touto technologií setkali v rámci speciálních projektů a mají široké teoretické i praktické zkušenosti.

Chatovací bot může při správném nastavení zautomatizovat mnoho rutinních činností kontaktního centra v rámci celé omnichannel komunikace. Šetří tak nároky na lidské zdroje a urychluje reakční dobu. Pokud si bot neví rady, může zákazníka přesměrovat na živého operátora.

Nasazení chatovacího bota vyžaduje jeho trénink pomocí vzorové komunikace. Vstupní data se mohou lišit podle toho, zda jde o plánované využití pro externí nebo interní komunikaci, ale podstata je vždy stejná. Sice probíhají i pokusy o samo-učení založené na umělé inteligenci, ale zatím jsou výsledky nedokonalé a chatboti někdy „povídají“ věci, které organizace sdělovat nechtějí, jsou zcela od věci k diskutovanému tématu apod. Nadmíru důležitá je tak role partnera, který zná prostředí i potřeby zákazníka a dokáže připravit správné vstupy.

Chatovací roboti jsou výborným nástrojem pro zlepšení zákaznické zkušenosti. Stejným způsobem ovšem mohou být nápomocní i v interní komunikaci. Zejména v typických scénářích, kdy zaměstnanec zjišťuje informace o umístění určitého dokumentu, jak si má zařídit ubytování na služební cestě, kdo je ve firmě zodpovědný za určitou konkrétní oblast, co musí dodat za podklady při změně daňových zvýhodnění, jaké má v tomto roce absolvovat školení apod. Zaměstnanec jednoduše zadá v přirozeném jazyce dotaz a buď získá automaticky odvozenou odpověď (například včetně odkazu do DMS na požadovaný dokument) nebo je v určité fázi rozhovoru přepojený na živého operátora. Mimochodem, právě opakované on-demand přepínání kontextu automat<->operátor a uchovávání komunikační historie patří mezi velmi užitečné vlastnosti pokročilých chatbotů. Automatizovaná komunikace navíc může být i spouštěčem další operace, například dotaz na odbornost kolegy může skončit naplánováním schůzky apod. To vše zlepšuje CX zaměstnanců, což potvrzují mimo jiné i interní zkušenosti Dimension Data.

Pokud se operátor naučí s chatbotem spolupracovat, může mu bot vyhledávat užitečné informace a předem připravovat odpovědi. Zefektivní tak interní komunikaci a odbourá mnoho případů, kdy zaměstnanec hledá toho správného kolegu, který mu poradí.

Samotný chatbot je relativně malá komponenta, kterou lze zapracovat do různých systémů. Přidaná hodnota integrátora je pak vedle učení chatbota i v propojení dalších vrstev (middleware a backendu), které se zabývají prvky podnikové informační architektury organizace. Je potřeba si uvědomit, že implementace chatbota je vždy individuální záležitostí. Větší časová náročnost potřebná pro propojení s interními systémy a aplikacemi se ovšem firmě brzo vrátí v podobě zautomatizování a urychlení velké řady činností. Pro úspěšné nasazení je výhodné začít s málem a postupně možnosti chatbotů rozšiřovat. Samotná technologie, včetně IBM Watson, je na to skvěle připravena.

Jan Růžička

Jan Růžička

Business Development Manager
Dimension Data Czech Republic

Vystudoval ČVUT, katedru telekomunikací. Od roku 1994 pracoval v oblasti komunikačních řešení a kontaktních center ve společnostech Alcatel, ICZ, NextiraOne a Dimension Data a to na různých pozicích - Technický specialista, Presales konzultant, Produktový manažer, Business konzultant a Solution manažer. Podílel se na přípravě a realizaci významných projektů kontaktních center v ČR.

© 2018 Dimension Data All Rights Reserved | Souhlas se zpracováním osobních údajů

Téma aktuálního čísla

ZÁKAZNICKÁ ZKUŠENOST UVNITŘ FIRMY ANEB EMPLOYEE CX

Kontakt

Dimension Data Czech Republic s.r.o.
Milevská 2095/5
140 00 Praha 4
Tel: +420 224 600 010
Email: info.cz@dimensiondata.com
www.dimensiondata.com